제품

SurveyMonkey는 모든 사용 사례와 요구를 다루도록 구축되었습니다. 제품을 둘러보고 SurveyMonkey로 어떤 효과를 누릴 수 있는지 알아보세요.

온라인 설문조사의 글로벌 리더로부터 데이터 기반 인사이트를 얻으세요.

100개 이상의 앱 및 플러그인과 연동하여 업무 효율성 향상

정보 수집과 결제를 위한 온라인 양식을 만들고 맞춤화하세요.

빌트인 AI을 통한 더 나은 설문조사 작성과 빠른 인사이트 발견

시장 조사에 필요한 모든 것을 갖춘 솔루션

기본서식

비즈니스에 대한 고객 만족도와 충성도를 측정

고객을 만족시켜 지지자로 만드는 것이 무엇인지 파악

실행 가능한 인사이트를 얻어 사용자 경험을 개선

잠재 고객, 참석자 등으로부터 연락처 정보를 수집

다음 이벤트를 위해 쉽게 RSVP를 받고 확인

다음 이벤트 개선을 위해 참석자가 무엇을 원하는지 파악

참여도를 높이고 더 나은 결과를 이끌어낼 인사이트를 발견

참석자들의 피드백을 받아 회의 운영 방법을 개선

동료 피드백을 통한 직원 성과 향상

더 나은 코스를 만들고 교수법을 개선

학생들이 코스 자료 및 프레젠테이션을 어떻게 평가하는지 파악

신제품 아이디어에 대한 고객의 생각을 파악

리소스

설문조사 및 설문조사 데이터 사용에 대한 모범 사례

설문조사, 비즈니스를 위한 팁 등에 관한 블로그

SurveyMonkey 이용에 대한 튜토리얼 및 사용법 가이드

일류 브랜드들이 SurveyMonkey로 성장을 견인하는 방법

영업팀에 문의로그인
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설문조사가 중요한 이유

SurveyMonkey 설문조사 101 시리즈는 지난 한 세계 동안의 연구를 기본으로 한, 근본적으로 설문조사 연구 과학입니다.

이 시리즈의 주요 촛점은 학자들이나 실무자들이 설문조사 디자인, 데이터 분석 및 최근에는 데이터 가시화까지 설문조사 방법론 모범 사례에 대해 어떤한 의견을 표명하고 있는지를 알려드리는 데 있습니다.

저녁 식사에 친구들이 몇 명이나 오게 될지를 알고 싶든, 최근 상품 제공 사항에 대해 고객들이 어떻게 생각할지를 알고 싶든, 또는 다음 번 선거에 사람들이 어떻게 투표를 할지를 알고 싶든 설문조사는 사람들이 어떤 생각을 하고 있고 무엇을 원하는지를 알아볼 수 있는 가장 신뢰성 있는 최고의 방법입니다.

사람들은 또한 때로는 ‘사회적 비교’를 위해 설문조사를 수행합니다. 사회적 비교는 사람들로 하여금 타인에 대해 배울 수 있는 의욕이 생기게 하고 설문조사는 이러한 정보를 확보하는 데 최고의 방법입니다. 전후상황에 대해 알아두는 것은 언제나 좋은 일이죠.

SurveyMonkey의 설문조사 전문가들로부터 신뢰성 있는 결과를 받을 수 있는 우수한 설문조사를 어떻게 작성하는지에 대한 팁을 받아보세요.

뉴스에서는 기사에 인용문이 실릴 수도 있는 소수의 사람들을 벗어나 더 많은 사람들에게 이야기를 퍼뜨리기 위하여 설문조사가 사용됩니다. 이야기는 우리가 소수의 사람들보다 다수의 사람들에게 일어나는 일을 반영하고 있다는 것을 알게 되면 더 큰 영향력을 가지게 됩니다.

이와 유사하게 고객 서비스 설문조사에서는 화가 난 고객이 독특한 불평을 하는지 아니면 일반적인 불평을 하는지를 파악해야 합니다. 또한, 만족한 고객 한 명으로 창출기업이 거대한 기업공개의 꿈을 이루고 있다고는 볼 수 없습니다. 설문조사는 개인적인 관점과 경험의 대표성을 측정하도록 도와줍니다.

적절하게 수행된 경우, 설문조사는 중요한 결정을 내리는 데 사용할 수 있도록 사람들의 의견과 행동양상에 대한 명확한 수치를 제공합니다. 투표인들이 무엇을 정말 원하는지 이해하는 큰 뜻을 품은 정치인이 선거에서 이길 확률이 더 크듯이 어린이 야구팀의 감독도 코치나 부모님들을 상대로 설문조사를 수행하여 훈련 프로그램에서의 문제를 신속하게 파악하면 성공할 수 있는 확률이 큽니다.

설문조사는 특정 광고 캠페인을 수행할 것인지 또는 새 서비스를 제공할 것인지 등 개별적인 결정을 내리는 데 통상적으로 사용됩니다. 하지만 이러한 설문조사는 시간의 경과에 따라 반복할 때 더 효과적으로 됩니다.

설문조사 연구자들 간에 일반적으로 통용되는 ‘동향은 곧 친구’라는 말이 있습니다. 서로 다른 시점에 반복해서 동일한 질문을 하면 상황이 어떤 식으로 변하고 있는지에 대해 명확한 상을 제공하기 때문입니다.

그 자체가 설문조사(매우 거대한 규모이긴 하나)인 미국 인구조사는 미국의 인종 비율과 같은 국가의 주요 인구 통계 변화를 분류하는 데 특히나 효과적입니다. 회사의 NPS 측정치는 그 자체로는 그다지 많은 것을 알려주는 것 같지 않아도 2분기에 그 점수치가 갑자기 떨어지면 회사 경영진들은 이에 대한 이유를 알아보고 수정하기 위해 분주해질 것입니다.

요즘은 누구나 ‘빅데이터’에 대해 이야기합니다. 하지만 이 빅데이터에는 큰 한계가 있습니다. 이 용어는 대부분 암시적인 데이터 또는 온라인이나 다른 곳에서 관찰하고 분석한 사람들의 행동 양상으로부터 추출된 데이터를 가르킵니다.

빅데이터에 대한 요구는 점점 증가되고 있지만 이에 따른 단점도 있습니다. Amazon 권장 엔진에 대해 생각해 보세요. 어느 사용자가 비디오 게임을 구매했을 때, 다른 사람을 위한 선물용이었는지 아니면 사용자 자신을 위한 구매였는지를 구분할 수 없기 때문에 이에 관련된 유사한 비디오 게임으로 권장 목록을 가득 채우게 됩니다.

이 사용자가 왜 비디오 게임을 구매했는지 알아보려면 Amazon의 알고리즘이 나타내는 사항을 보완하기 위해 명시적 데이터가 필요합니다. 명시적 데이터는 애매모호함 없이 완전히 노출되어 있고 명료한 정보를 뜻합니다.

명시적 데이터는 일반적으로 설문조사 방법론을 사용하여 개개인들로부터 직접적으로 확보한 통찰력입니다. 이러한 데이터는 행동 뒤에 숨은 동기를 이해하는 데 있어 특성상 더욱 신뢰할 수 있습니다. Amazon이 "이 제품을 선물용으로 구매하시나요?"와 같은 간단한 질문을 함으로써 명시적 데이터를 수집한다면 고객들에게 도움이 되지 않는 권장 사항을 제공하는 일을 방지할 수 있습니다.

설문조사의 중요성을 설문조사에 대해 저작된 것이 아닌 책으로 설명해 드리겠습니다. Princeton의 경제학자 Albert Hirschman은 그의 저서, ‘떠날 것인가 남을 것인가(원제: Exit, Voice, and Loyalty)’에서 자신을 만족시키지 못하는 회사와 상대할 때 사람들이 이 상황을 다루는 주요 방법들을 검토했습니다. 이들은 ‘떠나서’ 다른 회사와 거래하거나 ‘남아서’ 그들의 우려에 대해 얘기하고 문제점들을 내부로부터 변경해 보려고 시도합니다. 어떠한 사회적 운동이나 회사에 사람들이 얼마나 충성적이냐는 그들이 떠나버릴 것인지 아니면 남아서 자신의 입장에 대해 얘기할 것인지에 영향을 미칩니다.

Hirschman은 사람들이나 회사들은 일반적으로 문제를 파악하기 위해 떠나는 상황에 의존한다고 합니다. 예를 들자면, 지난 달보다 현재 고객이 더 적었었는지를 묻는 것입니다. 하지만 이 상황을 알아차릴 때면 너무 늦었을 수도 있습니다. 떠나는 것은 이미 상황이 발생한 후의 지체된 지표입니다.

어떠한 종류가 되었든 모든 회사들은 떠나는 것 보다 남는 것을 장려할 때 성공을 거둡니다. 고객들이 남아서 자신의 입장에 대해 표명하도록 하는 것은 고객들의 몰입도를 증가시키고 고객들이 시간과 돈을 다른 회사와 거래하는 데 쓸 수 있는 가능성을 감소합니다.

다른 말로 설명하면, 고객들이 남아야 아직 다가오지 않은 위험에 대해 경고받고 시정할 수 있다는 뜻입니다.

그러므로 설문조사를 통해 명료한 수치, 벤치마크, 이유를 확보하고 응답자들에게 의견을 표명할 수 있는 기회를 줄 수 있습니다.

도구 키트 디렉터리

역할 또는 업계에서 피드백을 활용할 수 있도록 돕기 위해 디자인한 도구 키트를 살펴보세요.

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설문조사 모범 사례

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