베타 테스터를 위한 온보딩 경험 설문 조사에 관한 최고의 질문

다음은 온보딩 경험에 대한 베타 테스터 설문조사에서 사용할 수 있는 최고의 질문들과 실제적인 인사이트를 이끌어내는 질문 작성 팁입니다. Specific을 사용하여 몇 초 만에 온보딩 경험 설문조사를 구축할 수 있습니다.

베타 테스터 온보딩 경험 설문조사를 위한 최고의 개방형 질문

개방형 질문은 진짜 이야기를 발견하는 장소입니다. 테스터들이 그들을 놀라게 하거나 혼란스럽게 하거나 기쁘게 한 것을 공유하게 하여 단순한 평가를 넘어섭니다. 개방형 질문의 응답률이 닫힌 질문(평균 비응답 18%)에 비해 낮을 수 있지만, 피드백의 깊이는 비할 데 없으며 평가 척도가 놓칠 수 있는 중요한 버그나 예상치 못한 장벽과 같은 것을 종종 드러냅니다. [1][2]

온보딩 경험에 대해 베타 테스터에게 물어야 할 실제적인 개방형 질문 10가지:

1. 온보딩 과정에 대한 첫인상은 어땠나요?

2. 온보딩에서 혼란스럽거나 명확하지 않은 부분이 있었나요?

3. 온보딩 중 막혔던 순간에 대해 이야기해주세요. 무엇이 일어나고 있었나요?

4. 온보딩 중 생략하거나 생략하고 싶은 단계가 있었나요? 왜 그런가요?

5. 특히 도움이 된 것으로 보이는 온보딩 화면이나 지침이 있었나요?

6. 온보딩 경험에서 한 가지를 변경할 수 있다면 무엇일까요?

7. 온보딩이 제품의 핵심 가치를 이해하는 데 어떻게 도움이 되었나요 (또는 도움이 되지 않았나요)?

8. 온보딩 중에 기대했던 것이 사라진 부분이 있었나요?

9. 온보딩 중에 만난 기술적 문제나 버그에 대해 알려주세요.

10. 온보딩 경험에 대해 추가로 알리고 싶은 것이 있나요?

이와 같은 개방형 질문은 뉘앙스를 초대하여, 평가 그리드가 놓칠 수 있는 문제를 베타 테스터가 알아채게 합니다. 2024년 연구에서는, 설문 응답자의 81%가 고정된 평가 옵션으로는 암시되지 않은 문제를 개방형 질문을 통해 부각했습니다—이는 프리폼 질문이 표면화하지 못했던 문제를 얼마나 가치 있게 끌어낼 수 있는지를 증명합니다. [2]

온보딩 경험을 위한 단일 선택 다중 선택 질문

단일 선택 다중 선택 질문은 정량적 데이터가 필요하거나 참가자에게 쉬운 승리를 제공하기 위해 대화를 시작할 때 적합합니다. 예를 들어 어떤 단계가 가장 큰 마찰을 일으키는지를 쉽게 파악할 수 있으며, 특히 시간이 부족할 때 응답하기가 더 쉽습니다. 많은 설문 전문가는 개방형 질문과 닫힌 질문의 균형을 잡기를 추천합니다. 개방형 질문은 깊이를 주지만, 다중 선택 질문은 설문을 접근 가능하고 응답률을 높게 유지하게 합니다. [1]

질문: 온보딩 과정을 완료하는 것이 얼마나 쉬웠습니까?

• 매우 쉬웠다

• 약간 쉬웠다

• 보통

• 약간 어려웠다

• 매우 어려웠다

질문: 온보딩 과정 중 가장 어려운 부분은 무엇이었습니까?

• 계정 생성 또는 로그인

• 제품 안내/튜토리얼

• 첫 번째 작업 설정

• 핵심 기능 찾기

• 기타

질문: 온보딩 중 제공된 지침은 얼마나 명확했습니까?

• 매우 명확했다

• 대부분 명확했다

• 약간 명확했다

• 전혀 명확하지 않았다

"왜?"라는 후속 질문을 언제 할까요? 응답자가 혼란, 불만족 또는 칭찬을 느꼈음을 나타내는 응답을 선택할 때마다 "왜 그렇게 느끼셨나요?"라는 후속 질문은 더 깊은 동기를 발견합니다. 예를 들어: "약간 어려웠다"를 선택한 경우, "온보딩이 약간 어려웠던 이유는 무엇입니까?"라고 물어보세요.

기타 옵션을 언제 추가할까요? 응답 목록이 완전하지 않을 수 있는 경우 항상 "기타"를 포함하세요. "어떤 점이 어려웠는지 설명해 주세요"라는 추가 질문으로 고정된 옵션이 놓치는 예기치 않은 인사이트를 발견할 수 있으며, 이는 때로 가장 실질적인 발견으로 이어질 수 있습니다.

온보딩 경험을 위한 NPS 질문

순 추천 고객 지수(Net Promoter Score, NPS)는 그만한 이유가 있는 고전입니다. 베타 테스터에게 제품을 추천할 가능성을 물어보며, 사용자 만족도와 온보딩 성공에 대한 기준점을 제공합니다. 온보딩 설문조사에서 NPS를 사용하면 그룹 간의 경향을 알아차리고 초기 이탈을 감지할 수 있습니다. 온보딩 설문조사를 위해 표준 NPS 질문을 다음과 같이 맞춤화하세요:

“온보딩 과정을 완료한 후 [제품]을 친구나 동료에게 추천할 가능성은 얼마나 높으십니까?” (0-10 척도)

NPS와 목표화된 후속 질문을 결합하면 온보딩 개선을 향후 추천이나 이탈과 직접 연결할 수 있습니다. 준비되셨나요? NPS 온보딩 설문조사를 즉시 생성할 수 있습니다.

후속 질문의 힘

후속 질문은 대화형 설문조사의 핵심입니다. 설문 질문 세트를 의미 있는 대화로 변환하여 단순히 '무엇'이 아니라 '왜'를 이해할 수 있습니다. 연구에 따르면 후속 질문이 없으면 설문조사는 종종 얕은 답변이나 모호한 피드백을 반환하며, 추가로 이메일을 보내야 하는 상황이 되어 시간이 낭비될 수 있습니다.

Specific의 AI는 날카로운 연구자가 작동하듯 실시간으로 똑똑하고 컨텍스트에 맞는 후속 질문을 하도록 설계되었습니다. 그 의미는 첫 번째(그리고 유일한) 설문조사 상호작용 동안 더 풍부하고 완전한 인사이트를 얻는다는 것입니다. 응답자가 두 번 생각할 필요 없이, 우리는 '층위적으로' 이야기를 파헤칩니다.

• 베타 테스터: "온보딩은 괜찮았지만, 어느 한 지점에서 헷갈렸습니다."

• AI 후속: "무엇이 혼란스러웠는지 더 말씀해 주실 수 있나요? 특정 단계나 지침이었나요?"

후속 질문 없이, 우리는 온보딩 중 혼란을 일으켰던 순간에 대한 중요한 피드백을 놓칠 수 있습니다.

몇 번의 후속 질문을 해야 할까요? 두세 번의 잘 초점화된 후속 질문이면 충분합니다. Specific을 통해 이를 미세하게 조정하고 필요한 것을 들었다면 다음 질문으로 넘어갈 수도 있습니다. 테스터를 압도하고 싶지 않지만, 중요한 세부 사항을 모두 포착하고 싶습니다.

이를 대화형 설문조사로 만드는 것: 체크리스트 대신 대화를 나누는 것으로, 베타 테스터에게 친근감을 주고 팀에게 훨씬 더 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

AI 기반 분석: Specific을 통해 모든 자유 텍스트 응답을 분석하는 것은 상당히 수월합니다. AI 설문 응답 분석은 개방형 및 후속 질문을 주요 주제와 요약으로 압축합니다. 구조화되지 않은 피드백이 얼마나 많든지 상관없습니다.

Specific과 같은 자동화된 후속 질문은 중요한 변화를 만듭니다—설문조사를 생성하고 대화형 접근 방식을 경험하여 테스터의 인사이트를 풍부하게 받아보세요.

AI로 베타 테스터 온보딩 설문조사 질문 프롬프트를 작성하는 방법

ChatGPT나 다른 GPT 모델을 사용할 경우, 직접 질문을 요청하여 훌륭한 온보딩 설문조사 질문을 얻을 수 있습니다—하지만 프롬프트가 중요합니다. 다음과 같이 시도하세요:

기본 질문의 경우:

베타 테스터 온보딩 경험 설문조사를 위한 개방형 질문 10개 제안.

최상의 결과를 위해, 누군지, 목표, 테스트 플랫폼 정보를 추가하세요:

우리 모바일 앱에서 베타 테스터로 참여하는 사용자들을 위한 온보딩 경험 설문조사를 설계하고 있습니다. 우리의 목표는 어떤 부분에서 실망이나 혼란을 유발하는지를 식별하고, 기존 분석에서 다루지 못한 격차를 찾아내는 것입니다. 이러한 인사이트를 발견할 수 있는 개방형 질문 10개를 제안해 주세요.

그 후에는 다음과 같이 세분화하세요:

질문을 보고 그것들을 범주화하세요. 질문이 포함된 범주를 출력하세요.

그다음 중요 부분으로 더 깊이 파고드세요:

"첫인상", "혼란스러운 단계", "미충족 기대" 범주에 대한 질문 10개 생성.

더 많은 컨텍스트로 AI 설문 생산기(예: Specific)가 매번 더 미묘하고 실행 가능한 설문을 만들어냅니다.

대화형 설문이란 무엇인가요?

대화형 설문은 자연스러운 대화처럼 느껴지며, 베타 테스터를 가이드해주고 신중한 후속 질문을 던집니다—마치 실제 인터뷰에서처럼요. 각 답변은 다음 질문을 형성하며 피드백을 더 풍부하고 과정을 친근하게 만듭니다.

이 접근 방식은 기존의 전통적/수동 설문과 근본적으로 다릅니다. 대부분의 설문은 고정된 질문과 선택지를 제시하며, 데이터를 스프레드시트로 내보내고 직접 분석해야 합니다. AI 설문 생성기를 사용하면 직접 대화를 통해 맞춤형 질문을 세트로 만들어낼 수 있으며, 피드백이 수집되고 분석되며—대부분 실시간으로 이루어집니다.

베타 테스터 설문조사를 위해 AI를 사용하는 이유? Specific과 같은 AI 설문 작성기는 더 나은 질문을 하거나, 컨텍스트 인식 후속 질문을 통해 더 풍부한 피드백을 수집하고, 즉시 결과를 분석하는 데 도움을 줍니다. 이는 보다 실행 가능한 인사이트를 더 빨리, 적은 노력으로 얻을 수 있음을 의미합니다. 설문을 즉석에서 편집하고 싶다면, AI 설문 편집기를 통해 자연어로 질문을 다시 표현하거나 추가 또는 삭제할 수 있습니다.

단계별 가이드를 원하신다면, 더욱 전문가다운 움직임을 위한 베타 테스터 온보딩 설문조사 생성 방법에 대한 가이드를 참조하세요.

Specific은 설문 작성자와 테스터 모두에게 최상의 사용자 경험을 제공하여 피드백 수집을 원활하고, 참여를 촉진하며 전통적인 양식보다 훨씬 더 인사이트를 얻게 만듭니다.

이 온보딩 경험 설문 예제를 지금 확인하세요

대화형, AI 기반 온보딩 경험 설문 조사가 어떻게 작동하는지 확인하십시오—온보딩 마찰을 명확히 하고, 깊이 있는 후속 질문을 작성하며, 모든 베타 테스터 통찰을 행동으로 전환하세요. 온보딩 피드백을 수집하고 이해하는 가장 쉬운 방법입니다!