구독 취소자들을 대상으로 한 온보딩 경험 설문 조사를 위한 최고의 질문 몇 가지와, 이를 작성하는 실용적인 팁을 소개합니다. Specific을 사용하면 스마트하고 대화형 AI를 통해 진솔한 답변을 찾을 수 있는 맞춤형 설문을 몇 초 만에 생성할 수 있습니다.
구독 취소자 온보딩 경험 조사에 적합한 개방형 질문
개방형 질문은 깊이를 원할 때 이상적입니다. 이 질문은 구독 취소자들이 이야기를 나누고, 좌절감을 표현하고, 구체적인 제안을 공유할 수 있게 해주며, 실행 가능한 맥락을 제공합니다. 개방형 피드백은 특히 온보딩 경험 조사에서 강력합니다—구독 취소자들이 실제로 어떻게 느꼈는지, 자신의 말로 나타내며 체크리스트로는 발견할 수 없는 문제를 지적합니다. 조사 초기에 개방형 피드백을 사용하면 빠르게 통증점과 충족되지 않은 기대를 표출하게 되고, 이는 미래의 온보딩 여정을 개선하기 위한 풍부한 통찰력을 제공합니다. AI 주도형 설문은 완료율을 높이며, 종종 70-90%에 이릅니다 [1].
처음에 우리 제품이나 서비스에 끌렸던 이유는 무엇이었나요?
온보딩 과정에서 첫 인상이 어땠는지 설명해 주시겠어요?
온보딩 중 혼란스럽거나 불필요하다고 느낀 특정 단계가 있었나요? 설명해 주세요.
가입 전에 어떤 기대를 가졌으며, 온보딩이 그것과 얼마나 잘 맞았나요?
온보딩 과정에서 좌절하거나 구독을 다시 생각하게 만들었던 순간이 있다면 공유해 주세요?
온보딩 과정이 더 매끄럽고 명확해지도록 도와줄 수 있는 것이 있었나요?
온보딩 동안의 커뮤니케이션과 지원이 귀하의 필요와 어떻게 부합했나요?
초기에 빠졌다고 느꼈던 기능이나 정보가 있나요?
온보딩 경험에 대해 하나를 변경할 수 있다면, 무엇을 변경하고 싶으신가요?
온보딩을 완료한 후에도 남아 있도록 설득할 수 있었던 것은 무엇이었나요?
온보딩 피드백을 위한 가장 좋은 단일 선택 객관식 질문
단일 선택 객관식 질문은 의견을 양적으로 측정하거나 구독 취소자들이 빠르게 답할 수 있도록 할 때 완벽합니다. 또한 이들은 '첫 걸음을 떼게' 하는 좋은 방법이기도 하여, 사람들이 처음부터 개방형 질문에 압도당하지 않도록 합니다. 특정한 답변 옵션을 통해, 시간이 지남에 따라 패턴을 쉽게 포착하거나 변화 측정이 가능합니다—예를 들어, 온보딩에서 얼마나 많은 사용자가 '매우 만족'했는지와 '매우 혼란스러웠는지' 등입니다.
질문: 온보딩 과정의 전체적 명확성을 어떻게 평가하시겠습니까?
매우 명확함
다소 명확함
중립적
다소 불명확함
매우 불명확함
질문: 온보딩 후 곧바로 취소한 주된 이유는 무엇입니까?
핵심 기능 사용 방법을 이해하지 못함
온보딩 시간이 너무 오래 걸림
지원 또는 지도의 부족
제품이 기대에 부응하지 않음
가격에 대한 우려
기타
질문: 온보딩 중 제품에 대한 충분한 정보를 받으셨나요?
예, 충분히 받음
예, 딱 적당히 받음
아니오, 충분하지 않음
아니오, 정보가 너무 많았음
“왜?”라는 질문을 할 때 응답자가 “확실하지 않음”, “매우 불명확함” 또는 “기타”와 같은 광범위하거나 부정적인 답변을 선택할 때입니다. 이렇게 할 수 있습니다: “과정이 불명확하다고 느끼게 한 부분이 무엇인지 더 공유해 주실 수 있나요?” 이것이야말로 숨겨진 맥락과 매우 구체적인 피드백이 있는 곳입니다.
“기타” 선택지를 추가할 시기와 이유 취소 이유나 기대에 대한 질문에는 항상 “기타”를 포함하십시오. 이는 구독 취소자들이 생각하지 못했던 고유한 문제를 공유하도록 초대하는 것입니다. “기타” 뒤에 이어지는 질문은 사용할 수 있는 숨겨진 오류, 충족되지 않은 요구사항 또는 그렇지 않으면 놓칠 개선 기회를 발견하게 해 줄 수 있습니다.
온보딩 경험 조사를 위한 NPS 스타일 피드백
Net Promoter Score (NPS)는