워크숍 품질에 대한 컨퍼런스 참가자 설문 조사에서 제시될 수 있는 최고의 질문들과 그것들을 생성하는 방법에 대한 주요 팁을 소개합니다. Specific의 AI 설문 조사 생성기를 사용하여 몇 초 만에 맞춤형 대화형 설문 조사를 구축할 수 있습니다.
워크숍 품질에 대한 컨퍼런스 참가자에게 가장 적합한 개방형 질문
개방형 질문은 심층 피드백을 발견하는데 좋습니다. 사람들에게 솔직한 생각과 독특한 관점을 공유할 수 있는 기회를 제공하기 때문입니다. 이러한 질문은 더 풍부한 맥락을 잡거나 새로운 아이디어를 발견하거나 미처 고려하지 않았던 개선 영역을 발견하려고 할 때 특히 유용합니다. 그러나 개방형 질문은 질문의 복잡성이나 대상 청중에 따라 평균 18%까지 응답률이 낮아질 수 있는 점을 염두에 두십시오. 그럼에도 불구하고, 사람들이 응답할 때, 그 응답은 대화형 형식에서 참여도와 답변의 질을 높여줌에 따라 훨씬 더 구체적이고, 정보를 제공하며, 관련성이 높아집니다.
워크숍에서 가장 가치가 있거나 영향을 미친 측면은 무엇입니까?
워크숍의 어떤 부분을 개선할 수 있다고 느꼈습니까? 설명해 주세요.
워크숍 내용이 기대에 얼마나 부합했습니까?
이 워크숍에서 얻은 특정 교훈이나 기술을 설명해 주세요.
발표자가 자료 전달에서 효과적인 방법을 사용할 수 있다고 생각하십니까?
더 깊이 다루어졌으면 하는 주제가 있었습니까? 자세히 설명해 주세요.
워크숍에 참여하거나 질문하는 데 얼마나 편안하게 느꼈는지 말씀해 주세요.
이 워크숍에서 하나의 요소를 변경할 수 있다면, 무엇을 변경하겠습니까?
워크숍 중에 직면한 도전이나 장애물이 있었나요? 자세히 말해 주세요.
직장 또는 일상 생활에서 학습한 내용을 어떻게 적용할 계획입니까?
대체로 개방형과 폐쇄형 질문의 균형을 맞추는 것이 최선입니다. 이는 응답자 피로를 관리하고 비응답을 최소화하며 결과 분석을 용이하게 합니다. 효과적인 컨퍼런스 설문 설계에 대해 더 읽어보세요.
워크숍 품질에 대한 컨퍼런스 참가자에게 가장 적합한 단일 선택 객관식 질문
단일 선택 객관식 질문은 양적 피드백, 명확한 기준 또는 더 많은 디테일을 얻기 위한 쉬운 '진입'을 제공할 때 빛을 발합니다. 참가자들이 선택지를 선택하는 것이 자신의 생각을 말로 표현하는 것보다 더 쉬운 경우가 많습니다; 후속 질문을 사용하여 더 깊이 들어가세요.
질문: 워크숍의 전반적인 품질을 어떻게 평가하시겠습니까?
매우 좋음
좋음
보통
나쁨
질문: 워크숍에서 학습에 가장 기여한 요소는 무엇입니까?
워크숍 내용
발표자의 전달
그룹 활동/토론
워크숍 자료/리소스
기타
질문: 이 워크숍을 다른 컨퍼런스 참가자에게 추천하시겠습니까?
예
아니요
잘 모르겠습니다
"왜?"로 후속 질문을 하는 시기 단순한 평가 이상으로 동기를 이해하고 싶을 때 "왜?"를 물어보세요. 예를 들어 참가자가 전체 품질에 대해 "보통"을 선택했다면, "왜 '보통'을 선택하셨나요?"라는 후속 질문을 통해 "자료가 너무 기본적이고 Q&A가 급하게 진행되었습니다."와 같은 실질적인 세부 정보를 얻을 수 있습니다.
"기타" 선택지를 추가할 때와 이유 모든 가능한 대답을 예측할 수 없을 때 "기타"가 중요합니다. 응답자들이 생각하지 않았던 요구 사항과 통찰력을 강조할 수 있도록 허용합니다—이 귀중한 피드백을 캡처하기 위해 후속 입력란이나 개방형 질문을 사용하세요.
NPS 질문: 워크숍 품질 피드백에 사용해야 할까요?
Net Promoter Score (NPS)는 참가자 충성도와 입소문 잠재력을 측정하는 간단하고 연구된 방법입니다: "이 워크숍을 지인이나 동료에게 추천할 가능성은 얼마나 되십니까?" NPS를 여기에서 사용하는 것이 합당합니다, 워크숍의 영향에 대한 명확하고 양적 펄스를 얻고 시간이 지남에 따라 추적할 수 있는 단일 메트릭을 원할 경우입니다. 더 좋게는: Specific와 같은 AI 기반 설문 플랫폼을 통해 자동으로 홍보자, 수동자, 비난자를 분류하고 각 그룹에 특화된 후속 질문을 트리거할 수 있습니다. 컨퍼런스 워크숍을 위해 NPS 설문 조사를 몇 초 만에 생성하세요.
후속 질문의 힘
완전하고 의미 있는 피드백을 얻고 싶으신가요? 후속 질문이 비밀 무기입니다. 불완전하거나 모호한 응답을 남겨두지 않고, 그 순간에 전체 맥락을 얻습니다. 그래서 우리는 Specific에 자동 AI 기반 후속 질문을 구축했습니다: AI가 각 응답을 듣고, 방금 공유된 내용에 기반하여 스마트하고 타겟화된 후속 질문을 합니다—마치 각 응답자에게 라이브 리서치 인터뷰어가 있는 것처럼.
컨퍼런스 참가자: "꽤 좋았어요."
AI 후속 질문: "'꽤 좋았다'고 느낀 이유를 말씀해 주세요."
얼마나 많은 후속 질문을 해야 할까요? 개방형 질문당 두세 개의 후속 질문은 설문이 끝이 없어 보이지 않으면서 충분한 깊이를 제공합니다. 그리고 이미 원하는 정보를 가지고 있는 경우, AI를 설정하여 중지하고 진행할 수 있습니다—Specific는 여기서 정확한 제어를 제공합니다.
이것이 대화형 설문 조사가 되는 이유: 각 후속 질문은 자연스러운 대화를 추가하여 응답자 경험을 더 매끄럽고 참여 가능하게 만들어 줍니다, 마치 도움을 주는 동료와의 대화처럼.
AI 분석, 비구조화된 텍스트, 편리함: 이 과정이 많은 비구조화 피드백을 생성한다고 해도 Specific의 AI는 모든 응답을 쉽게 분석할 수 있도록 합니다—AI를 통해 워크숍 설문 응답을 분석하는 방법을 우리의 가이드에서 확인하세요.
자동 AI 후속 질문은 대부분 사람들에게 새로운 개념입니다—설문 조사를 생성해보고 얼마나 더 실행 가능한 피드백이 얻어지는지 확인해보세요.
워크숍 설문 질문을 생성하는 GPT 프롬프트 작성 방법
ChatGPT 또는 유사 AI와 함께 직접 질문을 작성하고 싶다면 지침을 직접 주세요:
워크숍 품질에 대한 컨퍼런스 참가자 설문 조사에 대한 개방형 질문 10개를 제시해 주세요.
하지만 상황, 목표, 청중에 대한 추가 컨텍스트를 제공하면 AI가 훨씬 더 좋은 결과를 제공합니다. 예를 들면:
우리는 컨퍼런스 참가자로부터 솔직한 피드백을 받아 미래 워크숍의 품질을 개선하고자 합니다. 워크숍은 작은 그룹 세션에서 큰 기조연설까지 다양합니다. 목표는 내용, 발표자 기술, 그리고 로직의 강점과 개선 분야를 식별하는 것입니다. 상세한 응답을 유도할 수 있는 개방형 질문 10개를 제시해 주세요.
질문 목록을 수집하거나 브레인스토밍한 후에는 AI에게 질문을 빠른 정리를 요청하세요:
질문을 살펴보고 분류하세요. 카테고리를 출력하고 각 카테고리 아래에 질문을 배치하세요.
카테고리를 검토한 후에는: