접근성 경험에 대한 사용자 설문 조사에서 최고의 질문 몇 가지와 이들을 작성하는 팁이 있습니다. Specific의 AI 기반 도구를 사용하여 자신만의 설문 조사를 빠르게 생성할 수도 있습니다.
접근성 경험에 대한 사용자 설문 조사를 위한 최고의 개방형 질문
개방형 질문은 사용자가 자신의 말로 진솔하고 상세한 피드백을 제공하도록 초대합니다. 이는 풍부한 맥락과 이야기를 원하는 경우에 중요합니다. 이러한 질문은 더 깊은 통찰력을 제공하지만, 다지선다형 형식에 비해 비응답율이 높을 수 있으므로 전략적으로 사용해야 하며, 특히 설문의 완료율을 높이기 위해 설문 마지막 부분에 배치하는 것이 좋습니다. [1] 다음은 의미 있는 접근성 피드백을 유도할 수 있는 10개의 임팩트 있는 개방형 질문을 선정했습니다:
우리 제품이나 웹사이트의 접근성 측면에서 전반적인 경험을 어떻게 설명하시겠습니까?
접근성 장벽을 경험한 특정 기능이나 영역을 공유해 주시겠습니까?
우리 제품과 함께 사용하시는 접근성 도구나 보조 기술이 있나요? 그들이 잘 작동하는지 말씀해 주세요.
접근성 문제로 인해 완료하기 어려웠거나 불가능했던 작업이 있었습니까?
더 나은 접근성을 지원하기 위해 내비게이션이나 레이아웃을 어떻게 개선할 수 있겠습니까?
귀하의 경험에서, 접근성이 더 필요한 콘텐츠 부분 (텍스트, 이미지, 동영상)이 있습니까?
이전에 우리에게 접근성 피드백을 주신 적이 있습니까? 있다면 어떻게 처리되었습니까?
다른 곳에서 제공되는 접근성 기능 중 우리가 제공했으면 하는 것이 있나요?
우리의 접근성 기능이 귀하의 경험을 도왔거나 방해한 상황을 설명해 주시겠습니까?
귀하의 경험을 더 접근 가능하게 만들기 위해 우리가 변경할 수 있는 한 가지는 무엇입니까?
작은 규모의 잘 구성된 개방형 질문 세트는 응답자를 압도하지 않으면서도 강력한 발견을 이끌어낼 수 있다는 것을 기억하세요. 이러한 질문을 제한하고 구조화된 질문 후에 배치하면 완료율과 데이터의 질이 높아집니다. [2]
접근성 경험을 위한 사용자 설문 조사의 최고의 단일 선택 다지선다형 질문
단일 선택 다지선다형 질문은 정량적인 데이터와 높은 응답율이 필요할 때 최고의 도우미 역할을 합니다. 이들은 특히 트렌드를 밝혀내거나 대화를 열 때 도움이 되며, 사용자가 답을 선택하는 데 덜 정신적인 노력을 요구하여 더 풍부한 후속작업을 위한 기반을 마련합니다. 업계 연구에 따르면 이러한 질문의 비응답율이 1–2%로 낮아 설문 시작에 적합합니다. [1]
질문: 우리 제품이나 웹사이트의 전반적인 접근성을 어떻게 평가하십니까?
탁월함
좋음
보통
나쁨
질문: 디지털 제품 사용 시 귀하에게 해당되는 접근성 요구는 어떤 종류입니까?
시각적
청각적
운동/이동성
인지적
기타
질문: 사용하기 쉬운 방법으로 접근성 설정이나 지원 정보를 찾을 수 있습니까?
매우 쉬움
다소 쉬움
다소 어려움
매우 어려움
"왜?"로 후속질문을 해야 하는 경우 "왜?"라는 후속질문은 선택의 이유를 이해하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 사용자가 접근성을 "보통"으로 평가했다면, "접근성을 ‘보통’이라고 평가하셨습니다. 개선했으면 하는 점을 공유해주실 수 있나요?"와 같이 질문하여 숫자를 실행 가능한 통찰력으로 바꿀 수 있습니다.
"기타" 선택지를 추가해야 하는 경우 및 이유 "기타"를 추가하는 것은 목록에 없었던 고유한 필요를 알릴 수 있는 직접적인 경로입니다. 이는 특히 복잡하고 진화하는 주제인 접근성에 유용합니다. 텍스트 입력으로 자세한 내용을 요청하면 이전에 보지 못한 장벽을 발견할 수 있습니다.
접근성 경험 조사를 위한 NPS 질문
순추천지수(NPS)는 충성도와 만족도를 이해하기 위한 검증된 표준입니다. 이를 접근성 설문 조사에 적용하면 사용자가 접근성 관점에서 제품을 추천할 가능성을 묻는 결과를 가져오기 때문입니다. 일반적인 질문은 “접근 기능이 필요한 사람에게 우리 제품을 추천할 의사 얼마나 되십니까?”입니다. 이 단일 점수와 "왜?"라는 후속 질문이 더해지면 챔피언과 실망한 사용자를 모두 파악할 수 있습니다. 이 NPS 설문 템플릿을 사용하여 빠르게 시작하세요.
후속 질문의 힘
후속 질문은 설문 조사를 정적 체크리스트에서 의미 있는 대화로 변형시킵니다. Specific에는 바로 이러한 이유로 자동화된 후속 작업을 구축했습니다. 사용자가 짧고 모호한 답변을 제공할 때 AI는 마치 전문가 인터뷰어가 하듯이 더 깊이 파고들어 맥락을 포착하고 의미를 분명히 하고 당신이 놓칠 수 있는 세부 사항을 실시간으로 파악, 수집합니다.
사용자: “어떤 작업들은 어렵다.”
AI 후속 질문: “어떤 작업이 어려웠고 무엇이 그들을 어렵게 만들었는지 공유해 주시겠습니까?”
후속 질문은 몇 개를 물어봐야 할까요? 질문 당 2-3개의 목표로 설정된 후속 질문을 권장합니다. 이는 명확성을 유지하면서도 사용자 피로를 초래하지 않기 위한 적절한 지점입니다. Specific을 사용하면 설정을 조정하여 필요한 정보를 얻으면 대화가 신속하게 종료되고 사용자가 빠르게 진행할 수 있도록 할 수 있습니다.
이것은 대화형 설문 조사입니다. 이는 단순한 서식이 아닙니다. 귀하의 사용자는 차이를 느낄 것입니다: 자연스럽고, 존중하며, 참여적입니다.
AI 응답 분석, 설문 통찰, GPT 기반 요약: 이러한 세부 답변이 많으면 분석에 대해 걱정할 수 있습니다. 그러나 AI 설문 분석을 사용하면 즉각적인 요약, 주요 테마가 자동 생성되며 데이터를 통해 대화할 수 있어 비구조적인 피드백을 쉽게 해석하고 실행할 수 있습니다.
이처럼 새로운 자동 후속 작용은 혁신적인 발전입니다. 자신만의 대화형 설문 조사 생성을 시도하고, 얼마나 깊은 통찰력이 거의 자동으로 발생하는지를 경험해 보세요.
ChatGPT 및 AI 설문 제작자를 위한 프롬프트 아이디어
AI를 사용하여 접근성 경험에 대한 사용자 설문 질문을 만들고 싶다면 직접적인 프롬프트로 시작하세요:
접근성 경험에 대한 사용자 설문 질문 10개를 제안하세요.
더 많은 맥락을 제공할수록 결과가 더 좋아집니다. 프롬프트를 확장하는 것을 고려하세요:
우리의 앱은 다양한 장애를 가진 사용자들을 대상으로 합니다. 디지털 접근성을 개선하고 싶습니다. 개선 사항을 밝히는 10가지 개방형 질문을 제안해 주세요.
질문 생성 후에는 이들을 정리하세요:
질문을 검토하고 분류하십시오. 질문이 있는 카테고리를 출력하십시오.
더 탐구하고 싶은 카테고리를 식별한 후 프롬프트하세요:
네비게이션, 콘텐츠 및 커뮤니케이션 카테고리에 대한 10개의 질문을 생성하세요.
이 단계적 접근은 ChatGPT 또는 AI 설문 생성기를 사용할 때 적용됩니다.
대화형 설문 조사란 무엇인가요?
대화형 설문 조사는 차세대 피드백 수집 방식입니다. 각 사람을 질문을 통해 자연스럽게 인도하고 응답하며 본질적으로는 능숙한 인터뷰어처럼 탐구하는 친근한 AI를 상상해 보세요. 정적인 양식이 아닌 실제 대화처럼 느껴지며 더 솔직하고 미묘한 응답을 낳습니다. 이것이 바로 Specific이 제공하는 동력이기도 합니다.
AI 설문 생성이 전통적인 방식과 어떻게 비교되나? 간단히 살펴보겠습니다:
수동 설문 작성 | AI 설문 생성기 |
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모든 질문을 처음부터 작성해야함 | 목표에 따라 전문가 질문을 즉시 제안함 |
정적 형태, 역동적인 후속 질의 없음 | 실시간으로 영리하게 반응하는 진정한 대화형 경험 |
출시와 분석에 시간이 많이 소요됨 | 빠른 출시; AI 기반의 즉각적인 분석과 요약 제공 |
사용자 설문 조사를 AI로 수행해야 하는 이유 설문 작성 시간을 단축하고 참여를 높이며 실행 가능한 피드백을 얻을 수 있습니다. 게다가 AI 설문 편집기로 설문을 쉽게 반복할 수 있습니다.
Specific은 귀하와 사용자를 위해 대화형 설문에 최상의 사용자 경험을 제공합니다. 생성부터 후속 질문, 풍부한 응답 분석에 이르기까지의 여정은 원활하며 놀라울 정도로 즐겁습니다. 이러한 설문 조사는 특히 초점이 맞춰졌을 때 뛰어난 참여율을 자랑합니다: 10개의 질문으로 구성된 설문은 평균 89%의 완료율을 기록합니다. [2]
지금 바로 이 접근성 경험 설문 사례 보기
참신하고 AI 기반의 대화형 설문 조사로 진정으로 통찰력을 불러일으킬 준비가 되셨습니까? 스마트한 후속 작업, 원활한 분석 및 간편한 설정이 어떤 변화를 가져올 수 있는지 확인해 보십시오 – 다음 접근성 경험 설문을 지금 시작하고 놓치고 있는 요소를 발견하십시오.