대화형 설문조사를 통해 고객 행동을 분석하면 신규 사용자가 실제로 온보딩 프로세스를 어떻게 경험하는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. SaaS 사용자 설문조사의 온보딩 경험에 대한 자세한 응답을 통해 무엇이 효과적이며 사용자들이 어디에서 막히는지를 정확히 파악할 수 있습니다.
AI 기반 설문조사는 전통적인 양식을 넘어섭니다. 실시간 후속 질문으로, 표준 설문조사 도구로 간과할 수 있는 패턴과 불만을 드러냅니다.
행동 패턴을 통해 온보딩 마찰 발견하기
성공적인 제품을 만들고 싶다면 온보딩 흐름에 숨겨진 마찰 지점을 식별해야 합니다. 저는 신규 사용자의 응답에 나타나는 미묘하지만 중요한 신호들에 집중합니다. 예를 들어 “어디서 시작해야 할지 몰랐다”는 발언, 사용자가 이탈하는 순간, 또는 특정 기능을 찾기 어려움을 호소하는 순간입니다. 이러한 것들이 온보딩 마찰과 놓친 기회를 보여주는 경고 신호입니다.
대화형 AI 설문조사를 통해 사용자가 “두 번째 단계 후 포기했다”거나 “너무 혼란스러웠다”와 같은 문제를 언급할 때마다 AI는 심층적인 후속 질문을 던집니다. “구체적으로 어떤 점이 부담스럽게 느껴졌습니까?” 같은 질문으로 표면적인 답변에 그치지 않고 깊이 있는 질문을 던집니다. 이렇게 저는 패턴을 표면화하며, 단순한 일화에 그치지 않습니다.
가치로의 시간 지연: 사용자가 ‘아하’ 순간에 도달하는 데 너무 오랜 시간이 걸렸다고 말한다면, 아마도 온보딩이 제품의 가치를 충분히 빠르게 전달하고 있지 못하는 것입니다. 거의 75%의 사용자가 온보딩 중 어려움을 겪으면 첫 주 이내에 제품을 포기합니다. [2]
기능 과부하: “팝업이 너무 많았다”거나 “어떤 기능을 먼저 사용해야 할지 몰랐다”는 말은 과부하를 나타냅니다. 이는 여정을 단순화하고 더 잘 안내해야 한다는 신호입니다.
내비게이션 혼란: “도움말 섹션을 찾을 수 없었다”거나 “대시보드가 읽기 어려웠다”는 응답은 인터페이스나 단계에 명확성이 필요하다는 것을 보여줍니다. 연구에 따르면 80%의 사용자가 안 좋은 온보딩 때문에 앱을 삭제합니다. [4]
진정한 힘: AI 후속 질문은 일반적인 불만을 받아들이지 않습니다. “왜?” 또는 “구체적으로 무엇이 걸렸습니까?”와 같은 질문을 자동으로 던져 근본 문제를 밝혀줌으로써 유용한 맥락을 제공하여 데이터를 넘어선 통찰력을 얻을 수 있습니다. (자동 AI 후속 질문에 대해 더 알아보기)
AI 기반 분석으로 미충족 기대 발견하기
모든 신규 사용자는 온보딩이 얼마나 간단하고 빠르고 직관적이어야 하는지에 대한 기대를 안고 옵니다. 하지만 현실은 종종 기대에 미치지 못합니다. AI 설문조사 응답을 통해 인식과 현실이 불일치하는 지점을 명확히 알 수 있습니다. 1단계 가입을 기대했지만 10개의 필드가 있는 폼을 보게 되면 그 불일치는 참여를 해치게 됩니다.
예를 들어, “내 데이터에 즉시 연결될 것이라 생각했다”는 말과 “승인에 3일이 걸렸다”는 차이점이나 “튜토리얼이 쉬운 설정을 약속했다”는 말과 실제 경험이 다르다는 점을 찾습니다. 고급 AI 분석은 이러한 차이를 단순한 일화가 아닌 전체적으로 드러냅니다.
기대 | 실제 경험 |
|---|---|
빠른 설정(분 단위) | 다단계 과정, 인증 지연 |
주요 기능 찾기 쉬움 | 핵심 기능 찾기 위해 검색 |
처음부터 맞춤형 안내 | 일반적이며 일률적인 안내 |
즉각적인 가치 제공 | 먼저 튜토리얼이나 통합 필요 |
대화형 설문조사로의 전환은 사용자가 더 솔직하게 불만을 나타내도록 합니다. 이는 차가운 양식을 작성하는 것이 아니라 사람과 대화하는 것처럼 느껴집니다. 결과적으로, 실제로 어떤 일이 일어났는지뿐만 아니라 사용자가 기대했던 것이 무엇인지도 밝혀내는 풍부하고 실용적인 피드백을 얻어낼 수 있습니다.
온보딩 분석 프레임워크 구축하기
저는 항상 사용자 유형별로 응답을 분류합니다: 셀프 서비스인지, 기업 고객인지, 비기술적인 사용자인지. 기업 규모나 기술 전문 지식을 기준으로 패턴이 그룹별로 바뀌는지 확인합니다. 이러한 세그먼트는 온보딩을 좋아하는 그룹과 막히는 그룹을 식별하는 데 도움을 줍니다.
저는 서로 다른 신규 사용자 집단이 어떻게 반응하는지를 비교하기 위해 각기 다른 사용자 여정을 분석합니다. 단계별 응답을 필터링하여 고급 사용자가 더 빠르게 가치를 얻는지, 또는 초보자들이 지속적으로 포기하는지를 알아봅니다. 행동 데이터 분석은 단순한 무작위 일화를 수집하는 것이 아니라 모든 접촉 지점을 가로지르는 것을 의미합니다.
이탈 분석: 온보딩 여정의 어느 부분에서 사람들이 이탈하는지 추적하고, AI 프롬프트를 사용하여 해당 사용자에게 만족스런 경로에 이르기 위해 어떤 종류의 도움이나 방향이 필요했는지 질문합니다. 68%의 SaaS 고객이 나쁜 온보딩으로 인해 이탈하는 상황에서 이러한 통찰력은 너무 귀중해서 놓칠 수 없습니다. [1]
성공 경로 매핑: 성공적인 사용자가 취하는 경로를 매핑해 봅니다—그들이 어떤 다른 행동을 했는지 확인합니다. 비디오를 건너뛰었는지, 특정 기능을 사용했는지, 지원을 요청했는지 등의 사항을 살펴봅니다. 구조화된 온보딩 프로세스를 가진 기업은 연간 수익이 60% 상승했음을 알 수 있으므로 ‘황금 경로’를 찾는 것이 중요합니다. [9]
제가 가장 좋아하는 전략 중 하나는 AI와 응답에 대해 대화하는 것입니다(여기에서 더 알아보기). 이를 통해 특정 세그먼트에서 테마를 즉시 파악할 수 있습니다—가격에 대한 혼란이나 통합의 요구처럼. 이러한 설문조사를 실행하지 않으면 사용자가 시도를 포기하거나 제품 활성화 전에 조용히 이탈하는 이유를 이해할 기회를 놓치게 됩니다.
인사이트에서 온보딩 개선까지
사용자의 진솔한 목소리(응답의 빈도와 중대성으로 측정된)를 얻으면 이제 행동할 때입니다. 자주 나타나거나 성공적인 온보딩을 방해하는 문제를 우선적으로 해결합니다—예를 들어 진행 바 추가, 튜토리얼 재작성, 핵심 작업의 단계를 줄이는 등입니다.
세그먼트별 여정을 통해 특정 사용자 유형에 맞춘 온보딩을 할 수 있습니다: SaaS에 익숙하지 않은 사용자는 더 많은 도움을 받을 수 있고, 고급 사용자는 빠르게 진행할 수 있습니다. 행동 분석을 통한 실용적인 개선은 훨씬 더 타겟팅됩니다—끈적한 지점을 위한 새 비디오나 체험 사용자에 대한 동적 체크리스트 등을 생각해보십시오(전체의 74%가 소프트웨어 학습에 비디오 콘텐츠를 사용함). [8]
빠른 개선: 이는 즉각적이며 간단한 수정입니다—예를 들어 가입 시 문구 단순화나 적절한 순간에 FAQ를 노출하는 것입니다. AI가 “다음에 무엇을 해야 할지 모른다”는 반복적인 불만을 발견하면 계정 생성 직후에 가이드를 추가합니다. AI 설문조사 편집기를 사용하여 질문을 미세 조정하고 무거운 작업 없이 설문조사를 반복합니다.
전략적 변화: 온보딩을 개편하려면 더 깊은 통찰력이 필요합니다. 아마도 데이터가 기업 팀이 처음부터 통합 도움을 원한다는 것을 보여줄 수 있습니다. 학습한 내용을 사용하여 전용 역할 기반 온보딩 트랙을 설계하거나 고가 계정을 위한 자동화된 환영 전화를 준비합니다.
Specific는 이 모든 프로세스를 매끄럽게 만듭니다. 대화형 설문조사는 실제 대화처럼 참여를 이끌어내기 때문에 응답자는 더 솔직해지고 설문 작성자는 어떤 점이 온보딩에 즐거움을 주고 어떤 점이 좌절을 불러오는지 명확히 알 수 있습니다. 이는 양 측에 최상의 경험을 제공하여 이탈을 줄이고 충성도를 길러주는 것입니다.
온보딩 경험 분석 시작하기
신규 사용자 행동을 이해하는 것이 SaaS 온보딩을 크게 개선하는 첫 번째 단계입니다. AI 기반 행동 분석으로 몇 분 만에 자신의 설문조사를 만들고 놓치고 있던 인사이트를 해제하세요: 지금 시작하세요.