고객 요구 및 욕구 분석: 실행 가능한 인사이트를 드러내는 고객 세분화를 위한 최고의 질문

고객의 요구와 필요 분석을 이해하는 것은 올바른 질문을 하는 것부터 시작하지만, 전통적인 설문조사는 그 표면만을 살짝 건드립니다.

고객을 실제 필요, 해야 할 일, 사용 패턴에 따라 세분화하면 인구통계학적 정보가 놓치는 인사이트를 드러낼 수 있습니다.

AI 후속 조치를 포함한 대화형 설문조사는 각 응답의 뉘앙스를 포착하여 세분화를 보다 정확하고 실행 가능하게 만듭니다.

인구통계 세분화가 실제 이야기를 놓치는 이유

연령, 지역, 소득은 고객의 구매 이유가 아닌 누구인지에 대해 알려줍니다. 이러한 인구 통계 정보는 쉽게 수집할 수 있지만, 고객이 제품을 선택, 유지 또는 이탈하는 진짜 이유를 무시합니다. 이것이 바로 고객 중심 팀에게 필요 기반 세분화가 이제 필수인 이유입니다.

인구 통계로는 사람들을 겉모습으로 그룹화합니다. 필요 기반 세분화를 통해서는 행동의 실제 동인을 발견할 수 있습니다. 설문조사에 따르면 85%의 소비자가 브랜드가 자신의 요구와 기대를 이해하길 원한다고 합니다—그들의 연령이나 지역뿐만 아니라. [2]

Jobs-to-be-Done (JTBD): 이 접근법은 고객이 특정 결과를 달성하기 위해 귀사의 제품을 “고용”하는지를 묻습니다. “누가 구매하는가?”가 아니라 “그들이 해결하려는 일은 무엇인가?”를 JTBD는 묻습니다. 이를 통해 고객의 실제 맥락에서 세상에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다.

사용 빈도 패턴: 고객이 제품을 사용하는 빈도와 강도는 종종 정적인 특성보다 더 많은 고객의 필요를 나타냅니다. 파워 유저, 가끔 사용, 휴면 계정 모두 다른 참여 및 메시징 전략이 필요합니다.

의사 결정 과정에서의 역할: 귀하의 고객은 최종 사용자, 관리자 또는 이사진일 수 있습니다. 각 역할은 다른 요구, 고통점 및 우선순위를 가지고 있습니다.

이러한 차원들을 겹쳐보면 각 세그먼트에 진정으로 중요한 것이 드러나게 됩니다—추측을 넘어 진정한 이해로 나아갈 수 있게 해줍니다.

고객 요구에 따른 세분화를 위한 최고의 질문

실용적으로 접근해 보겠습니다. 추측하는 대신, 저는 세 가지 입증된 질문 프레임워크에 의존하여 AI 지원 설문 조사에서 혼합 및 일치를 시도합니다. AI 설문 조사 생성기를 사용하여 이러한 질문 세트를 청중에게 맞게 생성하고 개선할 수 있습니다.

• 역할 기반 질문:

• 제품 사용 시 귀하의 주요 책임은 무엇입니까?

• 결정을 내리거나 구매에 영향을 미치거나 단순히 제공된 것을 사용합니까?

• 귀하의 조직에서 이 솔루션을 선택하는 데 누가 더 관여합니까?

• 귀하의 팀은 저희 제품과 같은 도구에 대한 귀하의 입력에 어떤 의존을 하고 있습니까?

이러한 질문은 각 응답자가 구매 여정에서 어디에 맞는지 파악할 수 있게 해줍니다. 의사 결정자, 파워 유저 또는 내부 영향력자 중 누구인지 발견하게 되며, 이는 맞춤형 영업 및 온보딩 흐름을 구성하는 데 있어 매우 중요합니다.

• Jobs-to-be-Done (JTBD) 질문:

• 당신을 우리 제품을 시도하도록 이끈 문제나 작업은 무엇입니까?

• 우리 제품을 사용한다고 해도 좋았다고 말할 수 있는 결과는 무엇입니까?

• 이 작업을 위해 고려한 다른 옵션이 있습니까?

• 현재 접근 방식에서 누락되거나 불만을 느끼는 것은 무엇입니까?

JTBD 질문은 고객이 가장 가치 있게 여기는 것, 즉 피처가 아닌 그들이 원하는 결과를 이해하게 해줍니다. 이러한 인사이트는 실제 사용자와 공감하는 제품 로드맵 선택을 주도합니다.

• 빈도/강도 질문:

• 우리 제품을 얼마나 자주 사용합니까 (일일, 주간, 월간)?

• 가장 많이 의존하는 기능은 무엇입니까?

• 보다 자주 사용을 방해하거나 늦추는 요인은 무엇입니까?

• 제품 사용을 중단한 적이 있다면, 그 원인은 무엇입니까?

이 질문 라인은 경우에 따라 다양한 요구를 드러냅니다. 후속 질문을 빈도에 따라 맞춤화함으로써 성장과 유지를 위한 세분화를 훨씬 더 깊은 수준에서 수행할 수 있습니다. 더 많은 아이디어는 사용자 정의 가능한 AI 설문 조사 빌더를 통해 탐색할 수 있습니다.

숨겨진 요구를 드러내는 AI 탐침 질문

초기 답변은 전체 이야기를 잘 알려주지 않습니다. 이때 AI 기반의 후속 질문이 발휘됩니다—심층적으로 통증 지점, 차선책, 말하지 않은 기대를 밝혀냅니다.

현장에서 탐침 프롬프트가 작동하는 방식은 다음과 같습니다:

고통점 추적 후속

“설치가 어렵다”는 응답을 언급하셨습니다. 정확히 무엇이 어렵게 만들었고, 어떻게 해결하셨는지 설명해 주시겠습니까?

사용 사례 탐구

보고를 위해 대시보드를 사용한다고 하셨습니다. 이러한 보고를 얼마나 자주 실행하며, 과거에 다른 방법을 시도한 적이 있으신가요?

만족/불만족 탐색

알림 시스템에 만족하신다고 공유하셨습니다. 특별히 이런 감정을 느끼게 만든 순간이나 기능이 있었나요?

이 수준의 상호 작용은 자동 AI 후속 질문으로 표준화되어 있습니다. AI 면접관은 실시간으로 적응하며, 그렇지 않으면 놓칠 수 있는 요구 사항을 밝힐 수 있게 합니다.

이러한 후속 조치들은 설문 조사를 더 대화처럼 만들어서 '양식'을 진정한 상호작용으로 변화시켜 데이터의 깊이와 정직성을 모두 높입니다. 그것이 진정한 대화형 설문 조사의 마법입니다.

대화 필터링 및 세그먼트별 병렬 분석 수행

설문 응답이 흐르기 시작하면 분석 단계에서 세분화의 힘이 발현됩니다. AI 기반 도구로, 저는 설정한 모든 차원에 따라 대화를 빠르게 필터링할 수 있습니다—이는 JTBD, 이용 빈도, 고객 역할을 포함합니다.

제가 가장 좋아하는 기법 중 하나는 핵심 세그먼트에 초점을 맞춘 다중 병렬 분석 채팅을 설정하는 것입니다—예를 들어, 파워 유저, 가끔 사용하는 고객, 이탈한 고객. 각 채팅에서 고유한 패턴과 고통점을 탐구하고, 맥락에서 인사이트를 끌어낼 수 있습니다. 이는 AI 설문 응답 분석이 가능하게 하는 것입니다. 다음은 원시 데이터가 즉각적인 인사이트로 변환되도록 돕는 몇 가지 프롬프트입니다:

세그먼트별로 필요 비교

정기 사용자와 가끔 사용자 간의 JTBD는 어떻게 다른가요?

세그먼트별 고유한 고통점 식별

결정하는 사람과 최종 사용자가 겪는 고유한 불만점은 무엇입니까?

모든 세그먼트에서의 공통점 찾기

빈도나 역할에 상관없이 모든 세그먼트에서 나타나는 테마나 제안은 무엇입니까?

각 분석 채팅은 자체 초점과 맥락을 유지하여, 제품 또는 마케팅 팀과 인사이트를 쉽게 공유하고 학습한 내용을 실제로 실행할 수 있게 합니다.

세분화 인사이트를 행동으로 전환하기

세분화된 요구 분석은 보고서를 위한 것만이 아닙니다—사람들이 진정으로 원하는 제품을 구축하기 위한 것입니다. 팀이 이러한 인사이트를 중요한 결과로 전환하는 방법은 다음과 같습니다:

• 개인화된 온보딩: 각 역할이나 세그먼트를 그들이 가장 중요하게 여기는 가치로 안내합니다.

• 목표 기능: 현재 특정 사용자 유형이 부족한 새로운 릴리스를 우선시 합니다.

• 세그먼트별 메시징: 파워 유저와 신규 사용자, 또는 영향력자와 결정권자에게 직접적으로 이야기합니다.

• 유지 캠페인: 특정 장애 요인에 기반하여 비활성 고객을 다시 참여시킵니다.

필요에 따라 세분화하지 않으면 높은 만족도, 충성도 및 구매율을 높일 수 있는 실행 가능한 인사이트를 놓칠 수 있습니다. 80% 이상의 소비자가 경험을 개인화하는 브랜드에서 구매할 가능성이 더 높기 때문에, 그 중요성은 명백합니다. [3]

이해를 변화시키기 시작하세요—세그먼트 구동 질문과 함께 AI를 활용하여 진정한 고객 요구를 표면으로 끌어올릴 수 있는 자신의 설문조사를 만들어보세요.