설문조사 만들기

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직원 퇴사 인터뷰 설문 조사: 솔직한 피드백을 장려하는 민감한 퇴사 시 사용할 훌륭한 질문들

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아담 사블라

·

2025. 9. 12.

설문조사 만들기

직원 퇴사 인터뷰 설문조사를 진행할 때, 민감한 퇴사에 대한 훌륭한 질문을 작성하는 것은 솔직한 피드백을 얻으면서 떠나는 직원의 상황을 존중하는 사이에서 섬세한 균형이 필요합니다.

전통적인 퇴사 인터뷰는 종종 민감한 대화를 위한 뉘앙스가 부족하여 깊이 있는 통찰을 놓칩니다.

AI 기반 대화형 설문조사는 적절한 톤과 후속 질문으로 이러한 어려운 논의를 탐색할 수 있도록 도와주며, 떠나는 직원들이 불편함 없이 진정한 감정을 공유할 수 있도록 합니다.

민감한 퇴사를 위한 필수 질문 카테고리

의미 있는 퇴사 피드백을 얻기 위해서는 올바른 영역을 다뤄야 하지만, 누군가에게 매니저나 급여에 대해 직접적으로 묻는 것은 피해야 합니다. 최고의 퇴사 인터뷰는 신뢰와 솔직함을 장려하면서도 침해적이지 않게 설계된 여러 대화형 카테고리를 포괄합니다.

보상 및 혜택 질문

많은 사람들에게 급여는 어려운 주제입니다. “급여에 만족하셨습니까?”라고 직접적으로 묻는 대신, 인식과 정렬에 대해 묻는 것이 더 존중스럽습니다. 예를 들어: “우리의 전체 보상 패키지가 귀하의 기여를 반영한다고 느끼셨습니까?”와 같은 방식으로 간접적인 표현을 사용하면 직원들은 더 쉽게 문제를 제기할 수 있으며, 특히 AI 후속 질문이 그들의 이유를 부드럽게 탐구할 때 도움이 됩니다. 간접적인 질문은 압박을 줄이고, 사람들이 불편한 부분을 자세히 말하지 않고도 표현할 수 있게 합니다. 2023년, 직장 이탈의 가장 흔한 이유로 직장 개선을 선택한 고용주가 거의 70%였습니다. [1]

작업 문화 및 관계

동료 또는 환경에서의 어려운 경험은 종종 말하지 못한 채로 남습니다. “우리 팀 환경에 대해 귀하의 경험을 도출한 무엇이 있었는지 공유해 주실 수 있나요?”와 같은 열린 질문은 진정한 공유를 장려합니다. 상자나 평가 척도가 아닌, 직원들은 진정으로 중요한 것을 표현할 수 있는 공간을 갖습니다—그들이 엉키는 기분 없이. 특히 퇴사가 스트레스가 많거나 급박했다면, 사람들이 자신의 말을 표현할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

관리 및 리더십 피드백

관리에 대한 솔직한 피드백을 얻으려면 궁극적으로 비난이 아닌 관점을 초대하는 질문을 선호합니다. 예를 들어: “일상 업무에서 귀하를 직접적으로 지지했다고 느낀 적이 있나요?”와 같은 질문을 통해, 부당한 언어를 피함으로써 AI-관리 퇴사 설문조사는 긍정적 분위기를 유지합니다. 민감한 주제를 위해서는 직원이 닫히지 않고 열릴 수 있도록 돕는 것이 중요합니다.

전통적인 접근

대화형 접근

보상에 만족하셨습니까?

귀하의 역할과 영향에 맞는 총 보상이라고 느끼셨습니까?

매니저와 잘 어울렸습니까?

일상 상황에서 매니저와의 경험은 어땠습니까?

회사 문화가 긍정적이었나요?

우리의 근무 환경에 대해 저희가 알아야할 무언가가 있습니까?

대화형 AI 설문조사의 진정한 차별점(그리고 제가 그것을 의존하는 이유)은 적응성에 있습니다. 설문조사는 접근 방식을 조정하고, 부드럽게 탐구하며 공감적으로 반응합니다—구식 양식이 할 수 없는 것입니다. 이러한 카테고리와 톤을 처음부터 설계하는 방법을 알고 싶으신 경우, AI 설문 생성기는 의도를 실행 가능한 대화로 전환할 때 최고의 동반자입니다.

출퇴사 직원과의 대화에 대한 AI 톤 구성

민감한 퇴사를 위해 올바른 톤을 갖추는 것은 선택이 아닙니다. Specific에서는 AI의 소통 스타일을 세밀하게 제어할 수 있습니다. “전문적이면서도 공감적”과 “간결하지만 따뜻한” 사이를 전환하면 설문 에이전트가 안전하고 신뢰할 수 있으며 결코 기계적이지 않은 느낌을 줍니다.

AI 설문 편집기를 사용하면 간단합니다—원하는 톤을 자연어로 설명하기만 하면 시스템이 즉시 적응합니다.

후속 질문 구성

후속 질문은 신뢰를 구축하거나 허무는 곳입니다. Specific에서는 얼마나 깊이 갈지 정의하고, 매우 민감한 질문에 대한 후속 질문 깊이를 제한하며, 불편함이 감지되면 에이전트가 방향을 전환하도록 지시할 수 있습니다. 이 유연성 덕분에 누구도 궁지에 몰린 듯한 느낌을 받지 않습니다.

다음은 설문 설정 시 사용할 수 있는 예시 톤 구성 프롬프트입니다:

퇴사 인터뷰 전반에 걸쳐 전문적이지만 공감적인 톤을 사용해 주십시오. 응답자의 감정을 인정하고 민감한 주제에 대한 지나치게 직접적인 질문은 피하십시오.

친절하고 간결한 톤을 취하며—응답자에게 그들의 피드백이 조직에 도움이 된다고 안심시켜 주십시오. 불편해 보이는 경우는 세부 사항에 대한 압박을 피하십시오.

관리 또는 급여에 관한 질문에서는 언어를 중립적이고 감사하는 것으로 유지하십시오. 참가자가 망설이는 경우 절대로 반복해서 도전하거나 조사하지 마십시오.

자동화된 AI 후속 조사—설문 설정 시 변동 가능한 설정인—는 이곳에서 게임 체인저입니다. 깊이와 접근 방식을 조정하면 결코 심문처럼 느껴지지 않고 중요한 통찰을 얻을 수 있습니다.

심층적인 방법을 원하시면, Specific의 설문 조율 및 후속 작업 편집에 대한 전체 가이드를 확인하십시오.

경계를 존중하는 스마트 후속 조사

AI로 생성된 후속 질문은 민감한 영역을 부드럽게 탐구하는 비밀 무기입니다. 고정된 스크립트에 따라 조사하는 대신, 에이전트는 특히 급여 불만족, 성장 부족, 팀 문화와 같은 까다로운 주제에서 적응합니다. 핵심은 특정사항을 강요하지 않고 인식과 컨텍스트를 탐구하는 것입니다. 스마트한 질문은 명확성을 얻으며, 직원들은 듣는 듯한 느낌을 받습니다—정확한 세부 사항을 공유하지 않더라도. SHRM에 따르면, 퇴사 인터뷰에서의 열려있는 후속 질문은 예/아니오 형식 설문조사에 비해 25% 더 실질적인 통찰력을 제공합니다. [2]

보상 관련 후속 질문

‘귀하의 정확한 급여는 얼마였나요?’라고 묻지 않습니다. 대신 공정성과 인식을 탐구하게 하여, 응답자가 공유할 양을 조절할 수 있게 합니다.

우리의 보상 관행이 유사한 역할에 대해 명확하고 일관되다고 느끼셨습니까?

혜택 또는 급여 투명성에 대해 퇴사의 결정을 내리는 데 영향을 미친 무언가가 있습니까?

불편함의 징후가 있으면 AI는 전환할 수 있습니다. 예를 들어, “다른 측면에 대해 논의하고 싶은 점이 있습니까?”

문화 및 근무 환경 질문

사람이나 구체적인 내용을 명시하는 대신, 다음과 같이 프레임합니다:

전체 팀에 의해 어느 정도의 지지를 받았다고 느끼셨습니까, 전문적으로나 개인적으로?

여기서 시간의 개선점 또는 도전과제가 된 암묵적인 규칙이나 관습이 있습니까?

이 접근은 문제점(또는 긍정적인 점)을 표출하면서도 아무도 지목된 느낌이 들지 않도록 도와줍니다.

경력 발전 및 성장 질문

여기서 가장 좋은 후속 질문은 기회를 탐색하지만, 비난은 피합니다. 예를 들어:

여기서 당신이 느꼈던 것 중에 부족했던 학습 또는 성장 기회가 있었습니까?

우리의 일원이었을 때 당신의 직업적 포부를 지원할 수 있었던 것이 있었나요?

이 모든 후속 작업은 동적 논리를 사용하여 구성할 수 있습니다. 자동 AI 후속 질문 가이드를 통해 동적 탐색이 인터뷰를 유동적이고 고려 친화적으로 유지하는 방법을 확인하십시오.

직원 퇴사 피드백을 분석하되 퇴사 직원을 보호하기

최고의 통찰력은 직원이 피드백이 비공개라는 신뢰를 가질 때 얻을 수 있습니다. Specific의 AI 설문 응답 분석을 통해 개별 목소리를 노출하지 않고 패턴, 주제 및 근본 원인을 도출할 수 있습니다. 이는 응답자를 보호하며 분석의 초점을 개선에 맞출 수 있게 합니다.

퇴사 전반의 패턴 인식

AI는 보상에 대한 불만이나 지원 문제와 같은 반복되는 주제를 스캔하고 높은 수준의 패턴을 시각화할 수 있습니다. 필터는 개별 익명성을 침해하지 않고 역할, 재직 기간 또는 부서별로 세분화할 수 있게 합니다. Deloitte에 따르면, AI 기반 퇴사 설문 분석을 사용하는 기업의 60% 이상이 집계된 주제를 실천에 옮겨 보유율이 가시적으로 증가했다고 밝혔습니다. [3]

민감한 피드백으로부터 실질적인 통찰력 얻기

대화형 분석 덕분에 설문 데이터를 기반으로 섬세한 질문을 할 수 있습니다: “영업에서 리더십에 대한 부정적인 평가의 원동력은 무엇인가?” 혹은 “떠나는 직원 대부분이 더 나은 성장을 지원받아야 한다고 말하는 부분은 어디인가?” 개별 설문 응답을 표출하지 않으면서도 권장 사항, 추세 및 제안된 수정 사항을 얻을 수 있습니다.

퇴사 설문 데이터 분석을 위한 예시 프롬프트:

지난 1년 동안 퇴사한 직원들이 언급한 가장 중요한 세 가지 우려 사항을 요약하십시오. 이름이나 개인 세부 사항을 밝히지 않도록 합니다.

보상 또는 문화에 대한 피드백에서 엔지니어링 역할에서 가장 자주 나타나는 주제는 무엇입니까?

모든 피드백을 기반으로, 다음 분기에 후회할 만한 퇴사를 줄이기 위해 어디에 집중해야 할까요?

여러 분석 채팅을 통해 귀하의 HR 또는 인적자원 팀이 “급여에 대한 우려는 리더십에 대한 것과 어떻게 다른가?” 또는 “원격 근로자의 피드백에 독특한 요소는 무엇인가?”와 같은 전략적 질문을 동시에 추구할 수 있습니다. 이 워크플로를 경험해보지 않으셨다면, 대화형 AI 분석 도구가 떠나는 직원들이 귀하에게 무엇을 말하고자 하는지에 진정으로 이해력을 높여줄 것입니다.

퇴사하는 직원들이 실제로 끝마치는 인터뷰 구축

퇴사 인터뷰 피드백을 올바르게 수집하는 것은 귀하의 문화, 평판, 그리고 재정을 보호하는 가장 신뢰할 수 있는 방법 중 하나입니다.

놓친 또는 잘못 수행된 퇴사 인터뷰는 배우지 못한 교훈—그리고 귀하의 최고의 인재를 개선하고 유지하는 기회를 놓치는 것입니다. 특히 민감한 퇴사를 위해 설문조사는 모든 응답자를 귀중한 인간으로 대우하여 더 풍부한 인사이트를 제공합니다.

Specific은 설문 설계자와 참여자 모두에게 독특하게 매끄럽고 매력적인 경험을 제공합니다—자체 설문조사를 만들고 직원 퇴사의 진실을 들어보세요.

다음 퇴사 인터뷰 설문을 직원들이 실제로 완료하고자 하는 설문을 만들어보십시오—지금 시작하고 피드백을 실질적인 직장 변화로 전환하세요.

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사용해 보세요. 재미있을 거예요!

출처

  1. LinkedIn 직장 학습 보고서. 퇴사자의 70%가 보상 및 혜택을 주요 퇴사 이유로 언급합니다.

  2. SHRM 연구. 개방형 퇴사 면담 질문은 폐쇄형 형식보다 25% 더 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

  3. Deloitte 인사이트. AI 기반 퇴사 면담 분석은 조사된 회사 중 60%에서 개선된 유지율과 연관이 있습니다.

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아담 사블라

아담 사블라는 디즈니, 넷플릭스, BBC를 포함해 100만 명 이상의 고객을 대상으로 하는 스타트업을 구축한 경험이 있는 기업가로, 자동화에 대한 강한 열정을 가지고 있습니다.

아담 사블라

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