설문조사 만들기

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제품 내 피드백을 위한 훌륭한 질문: AI 기반 설문조사를 통해 더 나은 제품 사용자 피드백을 얻는 방법

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아담 사블라

·

2025. 9. 11.

설문조사 만들기

양질의 제품 사용자 피드백을 받으려면 사용자의 행동을 기반으로 질문을 유도할 수 있을 때 적절한 순간에 좋은 질문을 던지는 것에서 시작합니다.

이 기사에서는 제품 내 피드백 위젯을 위한 질문의 구체적인 예시와 타겟팅 전략, AI 기반의 후속 흐름을 공유하겠습니다.

다양한 행동 트리거를 사용하는 방법과 각 상황에 가장 적합한 질문에 대한 실용적인 팁을 알아보실 수 있습니다.

사용자 행동에 기반한 제품 내 피드백을 트리거할 때

타이밍은 제품 사용자 피드백에 있어서 모든 것입니다. 적절한 순간에 질문을 던지면 솔직하고 실질적인 통찰력을 얻을 가능성이 훨씬 높습니다. 단순한 예의상 답변 대신 잊혀지지 않는 피드백을 얻을 수 있습니다. 한 산업 연구에 따르면 사용자 상호작용 후 24시간 이내에 피드백 요청을 보내는 것은 응답 정확도를 35% 높일 수 있다고 합니다 [6].

사용자가 귀중한 입력을 제공할 준비가 되었을 때의 주요 행동 트리거는 다음과 같습니다:

  • 기능 완료: 사용자가 새로운 도구를 시도하거나, 워크플로를 시작하거나, 첫 번째 프로젝트를 저장한 후.

  • 세션 마일스톤: 예를 들어 "10번째 로그인" 또는 "플랫폼 사용 첫 달"과 같은 목표에 도달했을 때.

  • 오류 복구: 버그, 좌절, 예상치 못한 결과가 발생한 후 문제를 해결한 직후.

  • 업그레이드 시도: 사용자가 가격을 탐색하거나 결제 프로세스를 시작하지만, 전환하지 않을 때.

  • 이탈 신호: 비활성 기간이 지난 후 또는 계정의 다운그레이드 또는 취소를 시작했을 때.

Specific와 함께라면 이러한 행동 트리거 설정은 간단합니다 - 개발자가 코드로 연결하거나 유연한 코드 없는 타겟팅이 필요할 때도 상관없습니다. 제품 내 대화형 설문조사와 트리거 타겟팅이 어떻게 작동하는지 확인해 보세요.

행동 기반 타겟팅을 통해 적절한 시간에 적절한 사람에게 질문할 수 있습니다 - 단순히 형식적인 피드백을 수집하는 대신 진정한 통찰력을 확보하여 제품을 앞으로 나아가게 만듭니다.

타겟화된 사용자 세그먼트를 위한 필수 질문들

다양한 사용자 세그먼트에는 다른 질문이 필요합니다. 정확한 타겟팅은 모든 사람에게 동일한 설문조사를 던지지 않고, 상황에 맞는 질문들로 사람들에게 다가서는 것을 의미합니다. 제가 일반적으로 분할하는 방식은 다음과 같습니다:

새로운 사용자들

  • [product] 사용 시작이 얼마나 쉬웠나요?

  • 첫 번째 세션 동안 혼란스러웠던 부분이 있었나요?

  • 오늘 앱 사용을 거의 포기하게 만든 한 가지 효과는 무엇이었나요?

고급 사용자들

  • 어떤 고급 기능이 제공되었으면 좋겠나요?

  • 플랫폼 외에서 자동화하거나 수동으로 하는 작업이 있나요?

  • 시간을 가장 절약할 수 있는 워크플로는 무엇인가요?

이탈하려는 사용자들

  • 이탈을 고민하는 주된 이유는 무엇인가요?

  • [product]에서 기대했던 것 중 제공받지 못한 것이 있나요?

  • 경험을 향상시킬 수 있었던 점이 있었나요?

기능 사용자들

  • 새로운 기능으로 무엇을 달성하고 싶었나요?

  • 사용을 거의 포기하게 만든 것이 있었나요?

  • 일상적인 필요를 충족하기 위해 이 기능을 개선한다면 어떻게 하시겠어요?

Specific의 타겟팅 도구를 사용하면 이러한 세그먼트를 자동으로 타겟팅할 수 있습니다 - 일반적인 설문조사 대신, 각 사용자의 실제 여정을 반영하는 맞춤형 질문을 제공합니다.

솔직한 답변을 이끌어내는 우수한 질문 작성 방법

제품 내 피드백을 위한 훌륭한 질문은 일반적이지 않습니다 - 맥락에 맞고, 집중되어 있으며 답하기 용이합니다. 제가 사용하는 원칙은 다음과 같습니다:

  • 구체적으로: 사용자가 방금 했던 일, 본 것, 경험한 것을 참조하세요.

  • 유도하는 언어 피하기: 중립을 유지하여 특정 대답으로 유도하지 마세요.

  • 간결하게: 불필요한 단어는 정신적 걸림돌이 됩니다 - 명료하고 강력한 질문이 가장 잘 통합니다.

아래는 차이점을 알아보는 유용한 표입니다:

실행 방법

예시 질문

좋은 실행

오늘 (기능)을 사용하는데 가장 어려웠던 부분은 무엇이었나요?

나쁜 실행

우리의 멋진 새로운 기능이 쉽고 도움이 된다고 생각하시나요?

좋은 실행

가입에서 없애고 싶은 단계가 있다면 무엇인가요?

나쁜 실행

온보딩 과정이 완벽하다고 생각하나요?

좋은 실행

이 기능을 다시 사용할 가능성을 높이는 데 어떤 점이 있나요?

나쁜 실행

우리가 최고라고 생각하여 추천하시겠습니까?

개방형 질문은 추가 세부 사항을 부드럽게 탐색하는 AI 기반의 후속 질문과 함께 할 때 더 잘 작동합니다. 왜냐면 대화형 설문조사는 명확하고 심도 깊게 탐색하며 실질적인 이야기를 수집하기 때문입니다 - 단순한 예/아니오 답변 대신 말이죠. 후속 질문이 자연스러운 대화처럼 느껴지면 사람들이 훨씬 더 많은 정보를 제공하게 됩니다 - 이는 AI 지원 설문조사가 개방형 응답의 단어 수를 두 배로 늘리고 실질적인 통찰력을 세 배로 늘린다는 연구 [3][4]로 뒷받침됩니다. 자동 AI 후속 질문이 단일 답변을 풍부한 피드백 스레드로 어떻게 변환하는지 확인해 보십시오.

핵심 포인트: 대화형 설문조사는 기존의 설문조사 틀을 깨고 피드백을 부담스럽게 느끼지 않게 하며 사용자와의 실질적인 대화로 느끼게 만듭니다.

예시 흐름: 트리거 → 질문 → AI 후속

실행 가능한 방법을 알아봅시다. 바로 구축할 수 있는 몇 가지 흐름들은 다음과 같습니다 - 각 행동 트리거, 초기 설문 질문 및 스마트 AI 후속 전략이 포함되어 있습니다. Specific의 AI 기반 설문 편집기를 사용하여 이를 계속 맞춤화합니다.

흐름 1: 기능 발견

  • 트리거 이벤트: 사용자가 처음으로 새로운 기능을 시도할 때

  • 초기 질문: 이 새로운 기능에 대한 첫 인상은 어땠나요?

  • AI 후속: 개선할 수 있는 점이나 부족함이 느껴진 부분을 물어보세요.

"혼란스러움"이나 "필요한 것을 찾지 못함"을 언급한 응답에 대해서는: "기대했던 것이나 빠진 정보에 대해 더 말씀해주실 수 있나요?"라고 질문하세요.

흐름 2: 오류 복구

  • 트리거 이벤트: 사용자가 오류에 당면하고 복구할 때

  • 초기 질문: 방금 당신의 경험 중 불만족스러운 부분이 있었나요?

  • AI 후속: 문제를 일으킨 특정 단계를 발견하기 위해 탐색하세요.

사용자가 버그를 언급하면: "더 빨리 회복할 수 있도록 도와줄 수 있는 것이 무엇이었을까요?"라고 질문하세요.

흐름 3: 이탈 신호

  • 트리거 이벤트: 사용자가 계정 취소 또는 다운그레이드 시작

  • 초기 질문: 이탈을 고민하는 주된 이유는 무엇인가요?

  • AI 후속: 충족되지 않은 요구나 고려 중인 대체 도구를 탐구하세요.

답변이 "누락된 기능"이라면: "어떤 기능이나 기능을 원하시나요?"라고 질문하세요.

흐름 4: 세션 마일스톤

  • 트리거 이벤트: 사용자가 사용 마일스톤 달성 - 예: 10번째 로그인

  • 초기 질문: 이제 [product]를 꽤 사용해 보셨습니다. 경험은 어떠셨나요?

  • AI 후속: 좋아하는 점/싫어하는 점을 명확히 하거나 구체적인 개선된 아이디어를 묻습니다.

긍정적인 피드백에 대해서는: "가장 좋아하는 부분은 무엇이고, 왜 그렇게 느끼시나요?"라고 질문하세요.

흐름 5: 업그레이드 시도

  • 트리거 이벤트: 사용자가 가격 표를 보지만 업그레이드하지 않을 때

  • 초기 질문: 유료 플랜을 시작하지 않은 이유는 무엇인가요?

  • AI 후속: 장벽을 탐색하세요 - 가격, 누락된 기능이 있는지 아니면 가치가 불분명한지.

가격이 언급되면, "유료 플랜이 가치 있다고 느끼도록 하는 것이 무엇인가요?"라고 따라 질문하세요.

Specific의 대화형 AI 설문 편집기를 사용하여 이 모든 흐름을 맞춤화할 수 있으며, 언제든지 평문으로 질문 및 AI 후속 논리를 조정할 수 있습니다.

AI 기반의 인사이트와 함께 피드백 시스템 설정

이러한 피드백 흐름을 구현하는 것은 Specific과 함께 간단합니다: 트리거를 설정하고 자연어로 맥락적 질문을 디자인하며 AI 후속 논리를 연결합니다 - 이는 모두 한 곳에서 가능합니다.

응답이 들어오기 시작하면 그냥 skim하지 말고 AI를 사용하여 패턴, 클러스터 및 질적 데이터에 숨겨진 실제 주제를 파악하여 심도 깊게 분석하세요. Specific의 대화형 설문 응답 분석을 통해 데이터와 대화할 수 있습니다, 마치 분석가와 함께 있는 것처럼.

AI 기반 분석을 통해 특정 세그먼트가 제품을 좋아하는 이유를 발견하거나 파워 유저가 고장난 이유를 쉽게 식별할 수 있습니다:

  • 수백 개의 개방형 응답을 즉시 요약

  • 고빈도 문제점과 숨겨진 기능 요청 파악

  • “빠른 승리” 우선순위 지정 및 높은 영향력 개선 사항 파악

연구에 따르면 대화형 설문 형식이 더 상세한 응답을 3-5배 더 자주 생성하고 있으며, Specific의 AI와 함께 이 풍부함을 실질적인 다음 단계로 전환할 수 있습니다 [4][7]. 이러한 유형의 인터뷰를 실행하지 않으면 사용자들이 제품을 사랑하거나 떠나는 실제 이유를 놓치고, 이를 실행하는 경쟁사에게 귀중한 인사이트를 넘겨주는 것입니다.

더 나은 질문을 할 준비가 되셨나요?

AI 기반의 대화형 설문조사를 통해 제품 피드백을 수집하는 방식을 혁신하세요. 자신만의 설문조사를 오늘 시작하십시오 - 더욱 깊은 통찰력 및 스마트한 후속 질문으로 대화를 지속하며 제품 내 대화를 경험하세요. 이것은 단순한 설문조사가 아닙니다; 사용자와의 실제 대화입니다.

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사용해 보세요. 재미있을 거예요!

출처

  1. businessofapps.com. 앱 내 피드백 응답률

  2. qualtrics.com. AI로 향상된 설문 조사 완료, AI로 개선된 피드백 품질

  3. metaforms.ai. 개인화된 설문 조사로 높은 참여 유도, UX 리서치에서의 AI 활용

  4. arxiv.org. AI를 통한 데이터 품질 향상

  5. superagi.com. AI 기반 설문 조사로 완료율 상승, AI로 설문 피로 해결

  6. moldstud.com. 최적의 피드백 요청 타이밍

  7. usercall.co. 고객 피드백에서의 음성 AI 활용

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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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