이 기사는 AI를 사용하여 B2B 구매자 설문 조사에서 온보딩 기대에 대한 응답을 분석하고 더 나은, 더 빠른 통찰력과 의사 결정을 내릴 수 있는 팁을 제공합니다.
분석을 위한 적절한 도구 선택
사용하는 접근 방식과 선택한 도구는 설문 조사 데이터의 형식과 구조에 달려 있습니다.
정량 데이터: 숫자나 구조화된 선택사항으로 작업하는 경우(예: 구매자가 온보딩을 '훌륭함'이라고 평가한 횟수 등), Excel이나 Google Sheets와 같은 도구로 문제없이 작업을 수행할 수 있습니다. 카운트, 평균을 계산하거나 간단한 피벗을 실행하기만 하면 됩니다—쉽습니다.
정성 데이터: 자유 응답과 세부적인 후속 응답은 더 까다롭습니다. 수동으로 읽는 것은 규모에 맞지 않으며, 반복적인 문제점이나 숨겨진 트렌드를 놓치기 쉽습니다. 여기서 정확히 AI 기반 도구가 놀라운 효과를 발휘합니다. 자연어 처리를 활용하여 이러한 도구는 수천 개의 비구조화된 단어를 빠르게 명확하고 실행 가능한 테마로 전환할 수 있습니다—지루한 복사 붙여넣기가 필요 없습니다.
정성적인 응답을 다룰 때 두 가지 도구 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구
정성적인 설문 조사 데이터를 수동으로 내보내고 ChatGPT(또는 유사한 도구)에 붙여 넣을 수 있습니다. AI에게