이 기사에서는 고객 지원 경험에 대한 취소된 구독자 설문조사 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공하고, 설문조사 응답 분석을 위한 AI 활용에 중점을 둘 것입니다.
설문조사 응답 분석을 위한 적절한 도구 선택
고객 지원 경험에 대한 취소된 구독자 설문조사 데이터를 분석할 때 접근 방식과 도구는 데이터의 형식에 따라 달라집니다.
정량적 데이터: 예를 들어 '얼마나 많은 사람들이 지원을 낮게 평가했는가'와 같은 데이터에 대해서는 Excel이나 Google Sheets와 같은 도구를 쉽게 사용할 수 있습니다. 응답을 계산하고, 비율을 계산하며, 빠르게 차트를 작성하는 것이 익숙하고 빠릅니다.
정성적 데이터: 개방형 질문에 대한 답변이나 미묘한 이야기를 포착하는 후속 질문의 답변은 다릅니다. 수십 또는 수백 개의 자유형 답변을 수작업으로 검토하는 것은 금방 압도될 수 있습니다. 너무 많은 뉘앙스와 너무 적은 시간이 있어 AI 분석이 필수적입니다.
정성적 응답을 처리할 때 사용할 수 있는 도구에는 두 가지 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구
복사 후 붙여넣고 채팅: 개방형 응답을 내보내고 ChatGPT 또는 다른 LLM 기반 플랫폼에 붙여넣을 수 있습니다. 그것은 주제를 요약하고, 주제를 추출하거나, 감정 분석을 수행합니다.
하지만 번거롭습니다: 큰 텍스트 블록은 형식화하고 조직화하기 어렵습니다. 구조가 없고 한 번에 얼마나 많은 데이터를 제공할 수 있는지에 대해 자주 제한에 부딪히게 됩니다. 작동은 하지만 지속적이거나 반복 가능한 분석을 원한다면 확실히 간소화되지 않았습니다.
Specific와 같은 모두를 아우르는 도구
대화형 설문조사 및 AI 분석을 위해 목적에 맞게 설계되었습니다: Specific을 사용하면 데이터를 단순히 분석하는 것이 아닙니다. 대화형, AI 기반 설문조사를 통해 처음부터 더 풍부한 피드백을 수집합니다. 사람들이 응답할 때 AI는 분석할 수 있는 통찰력을 심화시키는 스마트 후속 질문을 합니다.
엔드 투 엔드 워크플로우: 응답이 들어오면 Specific의 AI가 즉시 주제를 요약하고 실행 가능한 통찰력을 도출하며 데이터를 채팅할 수 있게 합니다. ChatGPT를 사용하는 것처럼, 하지만 설문조사 피드백을 위해 만들어졌습니다. 분석할 대상을 필터링하고, AI가 보는 대상을 관리하며, 필요에 따라 통찰력을 공유하거나 내보낼 수 있습니다.
높은 품질의 응답과 쉬운 분석: 이러한 기능으로 인해 더 풍부한 정성적 입력, 더 빠른 'aha' 순간 및 스프레드시트 처리가 적어집니다. 도구가 프로세스를 어떻게 설계하는지 보려면 자동 AI 후속 질문을 탐색하거나 바로 취소 구독자를 위한 AI 설문조사 생성기로 넘어가 보세요.
생태계 내의 더 넓은 맥락: SurveyMonkey Analyze, SurveySparrow 및 Zonka Feedback과 같은 기타 주요 AI 설문조사 분석 도구는 고객 지원 경험 인사이트에 대한 AI 기반 접근법의 효과를 뒷받침합니다. 그들은 매일 수백만 건의 응답을 처리하고 AI를 사용하여 실시간 감정, 후속 작업 자동화 및 통합 분석을 수행하며, 이러한 솔루션이 얼마나 널리 퍼져 있으며 강력한지를 보여줍니다. [1][2][3]
취소된 구독자의 고객 지원 경험 설문조사를 분석하는 데 사용할 수 있는 유용한 프롬프트
AI로 설문조사 데이터를 최대한 활용하는 것은 문자 그대로 적절한 질문을 던지는 것입니다. 다음은 취소된 구독자로부터 지원 경험 피드백을 분석하기 위한 제가 자주 사용하는 프롬프트입니다:
핵심 아이디어 프롬프트: Specific, ChatGPT 또는 어떤 고급 LLM에서든 정형화되지 않은 긴 데이터를 통해 주요 주제를 추출하고 싶다면 이것이 이상적인 시작점입니다:
당신의 작업은 굵은 글씨로 핵심 아이디어를 추출 (핵심 아이디어 당 4-5 단어)하여 최대 두 문장으로 설명하는 것입니다.
출력 요구 사항:
- 불필요한 세부 사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람들이 몇 명인지 지정 (단어가 아닌 숫자 사용), 가장 많이 언급된 것부터 상단에 배열
- 제안 없음
- 신호 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
AI는 추가적인 맥락이 있을 때 항상 더 잘 작동합니다. 명확한 배경과 연구 목표를 제공해 보십시오. 예를 들어 다음을 사용하십시오:
지원 팀과의 경험을 이해하기 위해 구독을 취소한 고객 80명을 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 데이터를 분석하여 고객이 떠나게 된 주요 이유를 고객 지원에 대한 언급에 초점을 맞춰 추출하십시오.
특정 아이디어를 심층적으로 탐구: 요약에서 '느린 응답 시간'이 주요 이유로 언급되었을 경우, 다음과 같이 요청할 수 있습니다:
느린 응답 시간을 더 이야기해 주세요.
이는 AI가 핵심 아이디어와 관련된 인용문이나 세부 정보를 수집하도록 유도합니다.
누군가 ...에 대해 이야기했습니까? 때로는 예감이나 문제점을 확인해야 할 때가 있습니다. 시도해 보세요:
도움을 받기 전에 여러 번 이관된 것에 대해 이야기한 사람이 있었나요? 인용문을 포함하세요.
특정 인물을 식별: 청중을 더 잘 세분화하기 위해 다음을 프롬프트하세요:
설문조사 응답을 기반으로 제품 관리에서 사용되는 '인물'과 유사한 고유 인물을 식별하고 설명하세요. 각 인물에 대해 주요 특성, 동기, 목표 및 대화에서 관찰된 관련 인용문이나 패턴을 요약하세요.
고충점 및 과제: 일반적인 감정을 넘어 실행 가능한 장애를 발견하고 싶다면 다음을 사용하세요:
설문조사 응답을 분석하고 가장 자주 언급된 고충점, 불만사항 또는 과제를 나열하세요. 각 사항을 요약하고 패턴이나 발생 빈도를 기록하세요.
동기 및 근본 원인: 때로는 고충점을 넘어 더 깊이 파고들고 싶을 때가 있습니다:
설문조사 대화에서 참여자들이 행동이나 선택에 대해 표현한 주요 동기, 욕구 또는 이유를 추출하세요. 비슷한 동기를 함께 그룹화하고 데이터에서 지원하는 증거를 제공하세요.
감정 분석: 빠른 온도 검사가 필요한 경우 다음을 요청하세요:
설문조사 응답에 표현된 전체적인 감정(예: 긍정적, 부정적, 중립적)을 평가하세요. 각 감정 카테고리를 구성하는 주요 구문이나 피드백을 강조표시하세요.
고객 지원 경험 설문조사 작성에 대해 더 많은 프롬프트 아이디어를 이 사용 가이드에서 찾을 수 있습니다. 시작할 때 어떤 질문을 해야 할지에 대한 영감을 얻으려면 취소된 구독자 설문조사를 위한 최고의 질문을 확인해 보세요.
Question 유형별로 정성적 설문조사 데이터를 분석하는 방법
Specific에서 분석은 설문조사 구조에 맞게 조정되어 필요한 곳에서 명확성을 제공합니다:
개방형 질문 (후속 질문 포함 여부 상관없이): 플랫폼은 해당 질문과 연결된 모든 응답과 후속 질문에 대한 요약을 생성하여 사용자 스토리와 주제를 효율적으로 추출합니다.
후속 질문이 있는 선택 질문: 각 답변 선택 항목은 자체 요약을 받으며, 필요할 경우 지원 인용문과 함께 사람들이 한 선택을 한 이유를 빠르게 비교합니다.
NPS 질문: 각 세그먼트(반대자, 중립자, 지지자)는 고유한 요약을 받아 그들의 피드백에 연결된 고유한 동인과 제안을 강조합니다.
ChatGPT에서도 이것을 재현할 수 있습니다. 하지만 설문조사 논리를 이해하는 플랫폼 없이 각 질문 유형에 대한 데이터를 수집, 필터링, 형식화, 조직화하는 과정은 실제로 많은 노력이 필요합니다.
AI 컨텍스트 한계에 대한 문제 해결 방법
현대 AI는 한 번에 처리할 수 있는 데이터(프롬프트 + 응답)의 용량에 제한이 있습니다. 대규모 설문조사를 실행하거나 긴 피드백을 다룰 때 컨텍스트 한계에 부딪치는 것은 실제 문제입니다.
Specific는 이것을 처음부터 관리 가능하게 만들며, 두 가지 효과적인 방법을 제공합니다:
필터링: 특정 문제를 언급하거나 후속 질문을 포함하는 응답과 같은 가장 관련성 있는 데이터가 AI에 보내지고 분석될 수 있도록 대화를 빠르게 필터링합니다.
자르기: AI의 컨텍스트에 포함할 질문(과 그에 대한 답변)을 선택합니다. 이를 통해 입력 크기를 허용 가능한 범위 내로 유지하고 현재 연구 질문에 대한 분석에 집중할 수 있습니다.
두 가지 옵션 모두 AI를 과부하하지 않고 정성적인 데이터의 풍부함을 잃지 않고도 목표 통찰력을 추출할 수 있게 해줍니다.
취소된 구독자 설문조사 응답 분석을 위한 협업 기능
여러 팀원이 취소된 구독자에 대한 설문조사를 파고들고자 할 때 설문조사 분석은 종종 복잡해질 수 있습니다.
협업 도구는 모든 사람의 지식을 해제합니다: 이러한 협업 도구를 사용하면 발견한 내용을 문서에 복사/붙여넣기 하거나 버전 관리를 고민할 필요가 없습니다. 연구, 제품 및 지원 팀 간의 원활한 전환도 가능합니다. 설문조사 분석 및 실시간 협업에 대한 자세한 내용을 보려면 AI 설문조사 응답 분석 개요를 참조하세요.
강력한 엔진으로 취소된 구독자 설문조사 응답 분석
취소된 구독자의 고객 지원 경험을 분석하기 위해 AI를 사용하여 설문조사 데이터를 최대한 활용하고 구독자가 떠나는 이유와 그들의 지원 경험을 개선할 방법을 배우기가 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.