이 기사에서는 공공 서비스 만족도에 대한 시민 설문조사 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 실행 가능한 인사이트를 얻거나 공공 서비스의 개선 기회를 찾고자 한다면, 탄탄한 설문 응답 분석이 핵심입니다.
시민 설문조사 데이터를 분석할 올바른 도구 선택하기
시민 공공 서비스 만족도 설문조사를 분석하는 데 사용하는 접근 방식과 도구는 숫자나 단어를 다루는지에 따라 다릅니다. 대부분의 설문조사는 두 가지 유형의 데이터를 포함합니다:
정량적 데이터: 설문조사에 "당신의 지역 공공 서비스에 얼마나 만족하십니까?"와 같은 질문이 있고 숫자형이나 선택형 응답이 포함되어 있다면, 이 데이터는 Excel, Google Sheets 또는 다른 스프레드시트 도구를 통해 쉽게 계산하고 분석할 수 있습니다. 만족도 비율, 평균, 트렌드를 빠르게 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 최근 데이터에 따르면 영국의 병원에 만족하는 환자가 32%에 불과했으며, OECD 국가의 행정 서비스에 대한 평균 만족도는 66%입니다. 이 숫자들은 한눈에 당신의 위치를 알 수 있게 해줍니다. [1][2]
정성적 데이터: 자유형 응답과 후속 의견은 다른 문제입니다. 수백 개의 응답을 단순히 "눈으로" 보기는 어렵습니다. 수동적으로 읽는 것은 느릴뿐더러 패턴이나 핵심 문제를 놓치기 쉽습니다. AI 도구는 이러한 분석을 가능하고 확장 성있게 만듭니다.
텍스트 기반의 설문 응답이 많을 때 AI를 사용한 분석에는 두 가지 주된 방법이 있습니다:
ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구를 통한 AI 분석
내보낸 데이터를 ChatGPT에 복사-붙여넣기. 시작하기 쉽고, 당신의 응답을 모두 ChatGPT에 던져 요약이나 주요 테마를 요청하는 빠른 방법입니다.
이 방식은 대량 데이터 세트를 처리하기에 불편합니다. 파일이 너무 클 경우 토큰/컨텍스트 한도를 넘기게 되어, 세부사항을 놓치기 쉽습니다. 응답을 정리하고 검색하는 것은 빠르게 복잡해질 수 있습니다.
Specific 같은 올인원 도구
설문 분석을 위해 설계됨. Specific은 AI 기반의 채팅을 통해 시민 설문 응답을 수집하고 즉시 분석할 수 있도록 설계되어, 시간을 많이 절약할 수 있습니다. 이는 스마트 후속 질문을 할 수 있기 때문에 풍부하고 더 품질 높은 데이터를 얻을 수 있습니다(AI 후속 질문 기능에 대해 자세히 알아보세요).
AI 기반 분석이 내장되어 있습니다. 플랫폼은 모든 시민의 응답을 요약하고, 주요 테마를 파악하여 실행 가능한 인사이트로 바꿉니다(스프레드시트나 지루한 검토 불필요!). 또한 ChatGPT처럼 AI와 대화하여 결과에 대한 맞춤형 질문을 할 수 있으며, 더 많은 제어를 위한 컨텍스트 관리 기능이 포함되어 있습니다.
더 많은 AI 설문 응답 분석에 관해서는 Specific를 방문하세요.
시민 공공 서비스 만족도 설문조사 분석에 유용한 프롬프트
알맞은 프롬프트를 가지고 있으면, 설문 데이터에서 더 좋고 관련된 인사이트를 생성할 수 있습니다—ChatGPT나 설문을 위해 구축된 AI를 사용하든 상관없이.
핵심 아이디어(테마)에 대한 프롬프트: 이 프롬프트는 공공 서비스 만족도 설문조사로부터 큰 주제를 추출하는 데 훌륭합니다. Specific의 기본 접근 방식이지만, 어떤 대형 언어 모델에서도 작동합니다. 아래를 시도해 보세요:
당신의 작업은 굵게 표시된 핵심 아이디어(핵심 아이디어 당 4-5 단어) + 최대 2 문장 길이의 설명을 추출하는 것입니다.
출력 요구사항:
- 불필요한 세부사항 피하기
- 구체적인 핵심 아이디어를 언급한 사람이 몇 명인지 명시(숫자로, 단어가 아닌), 가장 많이 언급된 것부터 시작
- 제안 없음
- 지시 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
AI는 항상 당신이 시민 설문, 목표, 또는 제한사항에 대해 더 많은 컨텍스트를 제공할 때 더 나은 결과를 제공합니다. 프롬프트 전에 아래와 같은 브리핑을 추가하세요:
“2024년 5월에 남아프리카에서 실시한 공공 서비스 만족도 설문조사에서 받은 피드백입니다. 이 설문조사의 목표는 시민들이 지역 정부 서비스에서 가장 큰 문제점으로 인식하는 것을 파악하고, 전반적인 만족도를 높일 수 있는 것을 찾는 것입니다. 주제적인 맥락: 최근 Consulta 연구에 따르면 전력 및 요금 청구의 만족도가 감소하고 있음.”
특정 핵심 아이디어에 대한 세부사항 요청: 테마를 얻은 후, 아래와 같이 프롬프트를 통해 분석을 심화하십시오:
XYZ (핵심 아이디어)에 대해 더 알려주세요
특정 주제 검사에 대한 프롬프트: 어떤 응답에서 특정 문제가 언급되었는지 확인하려면, 다음을 사용하세요:
누군가 상수도 공급에 대해 언급했나요? 인용을 포함하세요.
문제점 및 도전 과제를 위한 프롬프트: 공공 서비스에서 부정적인 신호와 새로운 문제점을 발견하는 훌륭한 방법입니다. 시도해 보세요:
설문 응답을 분석하고 가장 일반적으로 언급되는 문제점, 불만 또는 도전 과제를 나열하세요. 각각을 요약하고, 패턴 또는 발생 빈도를 기록하세요.
감정 분석을 위한 프롬프트: 시민의 전반적인 분위기를 평가하고 불만 영역을 감지하십시오(영국과 남아프리카 데이터에 반영된 바와 같이 [1][5]):
설문 응답에서 표현된 전반적인 감정을 평가하세요(예: 긍정적, 부정적, 중립). 각 감정 범주에 기여하는 주요 구문이나 피드백을 강조하세요.
제안 및 아이디어를 위한 프롬프트: 시민 요청 또는 변경에 대한 아이디어 목록이 필요하다면, 다음을 사용하세요:
설문 참가자들이 제공한 모든 제안, 아이디어 또는 요청을 식별하고 나열하세요. 관련 있는 경우 주제나 빈도로 구성하고, 직접 인용을 포함하세요.
이 외에도 시민 인물 만들기, 피드백에 대한 동기 및 원동력 추출, 충족되지 않은 요구 식별 등을 고려할 수 있으며—특히 장기 개선 프로그램에서 유용합니다. 전문가 프롬프트 및 조언에 대한 자세한 가이드는 시민 설문을 위한 최고의 설문 질문을 참고하세요.
질문 유형별 Specific의 설문 응답 분석 방법
Specific은 시민 공공 서비스 만족도 설문을 위해 질문 인식 분석 로직을 갖추고 있습니다:
자유형 질문(후속 질문 포함/미포함): 질문에 대한 응답 모두에 대한 요약이 제공되며, 자동 또는 수동 후속 질문의 의견도 포함됩니다.
선택지와 후속 질문: 각 응답 옵션에 대해 고유한 요약이 제공되므로 시민의 선택을 유도하는 요인을 쉽게 알 수 있습니다. 단일 선택에 연결된 모든 후속 의견은 함께 요약됩니다.
NPS(순추천지수): 비추천자, 중립자, 추천자가 각각 개별적으로 요약됩니다. 공공 서비스에서의 열정 또는 불만을 유도하는 요인을 즉시 찾아낼 수 있습니다.
ChatGPT를 사용하면 동일한 작업이 가능하지만, 응답을 수동으로 분할하고 필터링해야 하므로 대량 데이터 세트에서는 더 많은 수작업이 필요합니다. 모범 사례 설문을 만들고 미리 준비된 논리로 시작하려면 이 시민을 위한 AI NPS 설문 생성기를 확인하세요.
대형 설문지 관리: AI의 컨텍스트 한계 다루기
대부분의 AI 모델 (ChatGPT 포함)은 한 번에 처리할 수 있는 컨텍스트가 제한되어 있습니다—너무 많은 시민 설문 응답을 붙여 넣으면 한계에 도달합니다. 그럴 때 스마트 필터링 및 크로핑, 모두 Specific에 내장되어 있습니다:
필터링: 특정 질문에 응답하거나 특정 옵션을 선택한 설문 응답만 포함합니다. 예를 들어, "불만족"을 선택한 시민들이 실제로 작성한 내용을 알고 싶다면, 그런 대화만 AI에 보내 더 심층 분석하세요.
크로핑: AI에 보낼 설문 질문만 선택하여 데이터의 크기와 소음을 줄입니다. 이를 통해 더 많은 시민 대화가 AI의 메모리에 맞춰져, 더 많고 집중된 결과를 가져옵니다.
기술이 작동하는 방식에 대한 자세한 내용이 궁금하신가요? 사용 사례와 함께 Specific의 설문 응답 분석 페이지의 기술적 고찰을 참조하세요.
시민 설문 응답 분석을 위한 협업 기능
시민 공공 서비스 만족도 설문 프로젝트에는 여러 분석가, 팀 리더, 연구자가 참여하는 경우가 흔합니다. 문제? 통찰력을 공유하고, 발견 내용을 비교하며 누가 무엇을 작업 중인지 추적하는 것이 빠르게 혼란스러워질 수 있습니다.
AI 채팅에서의 실시간 협업: Specific은 AI와 설문 데이터에 대해 대화할 수 있게 합니다. 각 사람이 자신의 분석 채팅 방을 열어 필터를 실험하고, 자신의 질문 라인과 관련된 후속 질문을 할 수 있습니다. 누가 각 채팅을 열었고, 누가 각 댓글을 달았는지 명확한 기록을 얻을 수 있습니다.
아바타와 채팅 가시성: 협업 작업공간에서는 기여한 사람이 누구인지 쉽게 볼 수 있습니다. AI 채팅의 각 메시지에는 발신자의 아바타가 표시됩니다. 이 시각적 단서는 분석가들이 조직을 유지하고 팀 내 통찰력의 발전을 추적하는 데 도움을 줍니다.
개인화된 분석 스트림: 지역 동향, 특정 서비스(예: 의료, 폐기물 관리), 시간 비교 등을 집중적으로 다룰 때, 청중이나 주제별로 채팅을 조직할 수 있습니다. 이는 분산된 연구팀과 동료 간의 일치를 쉽게 만듭니다.
시민 설문 워크플로우 설정에 대한 더 많은 전략은 쉬운 설문 생성 및 분석 단계별 가이드를 참조하세요.
지금 공공 서비스 만족도에 대한 시민 설문조사를 시작하세요
원시 시민 피드백을 실행 가능한 인사이트로 전환하세요—Specific을 통해 즉시 대화형 설문을 출시하고, 자동 후속 질문을 하고, 결과에 대해 AI와 대화할 수 있습니다. 전용 AI 기반 설문 응답 분석으로 연구를 간소화하고 영향을 강화하세요—수동 계산이 필요 없습니다!