이 기사는 정부 기관에서 고객 경험에 대한 공무원 설문조사 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 실행 가능한 통찰력을 얻는 방법을 쉽게하고 효율적으로 만드는 방법과 도구를 분해해 설명하겠습니다.
응답 분석에 적합한 도구 선택하기
설문조사 데이터를 분석하는 가장 좋은 접근법은 질문이 어떻게 구조화되었는지에 달려 있습니다. 일반적으로 두 가지 유형의 데이터를 처리하게 됩니다:
정량 데이터: 폐쇄형 응답, 즉 평가나 객관식 답변을 수집했다면 결과를 세는 것이 간단합니다. Excel이나 Google Sheets와 같은 간단한 도구는 데이터를 쉽게 필터링, 합산 및 차트로 시각화할 수 있어 이를 잘 처리합니다.
정성 데이터: 자유형 질문, 심도 있는 댓글 및 후속 답변은 더 풍부한 통찰력을 제공하지만 수작업으로 처리하기 훨씬 더 어렵습니다. 수십 또는 수백 개의 이러한 응답을 읽는 것은 대부분의 사람들에게 현실적이지 않습니다. 인공지능(AI) 분석 도구가 등장하여 일반적인 테마를 표면화하고, 결과를 요약하고 활용 가능하게 만듭니다.
정성적 응답을 다룰 때 도구에 대한 두 가지 주요 접근법이 있습니다:
ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구를 통한 AI 분석
챗 기반 AI 도구인 ChatGPT와 같은 도구는 누구나 접근할 수 있습니다. 설문조사 응답을 내보내기에 복사하여 붙여넣고, “고객 경험에 대한 공무원의 주요 우려를 요약하라.”와 같은 질문을 할 수 있습니다.
편리함이 걸림돌이 될 수 있습니다: 대량의 응답에 대해, 데이터를 복사하고 붙여넣는 일은 번거롭습니다. 프롬프트, 분석, 과거 대화를 추적하는 것이 귀찮아집니다. 또한, 모든 것을 직접 프롬프트하고 해석해야 하므로 시간이 소요되고 오류의 여지가 더 많이 발생합니다.
그럼에도 불구하고, 많은 공공 부문 팀들이 이미 이러한 도구에 의존하고 있습니다. 조사된 공무원의 26.67%가 현재 Microsoft Copilot이나 ChatGPT와 같은 AI 플랫폼을 그들의 업무에 사용하고 있습니다 [2]. 시간이 절약되고 유연성을 제공하기 때문에 인기가 있습니다.
Specific와 같은 올인원 도구
용도에 맞게 설계된 플랫폼인 Specific는 설문조사 데이터의 수집과 AI 기반 분석을 처음부터 끝까지 간소화합니다.
Specific을 사용하면 설문조사가 단순한 양식이 아니라 자연스러운 대화처럼 느껴지며 AI가 실시간으로 신중한 후속 질문을 자동으로 묻습니다. 이는 수집하는 응답의 질과 깊이를 향상시킵니다. (다양한 후속 논리 작동 방식을 보려면 자동 AI 후속 기능을 참조하십시오.)
분석 측면에서, Specific은 GPT 기반 AI로 모든 응답을 즉시 요약하여 주요 테마를 찾고, 일반적인 문제를 조명하며 AI와 데이터에 대해 대화할 수 있게 해줍니다. 더 이상 스프레드시트나 챗봇에 복사 붙여넣기할 필요가 없습니다.
추가 기능: 어떤 응답을 AI에 보낼 것인지 관리하고 부서별로 필터링하며 팀원들과 협업할 수 있습니다. 명확성, 속도, 원활한 팀워크를 위해 설계되었습니다.
정부 기관의 고객 경험에 관한 공무원 설문조사 응답을 분석하기 위한 유용한 프롬프트
AI는 명확한 질문을 할 때 가장 빛납니다. 적절한 프롬프트는 소음을 뚫고 일반적으로 놓칠 수 있는 통찰력을 드러내도록 도와줍니다. 정부 기관의 고객 경험에 관한 공무원 설문조사 분석에 특히 잘 작동하는 예시입니다:
핵심 아이디어를 위한 프롬프트: 반복적인 테마의 고수준 요약을 원할 때 사용하십시오. 이것은 Specific의 자체 분석 엔진에서 사용하는 정확한 프롬프트이며, 어떤 AI 모델에도 붙여넣을 수 있습니다:
당신의 임무는 핵심 아이디어를 굵게 표시하고 (핵심 아이디어 당 4-5 단어) 최대 2문장으로 설명을 추가하는 것입니다.
산출 요구사항:
- 불필요한 세부사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람 수 명시 (단어가 아닌 숫자 사용), 가장 많이 언급된 것부터 시작
- 제안 없음
- 표시 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
AI는 문맥이 더 많을수록 더 잘 수행합니다. 설문의 의도와 달성하고자 하는 바를 설명하면 도움이 됩니다. 프롬프트를 향상시킬 수 있는 방법을 소개합니다:
이 설문조사는 다양한 정부 기관에서 일하는 공무원들을 대상으로 실시되었습니다. 고객 경험 제공에서 공통적인 고충을 이해하는 것이 목표입니다. 직원 관점에서 분석해 주십시오.
후속 질문으로 심화하기:
대기 시간과 관련한 고객 불만에 대해 더 자세히 알려주세요.
특정 주제에 대한 프롬프트: 참가자가 특정 테마를 논의했는지 확인하고 싶다면 다음과 같은 질문을 시도하십시오:
디지털 서비스 접근성에 대해 언급한 사람이 있나요? 인용문을 포함하세요.
페르소나 생성 프롬프트: 응답자를 일반적인 유형으로 세분화할 때 유용한 방법이며, 제품 관리에서 사용되는 “페르소나”와 유사합니다. 각 페르소나에 대해, 주요 특징과 동기, 목표, 대화에서 관찰한 관련 인용문이나 패턴을 요약하세요.
고충과 도전 과제를 위한 프롬프트: 빠른 성과를 원하는 정부 이해관계자에게 보고할 때 매우 중요합니다.
설문조사 응답을 분석하고 가장 흔히 나타나는 고충, 불만, 혹은 언급된 문제점을 목록화하세요. 각 항목을 요약하고, 발생 빈도나 패턴을 기재하세요.
동기 및 요인에 대한 프롬프트: 응답자들이 고객 경험을 중요시하는 이유를 강조할 수 있습니다:
설문조사 대화에서 참가자들이 그들의 행동이나 선택에 대해 표현하는 주요 동기, 욕망, 혹은 이유를 추출하세요. 유사한 동기들을 그룹화하고 데이터를 뒷받침하는 증거를 제공하세요.
감정 분석을 위한 프롬프트: 전체적인 분위기나 신뢰 수준을 알고 싶을 때 사용합니다:
설문조사 응답에서 표현된 전체적인 감정(예: 긍정적, 부정적, 중립적)을 평가하세요. 각 감정 범주에 기여하는 주요 구문이나 피드백을 강조하세요.
질문 설계에 대한 더 많은 정보를 원하시면 공무원 설문조사를 위한 최고의 질문을 참조하시고 다음 설문조사에 대한 아이디어를 얻으세요.
Specific이 질문 유형별로 정성 설문조사 데이터를 분석하는 방법
다양한 질문은 다양한 분석 접근 방식이 필요합니다—특히 자유형 응답을 수집하거나 추가 논리를 사용하는 경우:
추가 논리를 포함하거나 포함하지 않은 자유형 질문: Specific은 추가 탐구에서 받은 것들을 포함하여 모든 질문에 대한 응답을 그룹화한 후 질문에 대한 명확한 요약이나 주요 테마를 제공합니다. 이는 장황한 응답에서 혼란을 제거하고 간결한 통찰력을 제공합니다.
후속 질문이 포함된 선택 질문: 응답자들이 선택한 각 옵션에 대해 상응하는 모든 후속 응답에 대한 전용 요약을 제공합니다. 이는 “매우 만족”을 선택한 사람들과 “불만족”을 선택한 사람들이 무엇을 말했고 그 이유를 즉시 볼 수 있음을 의미합니다.
NPS: 각 NPS 범주—반감, 수동, 촉진자—는 자체 그룹화된 요약을 얻으며, 각 세그먼트 간 신뢰도 또는 불만의 원인을 이해할 수 있습니다.
이 업무 흐름을 ChatGPT에서 복제할 수 있지만 더 느리고 인간 오류에 더 취약합니다. Specific은 이 프로세스를 자동화하여 모든 것을 추적 가능하고 조직화된 상태로 유지합니다—자세한 내용은 AI 기반 설문조사 응답 분석을 참조하십시오.
대규모 설문조사 분석을 위해 AI를 사용하면서 콘텍스트 제한 다루기
AI 언어 모델은 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 양이 제한되어 있습니다(“콘텍스트 창”). 많은 공무원의 응답을 수집하면 이 한계를 곧 만나게 되며, 전체 데이터셋을 하나의 AI 채팅에 담을 수 없습니다.
이를 극복하기 위해 두 가지 주요 옵션이 있습니다 (Specific에서 기본적으로 두 가지 모두 제공됨):
필터링: AI에 보내기 전에 응답을 필터링—사용자가 특정 질문에 응답한 대화에 집중하거나 특정 부서, 테마 혹은 답변에 관련된 피드백만 분석합니다. 이것은 가장 관련 있는 대화를 확대하고 AI가 최상의 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
크로핑: 설문조사에서 가장 중요한 질문만 선택하여 보냅니다. 이는 AI의 작업 부담을 관리 가능하게 유지하면서도 한 번에 더 많은 대화를 분석할 수 있게 해줍니다.
필터링과 크로핑의 조합은 유연성을 제공하고, 전체 상황을 놓치지 않도록 보장합니다. 심층 분석을 위해, 특정 후속 질문에 대한 응답을 그룹화하거나 낮은 NPS 점수에 집중하여 만족도를 저해하는 원인을 파악할 수 있습니다—고객 경험 연구에서 관찰되는 관행과 일치합니다. 예를 들어, 정부 기관들은 설문조사 피드백을 기반으로 서비스 문제 해결에서 연중 최고의 향상을 누렸다고 평가받고 있습니다 [7].
공무원 설문조사 응답을 분석하기 위한 협동 작업 기능
공무원 설문조사를 분석할 때 협업은 진정한 도전 과제입니다 정부 기관의 고객 경험 관련 조사에서 연구자, CX 리더, 다양한 팀 간 조정은 힘들며, 특히 스프레드시트에 묻히거나 끝없는 이메일 스레드에 빠져 있을 때 더욱 그렇습니다.
Specific을 사용하면 AI와 그냥 대화를 나누는 것만으로 설문조사 데이터를 분석할 수 있습니다. 여러분과 팀원들은 각각 다른 데이터 조각에 집중하여 별도의 분석 채팅을 열 수 있습니다—특정 부서의 모든 응답이나, 부정적인 NPS 댓글만 보는 등의 방식으로요. 각 채팅에는 필터가 적용되어 있어 대화가 집중되고 겹치지 않습니다.
누가 무엇을 했는지 항상 알 수 있습니다. 채팅의 모든 메시지는 보낸 사람의 아바타를 표시하여 협업을 투명하고 팔로우하기 쉽게 만듭니다. 여러분은 누구의 통찰력을 기반으로 하고 있는지를 알 수 있으며, 이를 통해 반복 속도를 높이고 통찰력을 빠르게 파악할 수 있도록 돕습니다.
집단 작업, 추측이 아니라. 특정 팀이 공공 서비스 워크플로우의 향상을 담당할 때, 주제나 이해관계자에 따라 필터링 및 레이블이 지정된 채팅은 발견이 실행 가능하고 귀속 가능하다는 것을 의미합니다—어떤 질문을 했고 어떤 문제를 제기했는지에 대해 더 이상 추적할 필요가 없습니다.
지금 정부 기관의 고객 경험에 대한 공무원 설문조사를 생성하세요
풍부하고 실행 가능한 피드백을 수집하고, 수분 내에 응답을 분석하세요—설문조사 분석과 협업을 위해 목적에 맞게 설계된 도구를 활용하여 시간을 절약할 수 있습니다.