이 기사는 인공지능을 사용하여 보건 접근성과 품질에 대한 공무원 설문조사 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공하여 개방형 및 폐쇄형 답변 모두를 빠르게 해석할 수 있도록 합니다.
분석을 위한 적절한 도구 선택
어떤 도구와 접근 방식을 선택할지는 보건 접근성과 품질 설문조사 응답에 포함된 데이터 유형에 따라 달라집니다.
양적 데이터: 여러 선택지를 가진 질문(“X를 얼마나 자주 사용하십니까?”)에서는 통계가 중요합니다. 대부분이 엑셀이나 구글 스프레드시트를 사용하여 답변을 집계하고 백분율을 계산하면 됩니다.
질적 데이터: 실질적인 도전은 개방형 질문이나 채팅 기반 응답이 있을 때 발생합니다. 소수의 공무원만을 조사한 경우가 아니라면 모든 답변을 읽는 것은 불가능합니다. 이럴 때 AI 기반 도구, 특히 AI 기반 도구가 필요하며, 모든 단어에서 패턴과 인사이트를 도출해냅니다.
하지만 질적 응답을 처리할 때는 두 가지 주요 분석 도구 옵션이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사 GPT 도구
채팅에 복사-붙여넣기. 한 가지 방법은 모든 서면 응답을 추출하여 ChatGPT(또는 Claude와 같은 GPT 기반의 다른 채팅 도구)에 붙여넣는 것입니다. 그런 다음 설문조사 데이터에 대해 직접 질문할 수 있습니다.
큰 데이터세트에는 불편함. 응답이 몇십 개에 불과하다면 잘 작동할 수 있습니다. 그러나 현실적으로 더 큰 데이터셋이 되는 경우에는 관리가 어려워지며, 컨텍스트 제한과 데이터의 구조화된 보기가 없다는 문제가 발생합니다. 데이터 구획화와 형식 관리를 신경써야 하며, 설문조사의 많은 맥락을 잃게 됩니다.
Specific 같은 올인원 도구
설문조사 전용으로 설계. Specific과 같은 도구는 설문조사 응답을 이해하기 위해 처음부터 설계되었습니다. 설문조사를 시작하면 Specific이 AI를 통해 자동으로 더 높은 품질의 데이터를 수집하며, 깊이 있는 추가 질문을 통해 더 나은 인사이트를 도출합니다.
즉각적인 AI 기반 분석. 결과가 도착하면 Specific은 자동으로 응답을 요약하고 주요 테마를 도출하며, ChatGPT에서처럼 보건 접근성과 품질 설문조사에 대해 AI와 대화할 수 있도록 합니다. 추가로 필터링, 세분화, 결과 내보내기도 가능하여 심층 분석을 수행할 수 있습니다.
더 많은 컨텍스트, 더 나은 인사이트. 추가 기능도 제공됩니다: 데이터의 일부만 컨텍스트로 전송할 수 있으며, 복사-붙여넣기나 제한에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 설문 조사 전용 구조 덕분에 일반적인 GPT 도구와 비교했을 때 시간을 절약합니다. 그 결과? 엑셀 수작업 없이도 실행 가능한 결과를 얻을 수 있습니다. [1]
자동 추적 질문에 따라 AI의 후속 질문 기능이 어떻게 작동하는지, 그리고 데이터 품질을 어떻게 높이는지 더 탐색하고 싶다면 자동 추적 질문에 대한 심층 분석을 확인해 보세요.
보건 접근성과 품질 설문조사를 분석하기 위한 유용한 프롬프트
AI는 프롬프트에 따라 다르게 작동합니다. ChatGPT와 Specific 같은 올인원 도구에서 효과적으로 사용할 수 있는 입증된 프롬프트를 소개합니다. 각 프롬프트가 효과적으로 작동하는 이유와 공무원 설문조사에 쉽게 적용할 수 있는 방법을 설명합니다.
핵심 아이디어를 위한 프롬프트: 이 프롬프트는 텍스트 벽을 실행 가능한 테마로 요약하는 데 자주 사용하는 방법입니다. 전체 설문 응답을 붙여넣고 다음과 같은 AI 프롬프트를 사용하십시오:
작업: 핵심 아이디어를 굵게 표시 (핵심 아이디어 당 4-5개의 단어) 및 최대 2문장 설명.
출력 요구사항:
- 불필요한 세부 정보 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람 수 (단어가 아닌 숫자 사용), 가장 많이 언급된 것부터
- 제안 없음
- 언급 없음
예제 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
설문조사에 대한 정보, 청중, 목표 등을 AI에 제공하면 AI는 항상 더 나은 답변을 제공합니다. 여기 예제가 있습니다:
저희 설문조사는 영국 공무원으로부터 공공 보건 서비스의 접근성과 품질에 대한 응답을 수집했습니다. 목표는 도전 과제나 개선 기회를 밝히는 것입니다. 상위 3-5개의 핵심 아이디어를 도출하고 이를 정책이나 일상 운영과 관련 짓도록 하십시오.
각 아이디어에 대해 더 자세히 알아보세요: 핵심 아이디어를 얻고 나면, AI에게 "XYZ(핵심 아이디어)에 대해 더 자세히 설명해 주세요"라고 요청하여 추가 인사이트를 얻을 수 있습니다.
특정 주제를 위한 프롬프트: 특정 문제가 제기되었는지 확인하려면 다음을 사용하십시오:
대기 시간에 대해 이야기한 사람이 있었나요? 인용구 포함.
페르소나를 위한 프롬프트: 다른 유형의 공무원들이 다르게 응답했는지 이해하려면 유용합니다.
설문조사 응답에 기반하여 구별되는 페르소나 목록을 식별하고 설명하십시오—제품 관리에서 "페르소나"가 사용되는 것과 유사하게. 각 페르소나에 대해 주요 특성, 동기, 목표 및 대화에서 관찰된 관련 인용구 또는 패턴을 요약하십시오.
고충 지점 및 도전 과제를 위한 프롬프트: 사람들을 방해하는 요인을 추출하십시오.
설문조사 응답을 분석하고 언급된 가장 일반적인 고충 지점, 좌절 또는 도전 과제를 나열하십시오. 각각을 요약하고 패턴 또는 발생 빈도를 기록하십시오.
감정 분석을 위한 프롬프트: 응답 전반의 분위기를 잡아보세요.
설문조사 응답에서 표현된 전반적인 감정 (긍정적, 부정적, 중립적)을 평가하십시오. 각 감정 범주에 기여하는 주요 구문 또는 피드백을 강조하십시오.
공무원 설문조사에 적합한 설문 질문을 작성하기 위한 더 많은 아이디어를 확인하고 싶다면 보건 접근성과 품질에 관한 공무원 설문에 최상의 질문을 확인하세요.
Specific이 질문 유형별로 질적 데이터를 분석하는 방법
Specific은 전역 요약 이상으로, 각 설문 질문의 형식에 맞춰 분석을 제공합니다.
개방형 질문(후속 질문 유무 관계없이): 모든 응답에 대한 요약과, 응답자의 이유를 탐구하거나 추가적인 정보를 제공하는 후속 스레드의 그룹화된 피드백을 받습니다.
후속 질문이 있는 선택지: 각 선택지에 대해 해당 선택지와 연결된 모든 후속 응답의 개별 요약을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 선택지가 “보건 접근성 '나쁨'으로 평가됨”이고 누군가 왜 그런지 설명했다면, 그 세부 사항은 해당 답변에 요약되어 그룹화됩니다.
NPS 설문 질문: 결과는 방해자, 수동자, 홍보자로 카테고리별로 분석됩니다. 각 그룹은 관련 후속 응답에 기반한 요약을 받게 되어, 만족도나 불만족도를 한눈에 파악할 수 있습니다.
이와 같은 작업을 ChatGPT로 수행할 수 있지만, 수동으로 데이터를 그룹화하고 데이터를 이리저리 복사하는 데 시간과 노력이 소요됩니다. 결과를 주주들과 공유하거나 효율성을 추구하는 경우엔 최적화된 방법이 아닙니다.
만약 이 청중과 주제에 특정한 전체 NPS 설문조사를 고려 중이라면, 공무원을 위한 Specific의 NPS 설문조사 빌더를 사용해 보세요.
설문 조사 분석에서 AI 컨텍스트 한계를 극복하는 방법
ChatGPT를 포함한 AI 채팅 도구는 한 번에 분석할 수 있는 텍스트 양에 대한 제한이 있습니다. 수십 개 이상의 응답이 있다면 이 제한에 빠르게 도달할 것입니다. Specific은 다음 두 가지 주요 방법으로 이 문제를 자동으로 해결합니다:
필터링: 사용자들이 중요한 질문에 대답하거나 특정 응답을 선택한 대화(응답)만 AI에게 전송됩니다. 이는 분석을 빠르게 하고 항상 관련 데이터로 작업할 수 있도록 하여 컨텍스트 한도를 유지합니다.
크로핑: AI가 분석할 설문문제를 선택할 수 있습니다. 이렇게 하면 큰 데이터셋에서도 우선순위가 높은 주제가 전체적으로 다뤄질 수 있습니다—AI의 메모리를 초과하지 않고도.
AI 설문조사 분석을 실험하기 위해 자체 퍼널을 만드는 경우, 데이터를 준비하여 ChatGPT에 전달하기 전에 필터링하고 내보낼 데이터를 나눠야 합니다. 반복할 준비를 하세요!
이와 관련하여 더 많은 정보를 원한다면 Specific의 AI 설문 응답 분석 가이드를 참조하세요.
공무원 설문조사 응답 분석을 위한 협업 기능
특히 큰 규모의 공무원 보건 접근성과 품질 프로젝트에 대해 동료들과 설문 조사 분석을 할 때 혼란이 자주 발생합니다: 끝 없는 이메일 체인, 중복 피드백, 그리고 잃어버린 컨텍스트.
채팅 기반 협업 분석. Specific은 AI와 직접 대화하여 데이터를 분석할 수 있게 합니다.
각각의 컨텍스트를 가진 여러 채팅. Specific의 각각의 분석 채팅은 사용자 정의 필터를 지원합니다: 예를 들어 대기 시간에 관한 응답이나 특정 부서에만 집중할 수 있으며, 다른 분석 스레드에 방해를 주지 않습니다. 누가 어떤 채팅을 만들었는지 표시되어, 특정한 후속 작업이나 요약 작업의 소유자가 분명합니다.
팀 가시성과 존재감. 협업을 할 때, AI 채팅의 모든 메시지는 누가 보냈는지와 그들의 아바타를 표시하여, 어떤 팀 멤버가 무엇을 기여했는지 정확히 알 수 있습니다. 이는 책임감, 온보딩, 중요한 인사이트 누락 방지에 큰 도움이 됩니다.
설문조사를 작성하고 팀 협업을 위한 실습 지침이 필요하다면 보건 접근성과 품질에 관한 공무원 설문 만들기를 참조하세요.
보건 접근성과 품질에 대한 공무원 설문조사를 지금 시작하세요
Specific의 대화형 설문조사와 AI 기반 분석의 힘을 통해 공무원으로부터 실행 가능한 인사이트를 발견하고 실제 피드백에 기반하여 보건 접근성과 품질을 빠르게 개선하세요.