이 기사에서는 AI 설문 조사 분석을 사용하여 임상 시험 참가자 설문 조사의 시험 경험 만족도를 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다.
설문 조사 응답을 분석하기 위한 적절한 도구 선택
임상 시험 참가자로부터 받은 설문 조사 응답을 분석하는 가장 좋은 방법은 수집한 데이터 유형에 달려 있습니다. 몇 명이 특정 답변을 선택했는지를 비롯한 숫자를 수집하고 있다면 간단한 도구로 충분합니다. 그러나 후속 질문이나 열린 질문에서 얻는 질적 응답은 완전히 다른 이야기입니다.
정량적 데이터: 설문 조사가 (예를 들어, 몇 명의 참가자가 만족도를 '매우 만족'으로 평가했는지와 같은) 간단한 숫자를 수집하면, Excel이나 Google Sheets와 같은 도구는 결과를 계산하고 표시하는 일을 쉽게 해줍니다. 숫자를 입력하고 몇 가지 차트를 만들면 귀중한 통찰력을 얻게 됩니다.
정성적 데이터: 열린 질문의 답변이나 대화를 통한 후속 조치는 금광이지만 복잡하기도 합니다. 100개의 자세한 응답을 읽어보신 적이 있다면, 이는 귀찮은 일이며 대규모로 추세를 요약하는 것은 거의 불가능하다는 것을 아실 겁니다. 그래서 AI가 빛을 발합니다.
정성적 응답을 다룰 때 사용할 수 있는 두 가지 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사 GPT 도구
복사-붙여넣기 분석: 정성적 설문 조사 데이터를 내보내 ChatGPT나 다른 GPT 기반 도구에 바로 붙여넣을 수 있습니다. 그런 다음 “주요 테마는 무엇인가요?” 또는 “참가자들이 가장 많이 언급한 고충 지점은 무엇인가요?”와 같은 질문을 하십시오.
어려운 점: AI 도구에 붙여넣기 위해 데이터를 내보낼 때 서식을 지정하는 것은 번거로울 수 있으며, 특히 여러 질문이나 참가자의 후속 질문이 있는 경우 그렇습니다. 또한, 누가 어떤 말을 했는지, 설문 구조와 같은 문맥 정보가 모두 사라집니다. 복잡한 필터링(예: “오직 반대자만 보여줘”)은 수동으로 해야 합니다.
스페시픽과 같은 올인원 도구
이 작업에 특화됨: Specific의 AI 설문 응답 분석 플랫폼은 대규모로 피드백을 캡처하고 분석하기 위해 만들어졌습니다. 설문을 만들면(AI를 사용하므로 긴 맞춤 인터뷰도 쉽게 진행할 수 있습니다), 자동으로 스마트한 후속 질문을 하여 임상 시험 참가자로부터 더 풍부한 응답을 얻습니다. 자동 AI 후속 질문이 작동하는 방식은 여기에서 확인하시기 바랍니다.
즉시 활용 가능한 인사이트: Specific은 AI를 사용하여 모든 응답을 요약하고, 트렌드를 추출하며, “참가자들이 가장 만족한 점 또는 불만족한 점은 무엇인가요?”와 같은 질문을 통해 직접 결과에 대해 논의할 수 있도록 합니다. 스프레드시트도, 수동 작업도 필요 없습니다.
풀피처 채팅: 설문 구조와 AI가 작업하는 문맥을 제어할 수 있는 고급 기능을 갖춘 ChatGPT의 편리함을 제공합니다. 열린, 선택지, NPS 응답을 한 곳에서 관리하는 것이 간단하고 투명해집니다.
직접 설문을 새로 만들거나 준비된 템플릿을 사용하고 싶으시면 임상 시험을 위한 AI 설문 생성기도 확인해보세요.
임상 시험 참가자 경험 만족도를 분석하기 위한 유용한 프롬프트
AI로부터 유용한 인사이트를 얻는 것은 훌륭한 질문을 묻는 것에 달려 있습니다. 잘 만들어진 프롬프트는 시험 경험 만족도에 대한 응답에서 패턴이나 문제를 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 대부분의 정성적 설문 분석에 유용한 검증된 프롬프트는 다음과 같습니다:
핵심 아이디어 프롬프트: 참가자들의 모든 코멘트에서 가장 중요한 테마를 요약하고 싶을 때 사용합니다:
당신의 임무는 핵심 아이디어를 굵은 글씨로 뽑아내는 것입니다 (핵심 아이디어 당 4-5 단어) + 최대 2문장으로 설명하십시오.
출력 요구사항:
- 불필요한 세부 사항을 피하십시오
- 특정 핵심 아이디어를 몇 명이나 언급했는지 지정(숫자로, 글자로 하지 마세요), 가장 많이 언급된 것들부터
- 제안 없음
- 표시는 하지 마세요
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
전문가 팁: AI는 설문 조사, 목표, 또는 중요한 요소에 대한 명확한 문맥을 제공하면 항상 더 잘 작동합니다. 다음과 같이 프롬프트를 업데이트할 수 있습니다:
임상 시험 참가자 설문 조사에서의 응답을 분석하십시오. 주요 목표는 참가자들이 무엇을 가치 있게 여기는지, 무엇이 불만족을 야기하는지, 그리고 특히 진료, 환경, 또는 센터 운영과 관련된 만족 또는 불만족의 패턴을 이해하는 것입니다.
후속 질문 프롬프트: 특정 핵심 아이디어(“XYZ”)에 대해 깊이 있는 정보를 원하시나요? 다음을 시도하세요:
XYZ(핵심 아이디어)에 대해 더 자세히 알려주세요.
주제 확인 프롬프트: 구체적인 내용을 확인할 때 간단하고 효과적입니다:
[부작용]에 대해 언급한 사람이 있었나요? 인용문을 포함하십시오.
페르소나 프롬프트: 참가자를 유형별로 그룹화하려는 경우 매우 유용합니다—예를 들어 "강력한 동기를 가진 초보자" 대 "자주 참가하는 시험 참가자."
설문 조사 응답에 기반하여, 제품 관리에서 사용되는 "페르소나"처럼 구체적인 페르소나 목록을 식별하고 설명하십시오. 각 페르소나에 대해 주요 특징, 동기, 목표, 대화에서 관찰된 관련 인용문이나 패턴을 요약하세요.
문제점 및 과제 프롬프트: 사람들이 지속적으로 불만을 갖는 점을 찾아내십시오. 특히 어떤 요인들이 만족도를 낮추는지 알아볼 때 유용합니다:
설문 조사 응답을 분석하고 가장 흔한 문제점, 불만, 또는 도전 과제를 나열하세요. 각 항목을 요약하고, 발생 빈도나 패턴을 기록하십시오.
동기 및 원동력 프롬프트: 참가자들이 등록하거나 유지하는 이유를 깊이 있게 파고드십시오:
설문 대화에서, 참가자들이 그들의 행동이나 선택에 대해 표현한 주요 동기, 욕구 또는 이유를 추출하십시오. 유사한 동기를 묶고 데이터에서 지원 증거를 제공하십시오.
감정 분석 프롬프트: 피드백의 전반적인 “분위기”를 확인하려면:
설문 조사 응답에서 표현된 전반적인 감정을 평가하십시오(예: 긍정적, 부정적, 중립적). 각 감정 범주에 기여하는 주요 구문 또는 피드백을 강조하십시오.
미충족 요구 및 기회 프롬프트: 시험 과정의 개선이 필요한 새로운 영역을 식별하려면 훌륭합니다:
응답자들이 강조한 미충족 요구, 공백 또는 개선 기회를 설문 조사 응답을 검토하여 찾아내십시오.
이러한 프롬프트를 적용할 때, 최근 임상 연구에서 90% 이상의 참가자들이 그들의 경험에 만족했다고 보고합니다 [2]. 이러한 프롬프트는 단순한 숫자를 표면에 드러내는 것이 아니라 높은 수준의 통계 아래에 있는 동기, 주저함, 실행 가능한 개선 영역을 깊이 파고들도록 합니다.
임상 시험 참가자를 위한 효과적인 설문 질문을 디자인하는 방법에 대해 더 알고 싶으시면 이 가이드를 방문하세요.
Specific가 설문 질문 유형별로 정성적 응답을 분석하는 방법
Specific는 설문 조사 피드백을 분석할 때 발생하는 모든 복잡성을 처리하도록 설계되었으며, 질문 유형에 따라 다르게 분석합니다:
선택지가 없는 질문(후속 질문 유무에 상관없이): 플랫폼은 참가자 각각의 응답과 그 질문에 연결된 후속 대화를 요약합니다. 사람들이 무엇을 말했는지, 주요 테마와 지원 인용문과 함께 깔끔하게 요약된 내용을 얻을 수 있습니다.
후속 질문이 있는 다중 선택 질문: 각 선택지에 대해(예: “만족”, “중립”, “불만족”), 그 선택에 연결된 모든 후속 의견의 집중 요약을 볼 수 있습니다. 이는 숫자 뒤에 숨겨진 “이유”를 명확히 이해하는 데 도움을 줍니다. 한 임상 시험 만족도 연구에서, 선택지가 없는 후속 질문은 숫자에서 대부분 맥락을 잃어버렸을 때도 2.26 평균 만족도 점수에 빛을 비추었습니다 [1].
NPS(순수 평가자 추천 지수): 응답은 추천자, 중립자, 또는 비추천자로 그룹화되며, 각 그룹의 후속 설명이 통합됩니다. 이는 정확히 무엇이 잘 되었고 잘못되었는지를 밝혀주는 데 도움을 줍니다. 이는 임상 시험 설문 조사를 위한 모범 사례 가이드와 같습니다.
이 모든 것을 ChatGPT를 사용하여 복제할 수 있지만, 일반적으로는 더 많은 상호작용을 필요로 합니다: 내보내기, 정렬, 필터링, 및 각 질문에 맞춘 맞춤형 프롬프트 작성. Specific과 함께라면 모든 것이 훨씬 더 긴밀해집니다—몇 번의 클릭으로 바로 인사이트를 발견할 수 있습니다.
AI를 다룰 때 문맥 제한 처리 방법
GPT 같은 AI 도구를 사용할 때 간혹 한계에 부딪힐 수 있습니다: 데이터가 너무 많아 AI가 한 번에 모두 “볼” 수 없는 경우입니다. 임상 시험 참가자 설문 조사를 성공적으로 수행하고 수백 개의 긴 응답을 받았을 때, 이러한 문맥 크기 제한에 빠르게 도달하게 될 수 있습니다.
Specific은 이를 쉽게 처리하게 해주며, 다른 고급 사용자들도 이러한 전략을 차용할 수 있습니다:
필터링: 분석하기 전에, AI가 특정 조건을 충족하는 응답—예를 들어 특정 질문에 답한 참가자나 특정 유형의 피드백을 제공한 사람들의 응답만 보도록 대화를 필터링할 수 있습니다. 이는 분석 속도를 높이고 초점을 유지시켜 줍니다.
질문 잘라내기: 설문 전체를 AI에 밀어 넣는 대신, 특정 질문에 대한 응답만—예를 들어 진료 환경에 대한 모든 피드백 또는 임상 직원에 대한 모든 열린 발언—보내세요. 이것은 많은 대화를 분석하면서도 토큰 제한을 유지할 수 있도록 도와줍니다.
이 두 가지 접근 방식은 Specific에 내장되어 있지만, 어떤 AI 도구를 사용하든 수출 및 입력을 신중히 구조화하여 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.
임상 시험 참가자 설문 응답을 분석하기 위한 협업 기능
팀 협업은 어렵습니다 임상 시험 참가자들의 시험 경험 만족도에 대한 수백 개의 코멘트를 분석할 때 말입니다. 이메일 스레드나 Google Drive 폴더의 바다 속에서 인사이트나 가설을 쉽게 잃어버릴 수 있습니다.
AI와의 실시간 채팅: Specific에서는, 당신과 팀이 AI와 대화함으로써 데이터 분석을 간단하게 할 수 있습니다. 사용자 정의 대시보드를 설정할 필요 없고, 각 채팅에는 자체 필터가 있어 서로 다른 각도—유지 이슈, 동기 부여, NPS 점수—를 동시에 탐구할 수 있습니다. 여러 채팅: 각 채팅은 누가 만들었는지 보여주므로, 항상 어떤 질문을 누가 이끌어가는지 알 수 있습니다.
누가 말했는지를 확인하세요: Specific의 AI 채팅에서 동료들과 협력할 때, 메시지는 발신자의 아바타를 표시합니다. 모두가 함께 따라가고, 가설을 제안하거나 이상 현상을 함께 탐색할 수 있습니다. 이러한 협업 모델은 연구 속도를 높이고, 팀을 체계적으로 유지하며, 임상 시험 참가자들로부터 얻은 귀중한 인사이트가 간과되지 않도록 보장합니다.
이것이 문맥에서 어떻게 작동하는지 보려면, AI 설문 응답 분석 데모를 시도하거나 설문 제작 및 협업을 위한 AI 기반 편집기를 확인하세요.
이제 임상 시험 참가자 경험 만족도에 대한 설문 조사를 시작하세요
임상 시험 경험을 진정으로 이해하고 개선하는 것이 점점 더 쉬워졌습니다. AI 기반 도구를 사용하여 설문을 작성하고, 참가자들로부터 깊은 인사이트를 수집하며, 더 빠르고 스마트하게 모든 응답을 실행 가능한 개선 사항으로 전환할 수 있습니다.