이 글은 가상 플랫폼 사용성에 관한 컨퍼런스 참가자 설문의 응답을 분석하는 데 도움이 되는 팁을 제공합니다. 효과적인 방법을 통해 시간을 절약할 수 있습니다.
컨퍼런스 참가자 설문 데이터 분석에 적합한 도구 선택하기
사용하는 방법과 도구는 설문 데이터의 구조에 전적으로 의존합니다. 여기 제가 나누는 방법이 있습니다:
정량적 데이터: 설문조사에서 참가자에게 여러 선택지 중 하나를 선택하도록 요청했다면 (예: “이 플랫폼을 1-5로 평가하십시오“), 운이 좋습니다. 이러한 결과는 Excel이나 Google 스프레드시트와 같은 도구에서 쉽게 집계하고 시각화할 수 있습니다. 그냥 내보내기, 집계, 차트.
정성적 데이터: 설문조사에 개방형 질문이나 가상 플랫폼 사용 경험에 대한 후속 질문이 포함되어 있다면, 이는 다른 문제입니다. 수백 개의 상이한, 비구조적 응답을 직접 읽고 요약하는 것은 불가능하거나 적어도 몹시 느립니다. 이를 위해서는 AI 기반 도구가 필수적입니다.
정성적인 응답을 분석하는 데는 두 가지 방법이 기본적으로 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사 GPT 도구
내보내기와 대화: 모든 개방형 텍스트 응답을 (보통 CSV로) 내보내어 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구에 붙여넣는 것이 하나의 옵션입니다. AI와 대화하여 테마를 추출하거나 감정 분석을 수행하거나 요약을 생성할 수 있습니다.
타협점: 이것은 작은 설문조사에 대해서는 가능하지만 다음과 같은 경우 성가셔질 수 있습니다:
응답이 너무 많아서 ChatGPT 컨텍스트 창에 맞지 않는 경우.
기술적인 문제나 낮은 참여를 언급한 사람들만의 하위 그룹을 분석하고 싶은 경우.
설문 디자인에서 얻은 원래의 메타데이터, 구조, 세부 사항을 잃게 되는 경우.
Specific 같은 올인원 도구
목적별 워크플로우: Specific은 바로 이것을 위해 설계되었습니다. 그것은 설문 응답을 대화형 형식으로 수집하고, 관련 AI 기반 후속 질문을 실시간으로 질문하며 (이는 데이터의 질을 높입니다), 내장된 AI 분석을 통해 요약, 테마, 선별된 인용문을 제공합니다—엑셀 시트도 없고, 복사 붙여넣기도 없습니다.
깊이 있는 인사이트: Specific의 AI 설문 응답 분석은 데이터를 AI와 함께 탐구하고, 모든 응답이나 속성으로 필터링하며, 컨텍스트를 유지할 수 있게 합니다. 모든 핵심 질문이나 NPS 그룹에 대한 후속 분석과 같은 기능을 제공합니다. 작동 방식에 대해 더 알고 싶다면, AI 설문 응답 분석 기능 개요를 살펴보세요.
주요 장점: Specific을 사용하면 고품질의 AI 기반 설문 분석이 복잡한 워크플로우가 아닙니다. 그냥 가상 플랫폼 사용성에 대한 컨퍼런스 참가자 설문을 시작하고, 나머지는 GPT 기반 엔진이 모두 처리합니다.
보너스로 Specific과 같은 AI 기반 설문은 완료율이 훨씬 높아 최근 연구에 따르면 10-30%인 전통적인 양식에 비해 70-90%에 이릅니다. [1] [4]
컨퍼런스 참가자 가상 플랫폼 사용성 설문 데이터 분석에 사용할 수 있는 유용한 프롬프트
AI를 사용하여 컨퍼런스 참가자 설문 응답에서 진정한 인사이트를 추출하는 방법에 대해 이야기해봅시다. ChatGPT 또는 Specific을 사용하든지 시작은 좋은 프롬프트입니다.
핵심 아이디어에 대한 프롬프트 (보편적인 승자): 이 정확한 프롬프트를 사용하여 간결하고 구조화된 테마 요약을 얻으십시오—Specific이 내부적으로 사용하는 동일한 접근 방식입니다. 데이터를 붙여넣고 이 프롬프트를 사용하세요:
당신의 임무는 굵은 글씨로 표현된 핵심 아이디어 (핵심 아이디어 당 4-5 단어) + 최대 2 문장 길이의 설명을 추출하는 것입니다.
출력 요구 사항:
- 불필요한 세부 사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람의 수를 명시하기 (숫자로, 단어는 사용하지 않음), 가장 많이 언급된 것부터 맨 위에
- 제안 없음
- 지시 없음
예제 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
설문 조사 목표, 상황, 또는 이벤트 자체에 대한 구체적인 컨텍스트를 제공하면 AI 분석이 항상 개선됩니다. 이렇게 할 수 있는 방법은 다음과 같습니다:
이 데이터는 가상 이벤트 플랫폼을 사용한 경험에 관한 컨퍼런스 참가자 설문에서 수집되었습니다. 우리의 목표는 마찰 영역, 기술적인 문제 및 가상 참여를 개선할 기회를 강조하는 것입니다. 이 컨텍스트에서 요약 내용을 제공하십시오.
테마에 대해 더 깊이 탐구하기: 초기 테마를 추출한 후엔:
"기술적 과제"에 대해 더 알려줘.
특정 주제에 대한 프롬프트: 특정 문제가 발생했는지 빠르게 확인하고 싶다면 이 프롬프트는 유용합니다:
누가 "가상 회의 피로"에 대해 이야기했나요? 인용문을 포함하세요.
페르소나에 대한 프롬프트: AI에게 참가자를 유형별로 군집화하도록 요청하세요:
이 응답을 기반으로, 제품 관리의 "페르소나"와 유사한 독특한 페르소나 목록을 식별하고 설명하십시오. 각 페르소나의 주요 특징, 동기, 목표 및 대화에서 관찰된 인용문이나 패턴을 요약하십시오.
문제점과 도전 과제에 대한 프롬프트:
모든 응답을 분석하고, 가상 플랫폼 사용성과 관련하여 참가자들이 언급한 가장 공통적인 문제점 및 도전 과제를 열거하십시오. 각각을 분석하고 어떤 패턴이나 빈도를 기록하십시오.
감정 분석에 대한 프롬프트:
설문 응답에 표현된 전반적인 감정을 평가하세요 (예: 긍정적, 부정적, 중립). 각 감정 범주에 기여하는 주요 구문이나 피드백을 강조하세요.
충족되지 않은 요구와 기회에 대한 프롬프트:
가상 컨퍼런스 경험을 개선하기 위한 충족되지 않은 요구, 갭, 또는 기회를 찾아내기 위해 설문을 조사하십시오.
컨퍼런스 참가자를 대상으로 한 뛰어난 설문 질문 선택에 대한 보다 구체적인 안내가 필요하시다면, Specific 전문가들의 유용한 해설이 있습니다.
Specific이 질문 유형별로 답변을 분석하는 방법
Specific과 같은 전용 플랫폼을 사용하는 주요 이점 중 하나는 각 질문(및 후속 질문)의 유형을 처리하는 방식입니다. 다음이 자동으로 수행됩니다:
개방형 질문 (후속 질문 포함 또는 미포함): AI가 주요 질문에 대한 모든 응답의 요약을 생성하고, 후속 대화에 관련된 복합 요약도 생성합니다.
선택지 있는 후속 질문: 각 응답 옵션에는 고유의 분석이 제공됩니다—예: "어떤 가상 이벤트 도구를 사용하셨나요?"라는 질문 후 "좋았던 점/좀 아쉬웠던 점은 무엇이었습니까?"라는 질문을 했을 때, 각 도구에 대한 정성적 분석을 받게 됩니다.
NPS (Net Promoter Score): AI가 모든 피드백 (개방형 및 후속 응답)을 비추천자, 중립자 및 추천자별로 개별적으로 요약합니다. 이는 각 그룹이 귀사의 가상 플랫폼 사용성에 대해 어떻게 인식하는지를 알고 싶을 때 귀중합니다.
ChatGPT에서 비슷한 것을 수동으로 할 수 있지만, 훨씬 더 작업이 많고 추적하기 쉽습니다.
귀하의 설문조사를 구축하는 경우, Specific은 최고의 관행 논리를 한 번의 클릭으로 제공하는 가상 플랫폼 사용성에 대한 컨퍼런스 참가자용 쉬운 설문 생성기를 제공합니다.
대규모 설문조사에 대한 AI 컨텍스트 제한 극복 방법
AI 모델(예: GPT-4)은 컨텍스트 창이 있습니다—한 번에 보낼 수 있는 데이터에 대한 확고한 제한입니다. 응답이 몇십 개인 컨퍼런스 설문조사라면 괜찮지만, 수백 개의 답변이 있다면 금방 한계에 도달합니다. Specific은 두 가지 방법으로 이를 자동으로 해결합니다:
필터링: AI에 데이터를 보내기 전에 답변에 따라 대화를 필터링하세요—예를 들어, 기술적인 문제를 언급한 것들만 분석하거나 특정 참가자 세그먼트로 필터링합니다. 이렇게 하면 AI가 중요한 부분만 분석합니다. "기술적 장애가 참여에 어떻게 영향을 미쳤나요?" 같은 질문에 유용합니다.
크롭핑: 중요도가 가장 큰 질문만 달려나가 화제 부분으로 자를 수도 있습니다. 전체 대화 기록 대신, 모델에 대상질문/응답 쌍만 보냅니다. 이렇게하면, 기술적 제한에 부딪히지 않고 더 많은 응답을 분석할 수 있습니다.
이러한 접근법은 더 큰 배치의 정성적 설문 데이터를 수동으로 쪼개거나 대량 복사/붙여넣기 없이도 처리할 수 있게 합니다.
컨퍼런스 참가자 설문 응답을 분석하기 위한 협업 기능
가상 플랫폼 사용성에 대한 설문 응답을 분석하는 것은 종종 연구자들, 이벤트 주최자들, 그리고 제품 팀들 간의 뒤죽박죽된 대화로 변합니다. 컨텍스트를 잃거나 작업이 중복되기 쉽습니다.
한 곳에서 함께 작업: Specific을 사용하면 AI와 함께 응답에 대해 대화할 수 있습니다. 협력자들이 실시간 또는 비동기적으로 작업하고, 그들의 발견을 공유하여 동일한 분석 단계를 반복하지 않도록 합니다.
여러 렌즈에 대한 여러 대화: 기술적 문제뿐 아니라 긍정적인 참여도 탐구해야 하나요? 단순히 다른 “채팅”을 열면 됩니다. 각각 자체의 필터 (예: 추천자만의 응답 또는 기술적 자료에 대한 의견만)를 가지고 있으며, 누가 스레드를 시작했는지 표시하여 작업이 투명하고 집중적입니다.
누가 무엇을 말했는지 보기: 협업 AI 대화에서는 각 메시지가 명시되어 있습니다—팔로우업이 쉬워집니다. 팀원이 무엇을 묻는 지를 보고, 특정 채팅 세션 링크를 공유하며, 사용성 데이터 평가나 개선 노력에 집중해야 할 곳을 논의할 때 모두가 같은 페이지에 있도록 합니다.
고립된 파일 더 이상 없음: 모든 것이 구조화되어서 찾기 쉽기 때문에, Excel 첨부 파일을 잃거나 불필요한 작업이 없어집니다.
시도해보지 않으셨다면, AI 설문 분석 채팅 경험이 시도해볼 가치가 있습니다.
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빠르게 행동하여 더 높은 완료율, 깊이 있는 인사이트, 그리고 쉬운 분석을 제공하는 대화형 설문을 통해 전체 그림을 포착하세요. 더 스마트하게 구축하고, 더 나은 질문을 던지세요, 그리고 모든 팀원의 손에 인사이트를 몇 분 안에 가져다 주십시오.