설문조사 만들기

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AI를 활용하여 고객 지원 만족도에 대한 고객 설문 응답을 분석하는 방법

Adam Sabla - Image Avatar

아담 사블라

·

2025. 8. 25.

설문조사 만들기

이 글은 고객 지원 만족도에 대한 고객 설문조사 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. AI를 사용하여 설문 응답 분석을 위한 실용적인 접근 방식을 안내하므로 데이터를 통해 명확하고 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

분석에 적합한 도구 선택

설문조사 데이터를 분석할 때, 접근 방식과 도구 세트는 수집한 데이터 유형에 크게 좌우됩니다.

  • 정량적 데이터: 특정 평점이나 옵션을 선택한 고객 수와 같이 구조화된 응답을 다룰 경우, Excel이나 Google Sheets가 카운팅, 필터링 및 빠른 개요를 얻기에 효율적입니다.

  • 질적 데이터: 개방형 응답이나 후속 질문의 데이터는 귀중한 맥락을 제공하지만 한 줄씩 처리하기 어렵습니다. 피드백 문단을 수동으로 검토하는 것은 고통스러울 뿐만 아니라 대규모로 잘 수행하기가 거의 불가능합니다. 효과적으로 주제와 감정을 추출하려면 AI 도구가 필요합니다.

질적 응답을 처리할 때 도구에 대한 두 가지 접근 방식이 있습니다:

AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사 GPT 도구

ChatGPT (또는 유사한 대형 언어 모델)은 내보낸 응답 블록을 삽입하고 내용에 대한 대화를 할 수 있게 해줍니다. 주제 추출, 아이디어 클러스터링, 또는 "XYZ가 언급되었나요?"와 같은 질문에 답변하는 데 놀랍도록 강력합니다.

하지만 마찰이 있습니다: 큰 CSV 파일을 정리하고, 컨텍스트 크기 제한을 준수하며, 잃어버리지 않도록 대화 구조를 유지하는 것은 빠르게 지루해질 수 있습니다. 수백 개의 개방형 응답이 있는 경우, 이 접근 방식은 빠르게 혼란스러워질 수 있습니다.

Specific 같은 올인원 도구

Specific는 정확히 이 사용 사례를 위해 설계되었습니다: 데이터 수집과 AI 기반 분석을 원활하게 결합한 AI 설문조사 도구입니다. 응답이 들어오면 플랫폼이 자동으로 후속 질문을 하여 기존의 동적 설문조사보다 더 풍부하고 질 높은 데이터를 수집합니다. 이에 대한 자세한 내용은 AI 후속 질문 기능에서 알아보세요.

분석의 마법: Specific의 AI 요약 엔진은 즉시 주요 아이디어로 응답을 압축하여 공통 주제를 보여주고, AI와 데이터에 직접적으로 대화할 수 있게 해줍니다. 스프레드시트 정렬을 넘어서는 기능을 제공합니다. 분석할 데이터를 필터링하고 다양한 팀이나 질문에 대한 분석 세션을 쉽게 관리할 수 있는 세부적인 제어 기능도 함께 제공합니다.

최고의 장점: AI와 채팅으로 설문조사와 분석 흐름을 모두 만들 수 있습니다. 시작하고 싶다면, 고객 지원 만족도 설문조사 생성기를 시도해 보세요.

고객 지원 만족도에 관한 고객 설문조사 데이터를 분석하는데 유용한 프롬프트

효과적인 프롬프트는 AI가 중요한 부분에 집중하여 많은 피드백을 추출할 수 있도록 도와줍니다. Specific, ChatGPT, 또는 다른 AI 설문조사 도구를 사용하든 중요한 프롬프트 목록을 알려드립니다.

핵심 아이디어 프롬프트: 이 프롬프트는 큰 그림의 주제를 추출하는 데 완벽하여 데이터에 압도될 때도 집중할 수 있습니다.

당신의 임무는 굵은 글씨의 핵심 아이디어(각 핵심 아이디어 당 4-5단어) + 최대 2문장 길이의 설명을 추출하는 것입니다.

출력 요구 사항:

- 불필요한 세부 사항 피하기

- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람이 몇 명인지를 표시(단어가 아닌 숫자 사용), 가장 많이 언급된 아이디어를 먼저

- 제안 없음

- 지시 없음

출력 예시:

1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트

2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트

3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트

문맥이 중요한 프롬프트: AI는 장면을 설정하면 더 잘 작동한다. 예를 들어, 핵심 아이디어 프롬프트를 실행하기 전에 이렇게 말할 수 있습니다:

고객 지원 만족도 설문조사 응답을 분석하여 공통 주제 및 개선할 영역을 식별하십시오. 설문조사의 목표는 지원에 연락한 후 고객에게 가장 중요한 것과 우리가 더 나아질 수 있는 곳을 찾는 것입니다.

깊은 탐구를 위한 프롬프트: 어떤 핵심 아이디어가 두드러지면 확대해서 질문할 수 있습니다:

[핵심 아이디어]에 대해 더 많은 것을 알려줘

특정 주제를 위한 프롬프트: 알려진 우려 사항이나 기능이 언급되었는지 확인하고 싶다면 다음을 사용하세요:

[특정 기능/과제]에 대해 누군가 이야기했나요? 인용구를 포함하세요.

페르소나를 위한 프롬프트: 응답한 고객 유형을 이해하면 타겟팅이 더욱 날카로워질 수 있습니다:

설문조사 응답을 기반으로 제품 관리에서 사용되는 "페르소나"와 비슷한 고유한 페르소나 목록을 식별하고 설명하십시오. 각 페르소나에 대해 주요 특성, 동기, 목표, 관련 인용구 또는 대화에서 관찰된 패턴을 요약하세요.

고충 사항 및 과제를 위한 프롬프트: 고객 불만 사항의 명확한 목록은 제품 및 지원 팀에 금덩이입니다:

설문조사 응답을 분석하여 가장 흔히 언급된 고충 사항, 불만 또는 과제 목록을 만들어 요약하고 발생 빈도나 패턴을 주목하세요.

감정 분석을 위한 프롬프트: 전체적인 분위기를 빠르게 평가하고 잘되는 것과 그렇지 않은 것을 강조합니다:

설문 조사 응답에서 표현된 전반적인 감정(예: 긍정적, 부정적, 중립적)을 평가하십시오. 각 감정 범주에 기여하는 주요 구문이나 피드백을 강조하십시오.

설문 질문 디자인에 관한 이 글에서 최고의 질문을 작성하는 방법에 대해 더 다룹니다. 설문조사 생성에 도움이 필요하시면 전체 가이드를 확인하세요.

질문 유형에 따라 Specific이 질적 데이터를 분석하는 방법

Specific은 질문 유형에 따라 데이터를 다르게 처리하여 항상 풍부하고 실행 가능한 요약을 제공합니다:

  • 개방형 질문(후속 질문 포함 여부와 무관): 모든 주요 응답과 그에 따른 응답에 대한 즉각적인 요약을 얻을 수 있습니다. 더 이상 모든 답변을 읽을 필요가 없으며, AI가 중요한 내용을 제시합니다.

  • 후속 질문이 있는 선택 사항: 도구는 모든 관련 후속 답변을 요약하여 사람들이 특정 옵션을 선택한 이유를 볼 수 있도록 각 선택에 대한 별도의 요약을 보여줍니다.

  • NPS (Net Promoter Score): 지지자, 수동자, 비판자에 대한 고유한 요약을 제공하여 각 그룹과 관련된 후속 답변을 이해하는 데 중요합니다.

이 작업을 ChatGPT를 사용하여 수동으로 수행할 수도 있지만, 많은 대화의 뒤섞임, 질문 맥락 추적, 그리고 상호 연결하는 작업이 필요합니다. 실제로는 Specific과 같은 전용 플랫폼을 사용하는 것이 이 과정을 훨씬 수월하고 오류 발생률을 줄입니다.

AI의 컨텍스트 한계를 해결하는 방법

솔직히 말해, AI에는 컨텍스트 크기 제한이 있어 수백 개의 설문 응답을 분석할 때 문제가 됩니다. 하나의 쿼리에 모든 데이터를 맞추지 못할 위험이 있어 안목을 놓칠 수 있습니다.

  • 필터링: Specific에서는 특정 답변을 선택한 질문이나 답변이 포함된 대화만 분석될 수 있도록 필터링할 수 있습니다. 이렇게 하면 집중할 수 있고, 더 큰 데이터 세트를 잠금 해제할 수 있습니다.

  • 크로핑: AI에게 모든 질문을 보내지 말고, 분석에 포함될 질문만 남겨두어 데이터를 크로핑하세요. 이렇게 하면 컨텍스트 제한을 준수하면서 더 많은 응답을 검토할 수 있습니다.

ChatGPT를 사용하여 워크플로를 구축하는 경우, 이러한 제한에 맞추기 위해 데이터를 수동으로 분할해야 합니다. 가능하지만 더 많은 수작업이 필요할 것으로 예상됩니다.

고객 설문 응답 분석을 위한 협업 기능

고객 지원 만족도 설문조사 분석에 대한 협업은 단순히 스프레드시트를 공유하는 것보다 쉽지 않습니다. 각 팀원은 지원, 제품, CX 또는 심지어 리더십과 같은 자신들의 초점에 맞춰 데이터를 분석할 필요가 있습니다.

채팅으로 설문 데이터 분석: Specific에서 팀 누구나 필터링된 데이터를 통해 새로운 AI 채팅을 시작할 수 있습니다—예를 들어, "느린 응답"이나 "혼란스러운 에스컬레이션 프로세스"를 언급한 응답에 집중하여.

다양한 채팅, 다양한 각도: 각 채팅은 자체 필터 또는 분석 질문을 사용할 수 있습니다. 각 채팅을 누가 만들었고 그들의 초점이 무엇인지를 항상 볼 수 있어 협업 인사이트 수집에 적합합니다.

명확한 소유권: 분석 채팅의 모든 메시지는 보낸 사람의 아바타를 보여줍니다. 누가 인사이트를 얻었고, 누가 인용구를 공유했으며, 누가 어떤 각도로 분석했는지 추측할 필요가 없습니다.

안전한 한 장소에서: 파일과 스레드를 다루는 대신, 모든 것이 보호된 작업 공간에 있어, 잘못된 커뮤니케이션이나 데이터 손실의 위험을 줄입니다.

분석에서 협업은 끝나지 않습니다. AI 설문조사 에디터를 사용하여 팀원은 설문조사를 채팅으로 편집하고 반복할 수 있으며, 운영 지원을 기다릴 필요가 없습니다.

지금 고객 지원 만족도에 대한 고객 설문조사를 작성하세요

AI로 구동되는 대화형 설문조사를 시작하여 빠르고 실행 가능한 인사이트를 얻으세요. 즉시 요약, 후속 탐색 및 쉬운 협업을 통해 지원 경험에서 무엇이 정말 중요한지 빠르게 파악할 수 있습니다.

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사용해 보세요. 재미있을 거예요!

출처

  1. 출처 이름. 고객 지원 만족도 조사를 분석하는 것은 서비스 품질과 고객 충성도를 향상시키려는 기업에게 매우 중요합니다. 설문 응답에 대한 효과적인 분석은 고객 경험과 기대에 대한 귀중한 통찰을 제공합니다.

  2. 출처 이름. 정량 데이터: 숫자 평점이나 다중 선택 항목처럼 쉽게 분석할 수 있는 응답은 Excel이나 Google Sheets와 같은 기존 도구를 사용하여 간단하게 처리할 수 있습니다.

  3. 출처 이름. 정성 데이터: 자유 응답 항목은 풍부한 통찰을 제공하지만, 수동으로 처리하기에는 더 복잡합니다. 이 비구조적 데이터를 효과적으로 분석하기 위해서는 AI 도구가 필수적입니다.

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아담 사블라

아담 사블라는 디즈니, 넷플릭스, BBC를 포함해 100만 명 이상의 고객을 대상으로 하는 스타트업을 구축한 경험이 있는 기업가로, 자동화에 대한 강한 열정을 가지고 있습니다.

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