이 글은 고객 설문조사의 넷 프로모터 스코어(NPS) 응답을 AI와 현대 연구 접근법을 사용하여 더 깊고 빠른 인사이트를 얻는 방법에 대한 팁을 제공합니다.
설문 응답 분석을 위한 적절한 도구 선택
설문 응답 데이터를 분석할 때 최적의 접근법은 응답의 형식—구조적이고 정량적인지 아니면 개방형이며 정성적인지—에 따라 다릅니다.
정량적 데이터: 설문 결과가 얼마나 많은 고객이 프로모터, 비방자, 또는 중립자인지와 같은 수치적이라면 엑셀이나 구글 스프레드시트 같은 고전적인 도구가 적합합니다. 특별한 소프트웨어 없이도 쉽게 NPS를 계산하고 기본 통계를 실행할 수 있습니다.
정성적 데이터: 개방형 설문 응답이나 후속 질문은 다른 문제입니다. 수백 개의 서면 응답을 읽는 것은 현실적이지 않습니다. 여기서 AI, 특히 현대 언어 모델이 개입하여 설문 대화에서 가치를 추출하는 방법을 혁신합니다. 실제로, AI와 자연어 처리(NLP)는 설문 분석을 획기적으로 개선하여 응답을 실시간으로 해석하고 팀의 다음 단계에 대한 고품질, 실행 가능한 인사이트를 제공합니다 [1].
정성적 응답을 다루기 위한 도구의 접근법은 두 가지가 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구
고객 NPS 설문 데이터를 내보내 개방형 응답을 ChatGPT나 유사한 대형 언어 모델에 붙여넣을 수 있습니다. 그런 다음 AI와 채팅하여 주제, 고충, 아이디어에 대해 질문할 수 있습니다.
이 방법은 작은 데이터 세트에 저렴하고 접근 가능합니다. 그러나 실제 설문 조사 볼륨을 처리할 때 데이터를 왔다갔다 복사하는 것은 번거롭습니다. 모든 것을 정리하거나 올바른 질문을 참조하고 있는지 확신하는 것은 어려운 일입니다. 또한 맥락 크기의 한계가 가파릅니다: 모든 데이터를 포함할 수 없어 수동으로 나누어야 합니다.
여전히 스마트한 프롬프트를 작성해야 하고, 분석 중인 데이터 배치를 추적해야 합니다. 즉, ChatGPT는 강력하지만 상당한 수동 작업이 필요하며 설문 워크플로우에 맞춰져 있지 않습니다.
모두-하나의 도구인 Specific
Specific는 바로 이러한 사용 사례를 위해 개발되었습니다. 이는 AI 기반의 설문 플랫폼으로, 고객 NPS 설문 데이터를 수집하고(AI로 개방형 텍스트, 후속 질문 및 선택형 질문 포함) 분석합니다—즉시.
Specific는 기본적인 개방형 분석을 넘어섭니다: 설문 중에 스마트한 후속 질문을 자동으로 물어보므로 처음부터 더 풍부하고 유용한 답변을 얻을 수 있습니다. 분석할 때는 응답을 요약하고, 주요 주제를 찾아내며 이를 실행 가능한 인사이트로 변환합니다—스프레드시트나 수작업이 필요 없습니다.
설문 결과에 대해 AI와 채팅할 수 있으며, 설문 분석을 위해 설계된 추가 기능이 제공됩니다. 응답자의 문맥을 관리하고, 질문이나 응답 그룹별로 주제를 분류하며, 협업을 기본으로 통합합니다.
설문 작성에서 깊이 있는 정성 분석까지 매끄러운 경험을 원하신다면, 모두-하나의 설문 도구인 Specific이 적합합니다. 물론, Delighted 및 Retently과 같은 다른 플랫폼도 AI를 사용하여 NPS 분석을 수행하며, 설문 배포를 자동화하고 즉시 인사이트를 제공하기도 합니다 [2][3].
고객의 NPS 설문 응답을 분석하는데 사용할 수 있는 유용한 프롬프트
AI로 넷 프로모터 스코어에 대한 고객 설문 응답을 분석할 때, 프롬프트는 강력한 도구입니다. Specific의 AI Chat, ChatGPT 또는 어떤 고급 언어 모델에서도 사용할 수 있습니다—응답을 붙여넣고 AI가 무거운 작업을 수행하도록 하십시오. 아래는 NPS 설문 분석에 대한 필수 프롬프트입니다:
핵심 아이디어를 위한 프롬프트: 대규모 설문 조사에서 최고 수준의 주제 및 테마를 추출하는 데 매우 유용합니다, 포함하여 개방형 NPS 피드백:
당신의 과제는 핵심 아이디어를 굵게 표시된 텍스트 (핵심 아이디어당 4-5 단어) + 최대 2 문장의 설명 텍스트를 추출하는 것입니다.
출력 요구사항:
- 불필요한 세부사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람 수 명시 (단어가 아닌 숫자 사용), 가장 많이 언급된 것이 가장 상위에
- 제안 없음
- 표시 없음
출력 예시:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
항상 맥락 제공: AI는 설문 조사 초점, 목표, 유용한 정보를 알려주면 더 잘 작동합니다 ("이것은 새로운 기능 출시 후 고객 NPS 설문입니다. 우리는 기능 채택과 전반적인 충성도에 관심이 있습니다."). 예를 들면:
제품 출시에서 얻은 고객 NPS 설문 응답을 분석하고 주요 통찰 5가지를 표면화하세요. 불만을 나타내는 사람들과 가장 많이 좋아하는 것을 차별화하여 분석해 주세요.
주제에 대해 더 깊이 파고드는 프롬프트: 패턴이나 떠오르는 주제를 발견했나요? 사용하세요:
[핵심 아이디어]에 대해 더 알려주세요
언급 검증을 위한 프롬프트: 고객이 특정 영역(예: "속도를 언급했나요?")에 대해 말했는지 확인하려면 다음을 사용하세요:
[핵심 아이디어]에 대해 말한 사람이 있나요? 인용문을 포함하세요.
페르소나를 위한 프롬프트: NPS 피드백에서 고유한 고객 유형을 발견하세요:
설문 응답에 기반하여 제품 관리에서 사용되는 "페르소나"와 비슷한 고유한 페르소나 목록을 식별하고 설명하세요. 각 페르소나에 대해 주요 특성, 동기, 목표, 대화에서 관찰된 관련 인용문 또는 패턴을 요약하세요.
고충점과 도전 과제에 대한 프롬프트: 주요 고충점과 불만 사항을 지도화하세요:
설문 응답을 분석하고 언급된 가장 일반적인 고충점, 불만 또는 도전 과제를 나열하세요. 각각을 요약하고 발생 패턴 또는 빈도를 기록하세요.
감정 분석을 위한 프롬프트: 분위기를 평가하세요:
설문 응답에서 표현된 전반적인 감정을 평가하세요 (예: 긍정적, 부정적, 중립적). 각 감정 범주에 기여하는 주요 구문이나 피드백을 강조하세요.
제안 및 아이디어에 대한 프롬프트: 요청을 실행 가능한 방식으로 수집하세요:
설문 참가자가 제공한 모든 제안, 아이디어 또는 요청을 식별하고 나열하세요. 주제별 또는 빈도별로 조직하고 관련이 있을 경우 직접 인용을 포함하세요.
더 전문화된 전략을 보려면 고객들에게 유용한 NPS 설문 질문과 이 고객 NPS 설문을 만드는 단계별 가이드를 확인하세요.
Specific이 질문 유형에 따라 정성 데이터를 분석하는 방법
설문 분석을 질문 유형으로 분류하는 방법에 대한 혼란이 많습니다. Specific에서는 시스템이 이를 자동으로 처리합니다:
후속 질문이 있거나 없는 개방형 질문: Specific은 이러한 질문에 대한 모든 응답을 요약하며, 각 세트의 후속 답변에 대한 별도의 분석을 제공합니다. 이것은 상위 주제와 더 깊고 근본적인 설명을 구분하는 데 도움이 됩니다.
후속 질문이 있는 다항선택: 각 답변 선택에는 연결된 후속 응답의 맞춤형 요약이 제공됩니며, 사람들이 각 옵션을 선택한 이유와 선택에 대한 뉘앙스를 파악할 수 있습니다.
NPS 질문: 각 NPS 그룹(프로모터, 중립자, 비방자)에 대해 Specific은 개방 텍스트 후속 응답을 요약하므로 각 그룹이 평가를 내린 이유에 대한 집중된 인사이트를 얻을 수 있습니다.
이 모든 것을 ChatGPT에서도 수행할 수 있지만, 각 그룹이나 질문을 별도로 분석하려면 더 많은 복사 및 필터링이 필요합니다.
작동하는 방법을 보고 싶으신가요? AI 설문 분석 페이지에서는 이러한 기능이 액션 중에 있는 라이브 데모를 제공합니다.
고객 NPS 설문 분석 시 AI의 맥락 크기 제한 처리
AI 기반 설문 분석의 실질적인 도전 과제 중 하나는 맥락 크기 제한입니다. 대부분의 AI 모델, 포함하여 ChatGPT,는 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 양이 제한되어 있습니다—따라서 수백 또는 수천 개의 고객 응답이 있는 경우 전략이 필요합니다.
이 두 가지는 설문 맥락을 관리하는 데 입증된 방법입니다 (둘 다 Specific에 내장되어 있습니다):
필터링: AI에 가장 관련 있는 설문 대화만 전송하세요. 특정 질문에 대한 응답이나 응답 유형별로 필터링할 수 있습니다—예를 들어, 비방자의 피드백만 분석하거나, 새 기능에 대해 코멘트한 것만 분석하세요.
크로핑: AI에 전송할 질문(및 관련 답변)의 수를 제한하세요. 대규모 데이터 세트의 경우, 분석하고 싶은 주요 질문에만 축소하여 맥락 내에 더 많은 대화가 있게 하세요.
Specific은 두 가지 모두에 대한 기본 제어를 제공하지만, 일반적인 AI 도구에서는 수동으로 유사한 접근법을 사용할 수 있습니다.
맥락 크기는 목적에 맞게 설계된 설문 분석 플랫폼이 경쟁 우위를 갖는 이유 중 하나입니다—설문 데이터 분석을 위한 선택과 배칭을 간소화하여, 데이터 조각을 관리하느라 노력을 허비하지 않도록 합니다.
고객 설문 응답 분석을 위한 협업 기능
고객 NPS 설문 분석에서 협업은 고통스러울 수 있습니다: 스프레드시트를 이메일로 보내거나 수많은 문서 버전을 교환하거나 다른 팀에 "보고하기"는 의사 결정 지연을 초래합니다.
Specific을 사용하면 맥락에서 함께 분석하고 채팅할 수 있습니다. 당신과 팀이 원하는 만큼의 AI 채팅을 동시에 수행할 수 있으며, 각각 다른 설문 세그먼트에 대해 필터링할 수 있습니다 (예: 중립자만, 또는 이탈을 언급한 사람만). 각 채팅은 누가 만들었는지 명확히 표시되어 있어, 어떤 팀원이 어느 질문을 조사하고 있는지 혼란이 없습니다.
협업에 대한 실시간 가시성: 누군가 질문을 하거나 데이터 슬라이스를 탐색할 때마다 이름과 아바타가 채팅에 바로 표시됩니다. 누가 특정 인사이트를 발견했는지 또는 마지막으로 어디까지 진행했는지 쉽게 확인할 수 있어, 핸드오프의 혼동을 제거합니다.
피드백과 분석은 실제 설문 데이터와 연결되어 있어, 언제든지 인사이트의 출처를 추적할 수 있습니다. 이는 고객 NPS 프로젝트에서 잘못 해석된 피드백을 기반으로 행동하는 것이 NPS 점수나 충성도에 피해를 줄 수 있기 때문에 중요합니다.
이러한 협업 기능 덕분에 고객 성공, 제품 및 연구 팀이 더 빠르게 인사이트를 찾고 공유된 이해를 구축할 수 있습니다—고객 NPS 설문 조사의 크기에 상관없이.
지금 넷 프로모터 스코어에 대한 고객 설문을 생성하세요
통찰력 있는 NPS 피드백을 캡처하고, 고객과 자연스럽게 소통하며, AI 기반 분석 및 쉬운 협업으로 응답을 즉시 분석하세요—오늘 시작하고 충성도를 진정으로 이끄는 것을 발견하십시오.