이 글에서는 최신 AI 설문 분석 도구를 사용해 가성비에 대한 고객 설문 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다.
고객 설문 응답을 분석하기 위한 적합한 도구 선택하기
가성비에 대한 설문 응답을 분석하고자 할 때, 접근 방식을 선택하는 것은 데이터 구조에 크게 의존합니다. 다음과 같이 나누어 보겠습니다:
정량 데이터: '얼마나 많은 사람들이 옵션 A를 선택했는지 vs. B' 유형의 질문을 생각해 보세요. 이 종류의 데이터는 Excel, Google Sheets, 또는 기본 분석 대시보드를 사용하여 쉽게 처리할 수 있습니다. 그냥 가져와서 필터링하고 카운트하세요.
정성 데이터: 여기서부터는 흥미로워지면서도 혼란스러워집니다. 설문에 개방형 질문이 포함되어 있거나 상세 피드백을 수집하는 경우(“어떤 점이 좋았나요/싫었나요?”) 엄청난 양의 텍스트가 남게 됩니다. 수동으로 모든 것을 읽어내는 것은 빠르게 압도적이 됩니다—응답 수가 20을 넘는 순간부터 특히 그렇습니다. 소음을 제거하는 데 AI 도구의 도움이 필요합니다.
정성 반응을 다룰 때 사용할 수 있는 도구 접근 방식은 두 가지입니다:
ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구를 이용한 AI 분석
직접 내보내기 + 채팅 인터페이스. 내보낸 응답(CSV 또는 단순한 대량 텍스트)을 ChatGPT(또는 유사한 도구)에 붙여넣고 질문을 통해 데이터를 탐색할 수 있습니다.
장점: 시도하기 빠르고 유연한 대화가 가능하며 프롬프트를 반복할 수 있습니다.
단점: 많은 데이터를 처리하기에는 어색하고, 복사-붙여넣기가 번거로우며, 상황이나 세그먼트별 인사이트를 추적하기 쉬운 일이 아닙니다. 주로 상황 한도를 관리하고 필터링하는 것을 혼자 해야 하며, 그룹 수준의 결과를 이해하는 것도 어렵습니다. 개인정보 및 데이터 관리도 복잡해질 수 있습니다.
Specific과 같은 통합 도구
설문 수집 및 AI{