이 기사에서는 전자상거래 쇼핑객 설문 조사에서 웹사이트 사용성에 대한 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 원시 응답을 빠르게 실행 가능한 통찰력으로 변환할 수 있도록 특정 단계, 접근 방식 및 검증된 AI 설문 응답 분석 프롬프트를 안내해 드립니다.
분석을 위한 적절한 도구 선택하기
데이터 분석 방식은 설문 응답의 구조에 따라 달라집니다. 다음은 그 요약입니다:
정량 데이터: 데이터가 숫자일 때(예: 평가 척도, 결제 오류를 경험한 쇼핑객의 비율 등), Excel이나 Google Sheets를 사용하여 쉽게 계산하고, 차트를 그리고, 세분화할 수 있습니다. 이러한 도구는 단순한 측정치를 측정하기에 완벽하며, 복잡한 소프트웨어가 필요 없습니다.
정성 데이터: 웹사이트 내비게이션에 대한 상세 피드백 같은 자유 응답이나 추가 코멘트는 대규모로 수작업으로 읽고 코딩 및 요약할 수 없습니다. 이를 위해서는 AI 도구가 정말로 필요합니다. 수십 개 이상의 자유 응답이 있는 경우 수동 검토는 실용적이지 않으며, 실제로 상위 브랜드들은 이미 스프레드시트 탭에서 허우적대는 대신 AI를 활용하여 자유 설문 데이터에서 빠르고 깊은 통찰력을 얻고 있습니다.
정성적 응답 처리를 위한 도구에 대한 두 가지 접근 방식이 있습니다:
AI 분석용 ChatGPT 또는 유사 GPT 도구
내보낸 설문 데이터를 복사하여 ChatGPT 또는 유사한 AI 도구와 대화할 수 있습니다.
유연성: 이 접근 방식은 프롬프트를 통해 통찰력을 얻고, 후속 질문을 수행하고, 데이터를 탐색할 수 있는 직접적이고 대화적인 방법을 제공합니다.
단점: 사실 그렇게 편리하지는 않습니다. 수출한 데이터를 입력 제한에 맞게 형식화하는 것은 수고로울 수 있으며, 수백 명의 전자상거래 쇼핑객으로부터 피드백을 분석하고자 하는 경우 특히 그렇습니다. 데이터를 더 작은 섹션으로 나누고 컨텍스트를 유지하고 많은 복사-붙여넣기 작업을 관리해야 할 가능성이 큽니다.
Specific과 같은 올인원 도구
이 작업을 위해 특수 설계됨: Specific은 데이터 수집(기반 AI, 채팅 기반 설문 조사 포함)뿐만 아니라 AI를 사용하여 즉시 응답을 분석하는 설문 조사 플랫폼입니다. 설문 과정에서의 실시간 후속 질문을 통해 전자상거래 쇼핑객이 불편 사항을 명확하게 밝혀 데이터 품질과 명확성을 향상시킵니다(자동 AI 후속 질문 참조).
즉시 분석: 모든 오픈 응답의 요약, 명확한 테마 추출 및 ChatGPT와처럼 결과를 대화하게 하는 자동 AI 인사이트를 얻을 수 있습니다. 더 쉽게 그리고 이미 선명하고 정리된 컨텍스트로 사용할 수 있으며, 스프레드시트 내보내기나 데이터 처리로 제한되지 않습니다.
Specific에서 AI 설문 분석이 작동하는 방법에 대한 세부 정보는 여기에서 확인하세요.
이러한 스마트 설문 조사 도구는 수작업 분석이 확장 가능하지 않기 때문에 인기를 얻고 있습니다—전자상거래 기업의 81%는 AI 기반 분석이 피드백 및 UX 결정 접근 방식을 변경하고 있다고 말합니다. [1]
전자 상거래 쇼핑객 웹사이트 사용성 설문 조사 응답을 분석하기 위한 유용한 프롬프트
훌륭한 AI 분석은 프롬프트에 달려 있습니다. 웹사이트 사용성에 대한 전자상거래 쇼핑객 피드백에서 큰 그림 통찰력, 마찰점, 동기 및 기회를 발견하기 위해 저는 정기적으로 사용하는 다음 프롬프트 패턴을 권장합니다.
핵심 아이디어 프롬프트: 모든 설문 응답에서 쇼핑객들이 웹사이트 내비게이션에 대해 좋아하거나 싫어하는 주제, 일반적 장애물을 알고 싶을 때 사용하세요. Specific도 사용하는 핵심 테마 추출 프롬프트입니다(ChatGPT나 다른 AI 모델에서도 작동합니다):
당신의 작업은 핵심 아이디어를 굵게 표시하고(각 핵심 아이디어마다 4-5단어) 최대 2문장 길이의 설명을 제공하는 것입니다.
출력 요구사항:
- 필요하지 않은 세부 정보를 피하십시오
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람 수를 지정하세요(단어가 아닌 숫자 사용), 가장 언급된 것이 맨 위
- 제안이 없음
- 표시 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
프롬프트 부스트: 문맥 추가. AI는 더 많은 배경을 제공할 때 항상 더 잘 수행됩니다—설문 목표가 무엇인지, 전자상거래 여정의 어느 부분에 관심이 있는지, 또는 분석에 집중할 수 있도록하는 기타 정보를 제공하세요. 예시:
전자상거래 쇼핑객들이 결제 과정에서 이탈하는 이유를 이해하기 위해 이 설문을 실행했습니다. "왜 구매를 포기했습니까?"라는 응답에서 주요 테마를 추출하고 유사한 것을 그룹화해주세요.
후속 질문: 패턴이 보이면 예를 들어 “버그가 있는 모바일 내비게이션”이라는 질문을 AI에: “버그가 있는 모바일 내비게이션 피드백에 대해 더 자세히 알려주세요.”라고 할 수 있습니다. 그러면 더 깊은 분석과 핵심 인용을 받게 됩니다.
특정 주제에 대한 프롬프트: 불필요한 제품 필터링을 언급한 사람이 있는지 확인하려면 다음을 사용하세요:
제품 필터링에 대해 언급했습니까? 인용을 포함하세요.
페르소나 프롬프트: 웹사이트 사용성을 개선할 때 주요 쇼핑 유형을 아는 것이 도움이 됩니다. 이는 진짜 페르소나를 추출하는 데 사용하세요:
설문 응답을 기반으로 한 명확하고 구별되는 페르소나 목록을 식별하고 설명하세요—제품 관리에서 사용되는 "페르소나"와 유사하게. 각 페르소나에 대해 그들의 주요 특징, 동기, 목표 그리고 대화에서 관찰된 관련 인용이나 패턴을 요약하세요.
고통 지점과 문제에 대한 프롬프트: 마찰 구역의 빠른 매핑을 위해:
설문 응답을 분석하고 가장 일반적인 고통 지점, 좌절감 또는 문제를 나열하세요. 각각을 요약하고 발생 빈도 또는 패턴을 기록하세요.
동기 및 동인에 대한 프롬프트: 쇼핑객이 참여하거나 전환하려는 이유를 알고 싶을 때 유용합니다:
설문 대화에서 참석자의 행동이나 선택에 대한 원동력, 바람, 이유를 추출하세요. 유사한 동기를 함께 그룹화하고 데이터에서 지원 증거를 제공합니다.
감정 분석에 대한 프롬프트: 감정적 톤을 꿰뚫어보며 긍정적/부정적/중립적 피드백으로 강조 표시합니다:
설문 응답에서 표현된 전반적인 감정을 평가합니다(예: 긍정적, 부정적, 중립적). 각 감정 범주에 기여하는 주요 문구 또는 피드백을 강조합니다.
제안 및 아이디어에 대한 프롬프트: 쇼핑객으로부터 직접 유용한 아이디어를 발견하세요:
설문 참가자가 제공한 모든 제안, 아이디어 또는 요청을 식별하고 나열합니다. 주제 또는 빈도별로 체계화하고 관련이 있는 경우 직접 인용을 포함합니다.
충족되지 않은 요구사항 및 기회에 대한 프롬프트: 사용성이 부족한 부분을 확인하기 위해:
응답자가 강조한 미충족된 요구사항, 격차 또는 개선 가능성을 발견하기 위해 설문 응답을 조사합니다.
이 맥락에서 효과적인 설문 설계 또는 질문 아이디어의 느낌을 얻고 싶다면, 전자상거래 쇼핑객 설문 사용성에 대한 최고의 질문을 확인하세요.
질문 유형에 따라 정성 데이터를 분석하는 방법
질문하는 방법은 분석에 중요합니다. Specific(시간과 노력으로 ChatGPT도 마찬가지입니다)이 다양한 설문 질문 유형을 처리하는 방법은 다음과 같습니다:
자유 응답 질문: 모든 쇼핑객 응답에 대한 상세한 요약을 얻습니다—기저 이유와 특정 사용성 테마를 드러내는 자동 후속 답변의 분해가 포함되어 있습니다.
후속 질문이 포함된 다중 선택 질문: 각 선택이 자신만의 요약을 얻고, 그 선택에 연결된 독특한 후속 응답과 함께 그룹화됩니다. 예를 들어, 쇼핑객이 “사이트가 느리다”를 선택하고 그 이유를 설명했다면, 해당 세그먼트만을 위한 테마가 요약됩니다.
NPS(순 추천 고객 지수): 각 그룹—비추천자, 보류자 및 추천자—는 관련 후속 질문에서 주제를 포함한 별도의 인사이트 요약을 가집니다. 이는 기쁨과 실망을 방해하는 것을 밝혀냅니다.
이는 ChatGPT에서 복제할 수 있지만 일반적으로 더 많은 데이터 필터링, 프롬프트 조정, 인내가 필요합니다.
더 실행 가능한 피드백을 얻기 위해 자체 설문 구조에 관한 귀하의 조언에 대해서는 웹사이트 사용성에 대한 전자상거래 쇼핑객 설문을 만드는 방법을 읽어보세요.
AI 문맥 제한 처리: 응답이 많을 때 무엇을 해야 하는가
AI 문맥 크기 제한은 현실입니다. 전자상거래 쇼핑객의 수백 명 이상의 열린 응답을 수집하는 경우 일반 AI 모델(예: ChatGPT)이 한 번에 처리할 수 있는 한계에 도달하게 됩니다.
필터링: 사용자가 선택한 질문에 응답했거나 현재 분석 목표와 관련 있는 답변을 선택한 대화만을 포함하여 분석을 집중시킵니다. 이를 통해 AI는 관련된 응답만을 처리하여, 모델을 압도하지 않고도 통찰력의 품질을 높입니다.
자르기: 결제 피드백만 분석해야 합니까? 특정 질문만 AI에 전달하여 분석, 프롬프트를 집중시키고 통찰력을 예리하게 유지하세요. 모델의