이 기사는 AI 설문 응답 분석 도구를 사용하여 성과 피드백에 대한 직원 설문조사의 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 수집한 모든 데이터를 이해하고자 한다면, 여러분은 올바른 곳에 있습니다.
설문 응답 분석을 위한 올바른 도구 선택하기
필요한 도구는 설문조사의 모습과 직원들의 응답 방식에 따라 달라집니다. 다음과 같이 정리해 보았습니다:
정량적 데이터: 설문조사가 간단하고 닫힌 질문(예: “관리자를 1-5로 평가하십시오.”)으로 구성된 경우, 엑셀, 구글 시트, 또는 다른 스프레드시트 도구를 사용하여 응답을 정리, 집계, 시각화할 수 있습니다. 빠르고, 쉽고, 기본적인 경향을 파악할 수 있습니다.
정성적 데이터: 직원들이 개방형 질문에 응답하거나 추가적인 세부정보를 제공할 때 상황은 복잡해집니다. 수십 또는 수백 개의 이러한 응답을 수작업으로 검토하는 것은 규모에 맞지 않으며, 단순히 흥미로운 인용문을 찾는 것이 아니라 반복적인 주제를 실제로 이해하기를 원할 때 특히 그렇습니다. 이때 AI가 등장합니다.
정성적 응답을 처리할 때에는 두 가지 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구
복사하여 붙여넣고 분석: 이미 설문 결과를 내보낸 상태라면, 개방형 응답을 ChatGPT(또는 대형 언어 모델)에 복사하여 데이터를 채팅으로 논의할 수 있습니다. 공통 주제를 추출하고, 감정을 요약하거나, 문제점을 나열할 수 있습니다.
수작업이 많은 경우: 작은 데이터 세트를 제외하고는 직접 경향을 눈으로 확인하는 것보다는 낫지만, 약간 번거롭습니다. 내보낸 데이터를 정리하고, 결과가 너무 큰 경우 나누고, 진행하면서 덩어리를 다시 붙여넣어야 합니다. 작동하긴 하지만 더 쉬운 방법도 있습니다.
Specific과 같은 올인원 도구
설문을 위해 설계됨: Specific와 같은 도구는 정말 빛을 발합니다. 도구 안에서 설문을 만들고 배포할 수 있습니다. AI 기반 후속 질문으로 더 풍부하고 깊이 있는 응답을 얻을 수 있습니다. (더 많은 정보를 자동 AI 후속 질문에서 확인하세요.)
즉각적인 AI 분석: 응답이 들어오기 시작하면 Specific이 결과를 요약하고 핵심 주제를 강조하며 자연어로 데이터와 상호작용할 수 있게 합니다—ChatGPT와 유사하지만 모든 정보를 자동으로 함께 조합합니다. 특정 팀이나 피드백 주제에 대한 통찰을 쉽게 얻을 수 있도록 어떤 응답을 분석에 포함할지 필터링할 수 있습니다.
양쪽의 장점: Specific을 사용하면 채팅 기반 분석을 얻을 수 있지만, AI에 보내는 내용을 제어할 수도 있습니다. 따라서 컨텍스트 제한을 넘지 않거나 원하지 않는 데이터를 실수로 포함하는 것을 피할 수 있습니다. 채팅 형식 덕분에