이 기사에서는 이벤트 웹사이트 사용성에 대한 이벤트 참가자 설문 조사 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 실질적인 조언이 담긴 분석 방법과 도구를 알아봅시다—불필요한 내용은 없습니다.
설문 조사 응답 분석에 적합한 도구 선택하기
이벤트 참가자 설문 조사 데이터를 분석할 때 수집한 데이터의 구조에 따라 방법이 달라집니다. 아래는 빠른 요약입니다:
정량 데이터: 만약 여러분의 설문조사가 이미 명확한 통계를 포함하고 있다면—예를 들어, 얼마나 많은 참가자들이 이벤트 웹사이트를 “좋음”, “보통”, “나쁨”으로 평가했는지—엑셀이나 구글 스프레드시트 같은 도구를 사용하면 총계, 평균, 보고를 위한 빠른 차트를 쉽게 얻을 수 있습니다.
정성 데이터: 개방형 응답이나 누군가가 사이트에서 왜 어려움을 겪었는지에 대한 추가 질문을 다루는 것은 더 복잡해집니다. 이런 답변들을 수동으로 읽어보는 것은 확장할 수 없습니다. 이러한 경우, AI 기반 설문 분석이 필요합니다—유능한 도구는 많은 개방형 텍스트 응답과 후속 질문들을 요약, 정리, 테마를 추출할 수 있습니다.
정성 응답 처리를 위한 두 가지 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사 GPT 도구
응답을 내보내고 ChatGPT나 유사한 GPT 기반 도구에 붙여넣을 수 있습니다. 소규모 데이터 세트의 경우, 데이터를 붙여 넣고 “가장 많은 불만 사항은 무엇입니까?” 또는 “반복되는 웹사이트 문제를 요약하십시오.”와 같은 질문을 하는 쉬운 시작 방법입니다.
하지만 현실적으로 불편합니다. 데이터의 형식을 수동으로 관리하고, 설문 응답을 복사하여 붙여 넣어야 하며 때로는 문맥 제한으로 데이터 세트를 나누어야 합니다(자세한 내용은 후속 설명 참조). 대화 관리를 신중하게 하지 않으면 쉽게 세분화, 필터링, 인사이트 재방문 능력을 잃게 됩니다.
AI 설문 분석은 빠르게 성장하고 있습니다: iWeaver AI와 Looppanel 같은 도구들은 정량 및 정성 설문 데이터 분석을 자동화하여 트렌드를 추출하고 수작업을 제거합니다. 이는 사용자의 불만과 테마를 놓치지 않고 실질적인 내용을 빠르게 얻을 수 있다는 의미입니다—스프레드시트나 끝없는 텍스트 분석에서 벗어날 수 있습니다 [1][2].
올인원 도구 Specific
Specific 같은 특수 플랫폼은 전체 과정을 처리합니다 — 대화형 설문으로 응답을 수집하고 그 위에 AI 기반 분석을 수행합니다.
Specific은 실시간으로 스마트한 추가 질문을 하여 더 풍부하고 실행 가능한 데이터를 제공합니다. 이는 이벤트 참가자 설문 조사가 사람들의 발목을 잡지 않고, 폼 보다는 대화에 더 가까운 인사이트를 제공합니다. 자동 추가 질문 작동 방식 알아보기.
Specific의 AI 분석은 모든 개방형 답변을 즉시 요약하고, 주요 테마를 찾아 실행 가능한 인사이트로 제공합니다—내보내기 없이, 수동 정렬 없이, 바로 사용할 수 있는 답변. 이러한 결과와 직접 상호작용할 수 있습니다: AI와 채팅하며, 필터를 실행하고, 추가 분석 질문을 할 수 있습니다. AI 분석에 보낼 질문 및 답변을 완전히 제어할 수 있습니다. AI 기반 설문 분석 기능 보기.
컨텍스트 관리가 쉬워집니다—분석할 질문을 선택하고 노이즈를 빠르게 필터링하여 심층 분석할 수 있으며, 개방형 GPT 도구에서는 복사-붙여넣기에 씨름할 필요가 없습니다.
체크할 가치가 있는 다른 신흥 AI 도구: Insight7, Blix, SurveySensum은 모두 AI를 활용하여 팀이 개방형 피드백을 더 깊이 파악하고 감정, 문제점, 제안 사항을 대규모로 발견할 수 있도록 하고 있습니다 [3][4][5].
처음부터 설문을 만들고 싶다면, AI 설문 생성기를 시도해 보세요. 아니면, 사용 사례에 시간을 절약하려면 이벤트 참가자용 이벤트 웹사이트 사용성 설문 생성기를 이용하세요.
이벤트 참가자 설문 데이터를 웹사이트 사용성과 관련해 분석할 때 유용한 프롬프트
설문 응답이 준비되면, 프롬프트는 AI 도구(예: Specific나 ChatGPT)에서 인사이트를 얻는 것을 간단하게 만듭니다.
핵심 아이디어 프롬프트: 이벤트 참가자 의견과 개방형 응답 더미에서 반복되는 주제를 식별하는 데 유용한 제안입니다. ChatGPT, Specific, 선택한 AI 도구에 이를 붙여넣어 보세요. 주요 문제와 피드백 테마를 빈도별로 표면화합니다:
당신의 임무는 핵심 아이디어를 굵게 표시(핵심 아이디어 당 4-5 단어)하고 최대 2문장 길이의 설명을 추출하는 것입니다.
출력 요구 사항:
- 불필요한 세부 사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람의 수를 구체화 (단어가 아닌 숫자로), 가장 많이 언급한 것을 맨 위에
- 제안 없이
- 표시 없이
예제 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
AI는 항상 더 많은 컨텍스트가 있을 때 더 잘 작동합니다. 예를 들면, 설문 조사 목표나 대상에 대해 조금 설명해주면 더 날카롭고 적절한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 프롬프트를 다음과 같이 시작해 보세요:
"당신은 이벤트 웹사이트 사용성에 대한 전문가입니다. 참가자들이 우리 이벤트 웹사이트를 사용하며 경험을 묘사한 설문 응답이 있습니다. 저의 목표는 등록 및 일정 탐색 중에 사람들을 좌절시킨 반복되는 사용성 문제를 찾는 것입니다."
핵심 아이디어를 되찾은 후, 더 자세한 정보를 요청할 수 있습니다. 다음과 같이 시도해 보세요: “[핵심 아이디어]에 대해 더 상세히 설명해 주세요”—발견하고 싶은 주요 불만 사항이나 제안을 여기에 삽입하세요.
특정 주제에 대한 프롬프트: 응답에 특정 사용성 문제가 나타났는지 확인하고 싶을 때 이 방법을 사용하세요. 그냥 물어보세요: “누가 [네비게이션 속도]에 대해 이야기했나요?” 추가 팁: “직접 참가자 피드백 포함”을 추가하여 그 문제점에 대한 직접적인 참가자 피드백을 보세요.
페르소나를 위한 프롬프트: 참가자 유형별로 피드백을 세분화하세요. 프롬프트: “설문 응답을 바탕으로 제품 관리에서 사용되는 '페르소나'와 유사한 명확한 페르소나 목록을 식별하고 설명하세요. 각 페르소나에 대해 핵심 특성, 동기, 목표, 관련된 인용구 또는 대화에서 관찰된 패턴을 요약하세요.”
문제점 및 과제 프롬프트: 바로 어려운 부분으로 가고 싶다면 질문하세요: “설문 응답을 분석하고 가장 일반적인 문제점, 불만 사항, 도전 과제를 나열하세요. 각각을 요약하고, 나타나는 패턴이나 발생 빈도를 기록하세요.”
제안 및 아이디어 프롬프트: 참가자 피드백으로 구동되는 빠른 브레인스토밍: “설문 참가자들이 제공한 모든 제안, 아이디어, 또는 요청을 식별하고 목록화하세요. 주제별 또는 빈도별로 정리하고, 관련 있는 경우 직접적인 인용구를 포함하세요.”
이 모든 프롬프트는 분석 전문가가 되지 않고도 깊이 파고드는 데 도움이 될 수 있습니다. 더 많은 팁을 원한다면 이벤트 참가자 설문에서 웹사이트 사용성에 대한 최고의 질문 안내서를 확인해 보세요.
Specific이 정성적 이벤트 참가자 설문 응답을 분석하는 방법
후속 질문이 있는 경우나 없는 개방형 질문: Specific AI는 모든 응답을 요약하여 주요 답변과 후속 질문에서 나오는 미세한 인사이트를 하나의 소화 가능한 섹션으로 분해합니다. 이로써 참가자 피드백에 대한 전체적인 그림과 “왜”를 얻을 수 있습니다.
후속 질문이 있는 선택사항: 옵션이 있는 질문(“일정을 쉽게 탐색할 수 있었나요?”)의 경우, 각 특정 선택에 연결된 후속 답변에 대한 요약을 얻습니다. 예를 들어, “만족한” 참가자들이 무엇을 감상했는지와 “만족하지 않은” 방문자가 무엇에 좌절했는지를 볼 수 있습니다.
NPS: Specific은 각 그룹의 후속 의견에 기반한 테마별로 요약하여 차단자, 수동적 반응자, 판촉자에 대한 별도의 요약을 제공합니다. 이를 통해 가장 충성도가 높은(또는 실망한) 참가자들이 말하고 있는 것을 즉시 알아볼 수 있습니다.
이와 같은 접근 방식은 ChatGPT 또는 다른 GPT 도구에서도 가능하지만, 더 많은 수작업이 필요합니다. 각 선택 또는 그룹에 대해 필터링된 데이터를 복사하여 붙여넣고, 동일한 세분화를 얻기 위해 후속 응답에 대한 프롬프트를 작성해야 합니다.
AI 분석에서 컨텍스트 크기 제한 다루기
모든 AI 도구에는 컨텍스트 제한이 있습니다 — 한 번에 분석할 수 있는 데이터의 크기에 한계가 있습니다. 만약 여러분의 이벤트 참가자 설문에서 길고 모호한 수백(또는 수천)의 응답이 들어온다면, 언젠가 이 벽에 부딪히게 될 것입니다.
다행히도 이를 처리할 수 있는 확실한 방법이 있습니다. Specific은 두 가지 주요 옵션을 제공하며, 이를 어디서든지 복제할 수 있습니다:
필터링: 특정 주요 질문에 대한 사용자 응답이나 특정 답변이 포함된 대화만 AI로 전송하세요. 예를 들어, “로그인에 불만을 가졌던” 사용자만 필터링하세요. 이렇게 하면 데이터 세트가 집중되고 컨텍스트 제한 내에서 유지됩니다.
자르기: 전체 설문 흐름 대신 개별 질문(또는 질문 블록)을 분석 대상으로 삼으세요. 이렇게 하면 특정 사용성 테마에 초점을 맞추고 데이터를 단일 AI 쿼리에 맞추는 데 도움이 됩니다.
설문 흐름에서 이러한 조치를 보고 싶으신가요? Specific에서 AI 설문 응답 분석을 위한 컨텍스트 관리 작동 방식을 확인하세요.
이벤트 참가자 설문 응답 분석을 위한 협력 기능
이벤트 웹사이트 사용성에 대한 개방형 피드백과 관련된 설문 분석은 혼란스럽기 쉽습니다—모든 사람이 자신의 몫과 관점을 원하기 때문입니다.
데이터를 함께 분석하고, 컨텍스트 내에서: Specific을 사용하면 팀과 함께 AI와 직접 채팅하면서 설문 결과를 분석할 수 있습니다. 데이터 복사나 이메일 스레드를 관리할 필요가 없습니다—응답에 대한 대화를 시작하고 AI가 실시간으로 질문을 처리합니다.
다중 채팅, 명확한 소유권: 각 채팅에는 자체 필터와 질문이 있을 수 있습니다 (예: “일정 사용성 피드백”에 대한 채팅과 “모바일 경험 불만 사항”에 대한 또 다른 채팅). 어느 채팅이 누가 설정했는지 항상 확인할 수 있기 때문에 팀 리더나 부서가 자신만의 탐구를 병렬로 실행할 수 있습니다.
기여 가시성: 협업 모드에서는 각 AI 채팅에서 프롬프트나 후속 질문을 작성한 사람이 누구인지 아바타와 함께 표시됩니다. 이 작은 기능은 연구팀에게 매우 중요합니다. 팀원이 어떤 사용성 문제를 탐색했는지 한눈에 보고 그들의 생각을 따라갈 수 있기 때문입니다.
컨텍스트와 동기화 유지: 모든 대화가 특정 필터에 묶여 있으므로 지정된 참석자 웹사이트 경험에 대한 특정 측면의 발견을 놓치거나 겹칠 염려가 없습니다.
당신의 사용 사례를 위한 설문을 만들고 싶으신가요? 이벤트 참가자 및 웹사이트 사용성에 대한 쉬운 설문 생성 가이드를 확인하세요. 실험할 준비가 되셨다면, 이벤트 웹사이트 사용성을 위한 NPS 설문 시작을 시도해보세요.
이제 이벤트 참가자 설문을 만들어보세요 - 웹사이트 사용성에 대해
의미 있는 대화를 시작하고 AI 기반 분석으로 인사이트를 얻으세요—참가자로부터 더 풍부하고 실행 가능한 피드백을 받아서 다음 이벤트 사이트를 더 훌륭하게 만드세요.