이 기사는 경쟁사로 전환한 이유에 대한 비활성 사용자 설문조사 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 설문 데이터 분석을 위한 최상의 옵션을 보여드릴 것이며, 단순한 숫자 이상의 통찰력을 얻을 수 있습니다.
설문 응답 분석을 위한 올바른 도구 선택
사용자의 접근 방식은 설문조사의 구조와 얻은 응답 유형에 따라 달라집니다. 다음 사항이 중요합니다:
정량적 데이터: 다중 선택이나 평점 질문("우리와 함께할 가능성이 얼마나 있습니까?")이 포함된 설문조사를 실행한 경우, Excel 또는 Google 시트에서 수치를 빠르게 분석할 수 있습니다. 이 방법은 가격이나 기능과 같은 사용자가 제공한 떠나는 이유를 합계하는 데 효과적입니다.
정성적 데이터: 개방형 응답("경쟁사로 전환한 이유는 무엇인가요?")이나 자세한 후속 질문의 경우, 손으로 모든 것을 읽는 것은 불가능하지만 풍부한 통찰력을 추출할 수 있는 기회입니다. AI 도구는 여기에서 상당히 유용하며, 테마, 감정 및 트렌드를 효율적으로 식별할 수 있습니다.
정성적 응답을 처리할 때 사용할 수 있는 두 가지 주요 접근법이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT나 유사 GPT 도구
설문조사 데이터를 ChatGPT나 다른 범용 AI 도구에 직접 복사 및 붙여넣을 수 있습니다. 그런 다음 데이터에 대해 채팅하면서 요약하거나 트렌드를 찾도록 요청합니다.
장점: 유연하며 대부분의 원시 텍스트에 작동합니다.
단점: 이렇게 많은 응답 목록을 처리하는 것은 편리하지 않습니다. 서식이 복잡해질 수 있고, 질문 또는 그룹별로 응답을 필터링하는 것이 까다롭습니다. 게다가, 여러분의 설문조사가 일정한 반응을 얻었다면 문맥 길이 한계를 빠르게 만날 것입니다.
Specific와 같은 올인원 도구
목적에 맞춘 솔루션: Specific은 이러한 연구 시나리오에 정확히 적합하게 구축된 도구로, 설문 조사 데이터를 수집하고 분석하는 과정을 통합합니다.
더 똑똑한 데이터 수집: Specific을 사용하여 설문 응답을 수집할 때 자동 AI 후속 질문을 활성화하여 사용자가 응답할 때 즉시 더 풍부한 응답을 얻을 수 있습니다(AI 지원 설문 후속 질문에 대해 자세히 알아보세요).
즉각적인 AI 분석: 플랫폼은 모든 응답을 즉시 요약하고, 패턴을 식별하며, 사용자가 떠나는 주된 이유를 추출하며 실행 가능한 통찰력을 강조합니다. 스프레드시트를 조작하거나 자료를 복사해 붙여넣을 필요 없이 모든 것을 자동화합니다. AI 설문 응답 분석에 대해 자세히 알아보세요.
대화형 분석: AI와 함께 결과를 깊이 탐색할 수 있는 채팅 인터페이스를 제공합니다. 후속 질문을 비영어화하고 분석할 응답을 필터링할 수 있습니다. 이 방법은 메인스트림 GPT 도구의 문맥 제한 문제를 피할 수 있습니다.
관리 가능한 데이터 흐름: 채팅 외에도 특정 단계에서 AI로 전송할 데이터를 관리, 필터링 및 세분화할 수 있는 기능이 제공됩니다. 비활성 사용자와 전환 이유에 대한 새로운 설문조사를 생성하려면 준비된 비활성 사용자용 AI 설문 생성기 프리셋을 사용하거나 사용자 정의 AI 설문 생성기를 사용하여 새로 만들 수 있습니다.
비활성 사용자 설문 응답을 분석하기 위한 유용한 프롬프트
Specific, ChatGPT 또는 다른 GPT 기반 도구를 사용하는 경우, 분석에 좋은 프롬프트를 사용할 수 있을 때 최상의 결과를 얻을 수 있습니다. 비활성 사용자와 경쟁자 전환 이유 설문조사에 사용할 주요 프롬프트는 다음과 같습니다:
핵심 아이디어 프롬프트: 사용자가 전환한 주요 이유를 표면화하는 데 적합합니다. 다음은 신뢰할 수 있는 프롬프트의 예입니다:
여러분의 작업은 핵심 아이디어를 굵게 표시하고 각 아이디어를 4-5 단어의 제목으로 요약하며 최대 2문장 정도의 설명을 추가하는 것입니다.
출력 요건:
- 불필요한 세부사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람 수를 숫자로 명시하기, 가장 많이 언급된 것부터 나열
- 제안 없음
- 표시 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
문맥이 AI 성능을 높입니다: 설문조사에 대한 추가 정보를 제공하면(e.g., "비활성 사용자, 경쟁사 전환 이유, 우리의 목표, 중요한 문맥") AI가 더 강력한 통찰력을 생성합니다. 예를 들어:
이 응답은 최근 우리 플랫폼을 떠나 경쟁사로 전환한 비활성 사용자로부터 온 것입니다. 그들이 전환한 실행 가능한 이유를 찾아내고 사용자 유형별 패턴을 파악하며 가격이나 고객 서비스가 결정에 어떻게 영향을 미쳤는지 분석하고자 합니다. 가장 일반적인 핵심 아이디어 5가지를 추출하고 각 내용을 요약해 주세요.
더 깊이 들어가기: "[핵심 아이디어]에 대해 더 자세히 알려주세요"라는 문구를 사용하여 특정 트렌드(가격 민감성 또는 기능 격차 등)의 원동력을 탐색합니다.
특정 주제 언급 찾기: 특정 문제가 언급되었는지 빠르게 확인하려면 이렇게 질문하세요:
누군가 [특정 주제]를 언급했나요? 인용 포함.
페르소나 프롬프트: 이탈한 사용자를 유형별로 세분화하고자 할 경우, 다음을 사용하세요:
설문 응답에 기초하여, 제품 관리에서 사용하는 "페르소나"와 유사한 독특한 페르소나 목록을 식별하고 설명하세요. 각 페르소나에 대해 주요 특징, 동기, 목표 및 대화 중에 관찰된 관련 인용이나 패턴을 요약합니다.
고충점과 과제: 불만 사항을 목록으로 나열하고 싶으신가요?
설문 응답을 분석하고 가장 일반적으로 언급된 고충점, 불만 사항, 또는 과제를 나열하세요. 각 항목을 요약하고 발생 빈도나 패턴을 기록합니다.
동기와 운행 요인: 비활성 사용자가 실제로 전환한 이유를 파악하려면:
설문 대화에서 참가자가 행동이나 선택에 대해 표현한 주요 동기, 욕구, 이유를 추출하세요. 유사한 동기를 그룹화하고 데이터에서 지원 증거를 제공합니다.
감정 분석: 청중이 활발하다면, 이렇게 질문하세요:
설문 응답에서 표현된 전체 감정(예: 긍정적, 부정적, 중립적)을 평가하세요. 각 감정 범주에 기여하는 주요 문구나 피드백을 강조 표시하세요.
더 심층적인 프롬프트 아이디어가 필요하신가요? 경쟁사 전환 이유에 대한 비활성 사용자 설문조사에 적합한 질문을 참고하세요.
Specific이 질문 유형별로 정성적 데이터를 분석하는 방법
응답이 요약되는 방식은 질문에 따라 다릅니다:
개방형 질문(후속 질문 포함 또는 미포함): 해당 질문의 모든 응답에 대한 AI 요약을 받을 수 있습니다. 자동 후속 질문으로 포착된 모든 내용을 포함합니다. 통찰력은 공통적인 잔여 이유와 풍부한 설명을 제공합니다.
후속 질문이 포함된 다중 선택 질문: 각 답변 선택에 해당 후속 응답의 요약이 제공됩니다. 예를 들어, "가격"이라고 답한 사람들의 추가 이유를 볼 수 있으며, "기능"이라고 답한 사람들과 비교할 수 있습니다.
NPS: 각 NPS 세그먼트(비선호자, 유보적 사용자, 홍보자)는 해당 점수와 관련된 모든 피드백과 이유로 각각 요약됩니다.
ChatGPT로 DIY: 각 질문이나 세그먼트별 응답 세트를 수동으로 붙여넣어 동일한 작업을 수행할 수 있지만, 그룹별로 분석하거나 선택별로 필터링하려면 시간이 많이 걸립니다.
Specific의 작동 방식을 보시겠습니까? AI 설문 응답 분석 기능을 탐색하세요.
많은 설문 응답을 분석할 때 AI 문맥 한계를 처리하는 방법
문맥 제한은 실제로 존재합니다: 대부분의 AI 도구는 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 양이 제한되어 있습니다. 비활성 사용자 설문조사가 수십 또는 수백 개의 응답을 받았다면 이것을 금방 직면할 것입니다.
이를 처리하는 방법(및 Specific이 자동으로 실행하는 방안)은 다음과 같습니다:
필터링: 특정 질문에 응답한 사용자의 대화만 분석합니다("고객 서비스에 대해 불만을 제기한 사용자만 보여주세요"). 이는 AI에 전송되는 데이터를 줄이고 분석을 타겟팅할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 가격 민감성을 깊이 연구하고자 하는 경우(참고로, 이는 Nielsen [1]에 의하면 41%의 고객 전환을 유도합니다).
크로핑: 분석할 질문만 잘라내어 AI로 전송할 수 있으며, 전체 대화를 전송하지 않습니다. 이렇게 하면 중요한 사항에 초점을 맞출 수 있습니다—예를 들어, 사용자가 주요 전환 이유로 "기능"을 선택한 후의 개방형 "왜" 질문만 강조할 수 있습니다.
Specific은 이러한 옵션을 기본 제공하지만, ChatGPT나 다른 AI 도구에 데이터를 청크로 나누는 동일한 원리를 항상 적용할 수 있습니다.
비활성 사용자 설문 응답을 분석하기 위한 협업 기능
단독으로 작업하거나 모든 사람이 정적 스프레드시트를 검토하는 경우, 의미 있는 분석을 얻기는 어렵습니다. 비활성 사용자 및 경쟁사 전환 이유 설문조사의 경우, CX, 성장, 제품, 연구 등 여러 팀이 동일한 데이터 세트를 세밀히 분석하고 싶을 것입니다.
채팅 스타일 협업: Specific에서는 설문조사 데이터를 AI와 채팅하는 것처럼 분석합니다. 여러 채팅을 실행하여 각기 다른 필터로 분석할 수 있으므로 한 팀원은 고객 서비스 불만에 집중하고 다른 팀원은 기능 요청을 심층 탐구할 수 있습니다.
명확한 팀 가시성: 각 AI 채팅에는 누가 생성했는지 표시되어 팀의 어느 부분이 어떤 작업을 하는지 쉽게 알 수 있습니다. 비활성 사용자 피드백을 여러 관점에서 탐색할 때(예를 들어, 가격 vs. UX 고충점) 서로 간섭하지 않을 수 있습니다.
채팅에서 발신자 문맥: 다중 사용자 분석의 경우, 각 채팅 메시지에는 발신자의 아바타가 표시됩니다. 누가 어떤 후속 질문을 했는지 또는 새 데이터 슬라이스를 요청했는지 추적하는 데 유용합니다.
타겟화된 통찰력: 고급 필터링 덕분에, 팀은 특정 서브그룹(예: 가격 때문에 전환한 사람들(글로벌 41%) 또는 더 나은 제품 품질 위해 전환한 사람들(글로벌 26%) [1])을 분석할 수 있습니다. 고객 서비스를 전문화한 사람을 원하십니까? 고객의 56%가 글로벌 수준에서 열악한 서비스 때문에 떠났다고 합니다 [2]. 이러한 타겟화된 팀워크는 더 깊은 통찰력을 제공합니다.
여러분만의 설문 조사를 생성하여 이러한 협업 기능을 직접 체험해보시겠습니까? AI 설문 생성기를 시험해보시거나, 비활성 사용자용 사전 제작된 NPS 빌더를 사용하여 새로운 NPS 변형을 실행해보세요.
지금 경쟁사 전환 이유에 대한 비활성 사용자 설문조사를 생성하세요
수많은 데이터에 압도되거나 사각지대에 빠지지 않고, AI 기반 분석, 스마트한 후속 조치 및 원활한 협업을 통해 곧바로 실행 가능한 통찰력을 얻으세요.