이 기사는 사용성 문제에 대한 비활성 사용자 설문 조사에서 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 명확하고 실행 가능한 통찰력을 원한다면, 데이터를 이해하고 가장 중요한 문제에 신속하게 대응할 수 있는 방법을 AI를 활용하여 안내합니다.
설문 조사 응답 분석에 적합한 도구 선택하기
접근 방식과 도구는 수집한 데이터 유형에 따라 달라집니다. 다양한 응답 형식에 가장 적합한 방법을 살펴봅시다:
정량적 데이터: 설문조사에서 "사이트가 너무 느리다"라는 선택을 하거나 1에서 10까지의 평점을 매기는 사용자 수와 같은 명확한 숫자를 제공할 때, Excel이나 Google Sheets와 같은 도구가 유용합니다. 데이터를 빠르게 필터링하고 카운트하며 시각화할 수 있습니다.
정성적 데이터: 여기서는 자유로운 응답이 수집되기 시작합니다. 사용자에게 짜증 나는 점이나 자유형 피드백을 요청했을 때 텍스트의 산더미가 쌓입니다. 모든 답변을 읽는 것은 현실적이지 않으며, 특히 샘플 크기가 증가할 때 그렇습니다. 이런 경우 AI 도구는 요약, 그룹화, 그리고 정말 중요한 사용성 개선 사항을 강조하는데 도움이 될 수 있습니다.
정성적 응답을 다룰 때 도구에 두 가지 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구
복사 붙여넣기 방법: 설문 데이터로 내보내 CSV 파일을 ChatGPT에 복사하여 테마, 문제점 또는 직접 요약을 요청합니다. 유연성은 있지만, 많은 피드백을 처리할 때는 번거롭습니다. 대부분의 GPT 도구는 컨텍스트(길이) 제한이 있으며, NPS나 후속적인 설문 구조를 기본적으로 처리하지 않습니다. 데이터를 자르거나, 다지고, 다시 프롬프트를 실행해야 할 수도 있습니다.
모든 것을 하나로 해결할 수 있는 도구, Specific
목적에 맞춘 AI 작업흐름: Specific와 같은 도구는 일반적인 채팅 모델을 넘어섭니다. 설문 응답을 수집하고, 한 곳에서 즉시 분석할 수 있습니다, 별도의 도구를 사용할 필요가 없습니다.
이를 강력하게 만드는 것은 사용자들의 첫 번째 응답 아래로 파고들기 위해 실시간 맞춤 후속 질문을 자동으로 할 수 있는 능력입니다. 이는 오래된 구식 양식에 비해 AI 기반 설문 조사가 70-80%의 완성률을 가지고 있다는 데이터로 지원되는 더 풍부한 입력을 제공합니다 [1].
Specific의 AI 분석은 정성적 응답이 요약되고, 주제가 밝혀지며, 즉시 실행 항목이 나타나게 할 수 있습니다. 스프레드시트 없음, 수동 코딩 없음. 또한, ChatGPT와 마찬가지로 AI와 당신의 결과에 대해 대화를 나눌 수 있습니다—하지만 설문 데이터를 위해 맞춤화된 필터, 후속 강조사항, 대화 기록과 같은 더 많은 컨텍스트와 기능을 가진 상태에서요. Specific의 AI 기반 설문 분석에 대해 더 알아보세요.
사용성 문제에 대한 비활성 사용자 설문 응답을 분석하는 데 유용한 프롬프트
설문 분석에 착수할 때, 프롬프트는 특히 텍스트 피드백의 산더미를 다룰 때 중요한 도구입니다. 여기에는 비활성 사용자 응답을 중심으로 한 사용성에 집중한 설문조사에서 매우 효과적인 몇 가지 프롬프트가 있습니다:
핵심 아이디어 추출: ChatGPT나 Specific을 사용하든 모든 응답에서 주요 주제나 반복 주제를 추출하는 데 유용합니다. 이는 또한 Specific의 분석 대화에서 기본 설정입니다:
당신의 임무는 모든 설문 응답에서 두껍게 표기된 핵심 아이디어(핵심 아이디어 당 4-5 단어) + 최대 2문장 설명을 추출하는 것입니다.
출력 요구 사항:
- 불필요한 세부 사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람 수를 숫자로 지정, 가장 많이 언급된 것이 위에
- 제안 없음
- 암시 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
AI는 설문의 맥락과 목표에 대한 배경 정보를 제공할 경우 훨씬 더 잘 작동합니다. 예를 들어, 주요 프롬프트 전에 다음 문장을 붙여넣으세요:
이 데이터는 앱의 사용성 문제에 대한 비활성 사용자에 대한 설문 조사에서 비롯되었습니다. 제 목표는 그들이 정기적으로 사용하지 않는 이유를 알아내고, 그들을 다시 유치할 수 있는 개선 기회를 발견하는 것입니다. 테마를 추출할 때 이를 염두에 두세요.
주제를 더 깊이 탐구하기: 강한 주제를 찾은 후에는 "[핵심 아이디어]에 대해 더 알려주세요"라고 물어봐 주제에 대한 지원 인용문과 맥락을 보여줍니다.
특정 주제를 위한 프롬프트: "느린 로딩"에 대해 사용자가 불평했는지 확인하고 싶나요?
누군가가 느린 로딩에 대해 이야기했나요? 인용문을 포함하세요.
페르소나를 위한 프롬프트: 응답을 기반으로 사용자 유형을 세분화하려면:
설문 응답을 기반으로, 제품 관리에서 "페르소나"를 사용하는 것과 유사하게, 별개의 페르소나 목록을 식별 및 설명하세요. 각 페르소나에 대해 그들의 주요 특징, 동기, 목표, 관련 인용문 또는 대화에서 관찰된 패턴을 요약하세요.
문제점 및 도전 과제를 위한 프롬프트: 사람들이 어디에서 고군분투하는지를 파악하는 것은 사용성 연구에서 중요합니다. 다음을 사용하세요:
설문 응답을 분석하고 가장 일반적인 문제점, 좌절감, 또는 언급된 도전 과제를 나열하세요. 각 항목을 요약하고, 발생 빈도나 패턴을 기록하세요.
만족되지 않은 니즈 및 기회를 위한 프롬프트:
설문 응답을 조사하여 응답자가 강조한 만족되지 않은 요구, 빈티지, 또는 개선 기회를 찾아내세요.
비활성 사용자 설문 조사에 가장 적합한 질문 가이드에서 더 많은 자세한 프롬프트 아이디어와 설문 질문 전략을 찾을 수 있습니다.
다양한 질문 유형별 설문 응답을 분석하는 Specific의 방법
Specific가 정성적 분석을 처리하는 방법은 질문 유형에 맞게 조정되어 있습니다:
개방형 질문 (후속 질문 포함 또는 미포함): 특정 질문에 대한 모든 응답과 관련된 후속 질문이 요약되어, "내비게이션 혼동"이나 "기능을 찾을 수 없음"과 같은 반복적인 사용성 주제를 쉽게 파악할 수 있습니다.
후속 질문이 있는 선택 질문: 각 선택 옵션(예: "사이트가 느렸다" 또는 "레이아웃이 혼란스러웠다")은 관련 후속 응답에 대한 자체 요약이 있으므로, 사용자들이 선택을 통해 무엇을 의미했는지 즉시 파악할 수 있습니다.
NPS 질문: 비판자, 잠정적 사용자, 지지자는 모두 별도로 분석됩니다. 각 그룹에 대해, Specific은 후속 응답 요약을 제공하여 각 사용자 세그먼트가 무엇에 대해 실망했는지, 또는 기쁘게 느꼈는지를 알 수 있습니다.
이 대부분을 ChatGPT에서 세부적으로 필터링하고 다시 프롬프트를 실행하여 모방할 수 있지만, 이는 훨씬 더 많은 수작업 작업이 필요합니다. 여기서 자동화가 어떻게 도움이 되는지에 대한 자세한 내용을 보려면 Specific가 팔로업 자동으로 처리하는 방법을 읽어보세요.
대량 응답 세트에 대한 AI 컨텍스트 제한을 우회하는 방법
사용성에 대한 비활성 사용자 피드백이 많을 경우 GPT 기반 AI가 한 번에 분석할 수 있는 한계를 빨리 배우게 됩니다. 많은 설문 응답을 AI 채팅에 복사하면 중간에 대화가 잘리고, 모델이 이전 엔트리를 "잊어버린"다는 것을 알게 될 것입니다.
이 문제를 해결하는 두 가지 견고한 전략이 있으며 둘 다 Specific에 통합되어 있습니다:
필터링: 응답자가 특정 질문에 답하거나 특정 옵션을 선택한 대화만 포함합니다. 이렇게 하면 AI를 과부하시킬 필요 없이 관련 대화를 분석할 수 있습니다. 이는 "결제 문제" 또는 "비밀번호 재설정 문제"를 언급한 사용자에 초점을 맞추는 효율적인 방법입니다.
잘라내기: 배경 또는 주제에서 벗어난 답변을 건너뛰고 가장 중요한 질문에서만 응답을 분석합니다. 이를 통해 데이터셋의 핵심만 AI에게 제공하여, 공간이 부족함 없이 주요 문제를 열수 있도록 합니다.
이 두 가지 접근 방식은 더 빠르게 더 많은 대화를 탐색할 수 있게 해주며 항상 컨텍스트 경계를 유지합니다. Specific에서의 AI 설문 분석 워크플로우에 대한 자세한 내용을 읽어보세요.
비활성 사용자 설문 응답을 분석하기 위한 협업 기능
비활성 사용자로부터의 사용성 설문 분석은 빠르게 정리되지 못하며, 팀이 동일한 데이터셋에서 인사이트를 얻고자 할 때 특히 그렇습니다. 각자의 질문, 발견 또는 분석 필터를 추적하는 것이 진정한 난관이 될 수 있습니다.
대화를 통해 함께 분석하기: Specific에서는 당신과 동료들이 설문 데이터에 대해 AI와 직접 대화를 나눌 수 있습니다. 매번 컨텍스트를 설명할 필요가 없으며, 모든 사람들이 최신 작업 공간과 모든 대화에 대한 액세스를 공유하기 때문에 그렇습니다.
여러 대화 스레드, 집중된 보기: 단 한 번의 분석 세션에만 국한되지 않습니다. 방출 이유를 추적하는 한편, 모바일 사용성 문제에 대한 다른 각도로 확대하실 수도 있습니다. 각 대화는 그 만들어진 사람을 명확하게 표시하므로 손쉽게 인계 및 후속 조사가 가능합니다.
누가 어떤 말을 하고 있는지 확인하기: 여러 팀원이 참여할 때, AI 채팅의 모든 메시지에는 발신자의 아바타가 표시됩니다. 이는 협업이 더 원활하게 진행되도록 하며, 혼란이나 작업의 중복을 없애고, 그저 함께 진전하게 합니다.
이러한 팀 기능은 시간을 절약할 뿐만 아니라, 집단적으로 더 유용한 아이디어를 표출합니다. 직접 설문조사를 구축하는 아이디어를 위해, 비활성 사용자 및 사용성 문제에 대한 AI 설문 생성기 프리셋을 확인하세요.
지금 바로 사용성 문제에 대한 비활성 사용자 설문을 작성하세요
AI 기반 접근 방식으로 더 풍성한 인사이트를 해제하고, 수작업 분석에 걸리는 시간을 절약하며, 긴급한 사용성 문제를 드러내보세요—지금 시작해 비활성 사용자에 대한 사용성 문제 설문을 직접 만들 수 있습니다.