이 기사는 고객 노력 점수(CES)에 대한 SaaS 고객 설문조사 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 인공지능 기반의 설문조사 분석에 대한 실행 가능한 지침을 원한다면, 바로 이곳에서 시작하세요.
설문 응답 분석을 위한 적절한 도구 선택
접근 방식과 사용 도구는 설문 데이터의 형태와 구조에 따라 다릅니다. 몇몇 인사이트는 쉽게 추출할 수 있지만, 다른 인사이트는 더 고급 AI 도구가 필요합니다:
정량적 데이터: 숫자 데이터는 이 경우에 유용합니다. “문제를 해결하기 위해 얼마나 많은 노력이 필요했습니까?”라는 질문에 대한 응답을 수치로 제공하면, Excel이나 Google Sheets에서 총합을 구하기가 매우 쉽습니다. 빠르게 피벗 테이블을 생성하여 작업을 마무리할 수 있습니다.
정성적 데이터: 오픈형 응답이나 추가 질문이 포함된 경우 빠르게 복잡해집니다. 모든 응답을 직접 읽는 것은 SaaS 규모로 운영할 때는 불가능합니다. 여기서 AI가 핵심 테마와 감정을 발견하고 자유 텍스트 답변에서 실행 가능한 기회를 찾아내는 데 도움을 줄 수 있습니다.
정성적 응답을 처리할 때 사용할 수 있는 두 가지 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사 GPT 도구
수동이지만 유연합니다. 귀하의 오픈 텍스트 설문 조사 데이터를 내보내고, 그것을 ChatGPT에 붙여 넣고 AI와 핵심 발견에 대해 대화할 수 있습니다. 이는 원시 GPT의 힘을 제공합니다만 가장 편리한 경험은 아닙니다:
워크플로우 마찰: 귀하의 응답을 형식화하고 일괄 처리하는 데 시간이 필요합니다.
문맥 한계: GPT 모델은 한 번에 수용할 수 있는 텍스트의 양이 제한되어 있어, 대규모 데이터셋은 빠르게 한계에 도달하여 결과적으로 데이터를 분할하고 반복해야 할 수 있습니다.
제한된 필터링: 특정 응답(예: 일정한 선택 항목을 선택한 응답자에 대한 피드백)을 구체적으로 조사하려면 수작업이 필요합니다.
AI 기반 감정 분석은 SaaS 피드백 워크플로우에서 점점 더 일반화되고 있지만, ChatGPT와 같은 전통 도구는 강력하고 반복 가능한 분석을 위해 추가 단계와 엄격함을 요구합니다 [4].
Specific과 같은 올인원 도구
SaaS 설문 조사 분석을 위한 올인원 구성. Specific는 이를 위해 설계되었습니다. 대화 형식으로 설문 응답을 수집하고 내장 AI로 즉시 분석할 수 있습니다.
후속 질문으로 강화된 대화형 설문조사. AI는 단순히 응답을 기록하는 것이 아니라, 스마트한 후속 질문을 하여 일반적인 답변 대신 상세하고 고품질의 데이터를 얻을 수 있습니다. AI 기반 후속 질문이 설문조사 품질을 개선하는 방법을 확인하세요.
수동 내보내기나 형식화가 필요 없음: 데이터가 들어오면 AI가 분석을 수행하여 테마를 요약하고, 핵심 아이디어를 매핑하고, 실행 가능한 제안 사항을 제시합니다. 결과에 대해 AI와 직접 대화할 수 있으며, ChatGPT와 동일한 방식으로 문맥이 완벽히 관리됩니다.
맞춤형 필터, 쉬운 데이터 관리: 높은 노력을 언급한 응답만 보거나 사용자 유형별로 구분하고 싶으신가요? 그것은 클릭 한 번으로 가능합니다, 스프레드시트의 번거로운 작업에서 해방됩니다.
더 빠르고, 더 신뢰할 수 있는: Specific과 같은 클라우드 기반 AI 도구는 수작업 방법보다 최대 10배 빠르게 오픈형 설문조사 데이터를 분석할 수 있습니다 [5].
이 두 가지 경로에는 각각의 장점이 있지만, 대량의 SaaS 고객 설문조사에서 CES를 다룰 때, 모든 기능을 갖춘 도구는 시간을 절약하고 사용자 노력에 대한 이해를 깊게 향상시킵니다.
고객 노력 점수(CES)에 대한 SaaS 고객 설문조사 데이터를 분석하는 데 유용한 프롬프트
효과적인 AI 프롬프트는 데이터를 빠르게 이해하는 데 도움을 줍니다. 여기에서 어떻게 제가 GPT를 안내하거나 Specific의 내장 기능을 활용하여 원시 설문 응답에서 실제 가치를 찾아내는지 확인하세요.
핵심 아이디어에 대한 프롬프트: 이것은 대용량 데이터셋에서 주요 테마를 드러내기 위한 제 적절한 프롬프트입니다. 가장 많이 언급된 것을 우선적으로 하고 중요하지 않은 것은 생략합니다:
당신의 작업은 핵심 아이디어를 볼드체(핵심 아이디어당 4-5 단어)로 추출하고, 2문장까지의 설명을 덧붙이는 것입니다.
출력 요구사항:
- 불필요한 세부사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람의 수 명시 (단어 대신 숫자 사용), 가장 많이 언급된 것이 상단에 위치
- 제안 없음
- 안내 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
팁: AI는 가능한 많은 문맥을 제공할 때 더 잘 작동합니다. 예를 들어, 설문조사의 목적과 목표를 말해주는 것입니다:
다음 설문 응답은 SaaS 고객들이 문제 해결에 얼마나 많은 노력이 요구되었는지 공유하는 경험입니다. 우리의 목표는 높은 노력을 초래하는 요인을 이해하고 서비스 프로세스를 개선하는 것입니다. 주요 고통점을 식별해 주십시오.
또한 후속 질문을 통해 더 깊이 알아볼 수 있습니다:
지연된 지원 응답(핵심 아이디어)에 대해 더 알려주세요
또는 특정 테마를 검증할 수 있습니다:
계정 설정이 혼란스럽다고 이야기한 사람이 있습니까? 인용문을 포함하세요.
고통점 및 도전에 대한 프롬프트:
설문 응답을 분석하고 가장 일반적으로 언급된 고통점, 좌절, 도전 과제를 나열하세요. 각 점을 요약하고, 발생 빈도나 패턴을 주의 깊게 기록하세요.
페르소나에 대한 프롬프트:
설문 응답을 바탕으로 뚜렷한 페르소나 목록을 식별하고 설명하세요—제품 관리에서 사용하는 '페르소나'와 유사합니다. 각 페르소나에 대해 주요 특징, 동기, 목표 및 대화에서 관찰된 관련 인용문이나 패턴을 요약하세요.
동기 및 동인에 대한 프롬프트:
설문 대화에서 참가자들의 행동이나 선택에 대한 주요 동기, 욕망 또는 이유를 추출하세요. 유사한 동기를 함께 그룹화하고 데이터에서 지원 증거를 제공하세요.
감정 분석에 대한 프롬프트:
설문 응답에서 표현된 전체 감정을 평가하세요 (예: 긍정적, 부정적, 중립적). 각 감정 범주에 기여하는 핵심 구문이나 피드백을 강조 표시하세요.
제안 및 아이디어에 대한 프롬프트:
설문 참가자가 제공한 모든 제안, 아이디어, 요청을 식별하고 나열하세요. 주제나 빈도에 따라 조직하고, 관련 있는 경우 직접적인 인용문을 포함하세요.
이러한 질적 프롬프트는 훨씬 풍부한 인사이트를 제공하며 CES 숫자 뒤에 숨겨진