이 글에서는 AI 설문 분석과 대화형 설문 도구를 활용하여 SaaS 고객 설문 조사에서 고객 지원 만족도에 대한 응답을 분석하는 팁을 제공합니다.
분석에 적합한 도구 선택하기
설문 분석에서 최대 가치를 얻으려면 적절한 도구로 시작해야 하며, 이는 데이터의 유형과 구조에 크게 달려 있습니다.
정량적 데이터: 숫자를 보는 경우—예를 들어, 몇 명의 사람이 지원을 "우수"로 평가했는지 또는 특정 옵션을 선택했는지—Excel 또는 Google Sheets를 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 도구는 정량적 응답을 빠르고 직관적으로 계산하고 시각화할 수 있습니다.
정성적 데이터: 개방형 응답과 풍부한 후속 질문은 통찰력 있게 들릴 수 있지만, 수백 또는 수천 개가 있다면 모두 읽는 것은 불가능합니다. 수동 분석은 확장할 수 없으며, 주요 테마가 쉽게 잊힐 수 있습니다. 여기에서 AI 기반 도구가 빛을 발합니다—대량의 정성적 피드백을 처리하고 요약하여 진정으로 중요한 것을 밝혀냅니다.
정성적 응답을 다룰 때 사용할 수 있는 두 가지 접근법이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사 GPT 도구
복사 & 채팅 접근법: 개방형 텍스트 답변을 내보내어 ChatGPT(또는 유사한 LLM 서비스)에 붙여넣고, 트렌드, 패턴 또는 특정 테마에 대해 대화합니다.
그러나 이내 복잡해집니다. 채팅 창에서 모든 응답을 관리하고 대량의 데이터를 나누고 문맥 제한을 처리하는 것은 불편하게 느껴질 수 있습니다. 데이터 세트가 중간 크기 이상이라면, 추적이 어려워지고 이전 인사이트를 구축하기가 어렵습니다.
All-in-one 도구인 Specific
설문 분석을 위해 설계됨: Specific은 대화형 설문을 수행하고 AI로 실행 가능한 인사이트를 도출하도록 설계된 플랫폼입니다. AI와 직접 대화하여 결과에 대해 이야기할 수 있습니다, ChatGPT와 유사하지만 더 많은 구조와 설문 맥락이 유지됩니다.
설문 수집 중 풍부한 인사이트: 일반적인 양식 도구와 달리, Specific의 설문은 AI 기반의 맥락 인식 후속 질문을 합니다. 이는 각 SaaS 고객으로부터 더 미묘하고 심층적인 데이터를 수집할 수 있게 해주며, 고객 지원 만족도를 진정으로 이해하는 데 필수적입니다. 자동 후속 질문은 모든 응답을 더 스마트하고 가치 있게 만듭니다.
즉각적이고 실행 가능한 요약: 수집 후, Specific의 분석 기능은 응답을 요약하고 주요 트렌드를 강조하며 테마별로 인사이트를 정리합니다—스프레드시트나 지루한 수동 태깅이 필요 없습니다. 이 AI 기반 워크플로는 데이터를 의사 결정으로 전환하는 시간을 단축하고 불편함을 크게 줄여줍니다. 통제에 신경 쓰는 설문 생성자를 위해, AI 기반 편집 도구는 에디터와 채팅만으로 설문을 조정하거나 개선하는 것을 간단하게 만듭니다.
유연하고 안전한 AI 분석: 귀하는 AI로 전송할 데이터를 제어하고, 분석 맥락을 관리하며, 플랫폼 내에서 팀과 협업할 수 있습니다—여러 이해 관계자가 관여할 경우 특히 유용합니다.
이것이 어떻게 작동하는지 깊이 살펴보려면 Specific의 AI 설문 응답 분석을 확인하십시오.
SaaS 고객 지원 만족도 설문 응답을 분석할 때 사용할 유용한 프롬프트
응답을 받으면, AI의 힘은 분석을 위한 프롬프트의 질에 달려 있습니다. 다음은 SaaS 고객 피드백을 해석하는 데 사용할 수 있는 Specific과 ChatGPT 모두에서 검증된 프롬프트 세트입니다.
핵심 아이디어를 위한 프롬프트: 주요 주제의 상위 요약이 필요하십니까? 테마와 그 설명을 추출하기 위한 영구적인 프롬프트입니다:
당신의 임무는 굵은 글씨로 핵심 아이디어 추출 (핵심 아이디어 당 4-5 단어) + 최대 2 문장 길이의 설명입니다.
출력 요구사항:
- 불필요한 세부사항을 피하십시오
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람의 수를 명시하십시오 (단어가 아닌 숫자로), 가장 많이 언급된 것부터 시작
- 제안 금지
- 표시 금지
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
더 나은 컨텍스트 = 더 나은 답변: AI는 설문 조사의 컨텍스트, 사용자 및 분석 목표에 대한 약간의 배경을 제공하면 항상 더 나은 성과를 냅니다. 예를 들어:
SaaS 고객의 고객 지원 만족도에 대한 설문 응답을 분석하여 주요 고통 점과 개선 영역을 식별하십시오. 이 설문은 지원 해결 속도와 고객 상호작용의 개인적 감각에 중점을 둡니다.
특정 핵심 아이디어에 대한 세부 사항을 위한 프롬프트:
[핵심 아이디어]에 대해 더 알려주세요
구체적인 주제에 대한 프롬프트: 누군가가 특정 주제를 언급했는지 확인하고 싶으십니까? 그냥 물어보세요:
[라이브 채팅 응답 시간]에 대해 누군가 말했습니까? 인용을 포함하세요.
페르소나에 대한 프롬프트: SaaS 고객의 전형적인 페르소나를 파악하려면:
설문 응답을 기준으로 제품 관리에서 "페르소나"가 사용되는 것처럼 고유한 페르소나의 목록을 식별하고 설명하십시오. 각 페르소나에 대해 그들의 주요 특성, 동기, 목표 및 대화에서 관찰된 관련 인용문이나 패턴을 요약합니다.
고통 점 및 과제에 대한 프롬프트: 반복되는 문제를 직접적으로 밝혀내세요:
설문 응답을 분석하고 가장 흔한 고통 점, 좌절 및 과제를 나열하십시오. 각각을 요약하고 발생 빈도나 패턴을 기록하십시오.
동기 및 추진 요인에 대한 프롬프트: 고객이 당신의 지원을 가치 있게 여기는 이유는 무엇입니까?
설문 대화에서, 참여자들이 그들의 행동이나 선택에 대해 표현하는 주요 동기, 욕구 또는 이유를 추출하십시오. 유사한 동기를 그룹화하고 데이터에서 나온 증거를 제공하십시오.
감정 분석에 대한 프롬프트:
설문 응답에서 표현된 전반적인 감정 (예: 긍정적, 부정적, 중립적)을 평가하십시오. 각 감정 범주에 기여하는 주요 구문이나 피드백을 강조하십시오.
제안 및 아이디어에 대한 프롬프트:
참가자가 제공한 모든 제안, 아이디어, 요청을 식별하고 나열하십시오. 주제 또는 빈도별로 조직하고 적절한 경우 직접 인용을 포함하십시오.
충족되지 않은 요구 및 기회에 대한 프롬프트:
응답자가 강조한 충족되지 않은 요구, 간극, 개선 기회를 찾기 위해 설문 응답을 검토하십시오.
분석 전에 설문의 디자인을 개선하고 싶으십니까? 더 많은 아이디어를 얻기 위해 SaaS 고객 지원 만족도 설문에서 최고의 질문을 확인하십시오.
질문 유형에 기반한 구체적인 정성 데이터 분석 방법
Specific은 질문 구조에 상관없이 정성적 응답 분석을 원활하고 시간 효율적으로 만들어 줍니다.
개방형 질문 (후속 질문 포함 또는 불포함): Specific은 모든 주요 답변과 후속 질문의 맥락을 수집하여 일반적인 테마를 요약하고 구체적인 설명을 제공합니다. 각 요약은 SaaS 고객이 당신의 고객 지원에 대해 실제로 말한 내용을 강조합니다.
공통 선택 설문과 후속 질문: 각 선택 사항은 해당 특정 답변과 관련된 응답 및 후속 데이터만 집계하여 자체 요약을 받습니다. 각 고객 여정의 접점에 대한 세분화된 인사이트를 얻을 수 있습니다.
NPS 질문: 지지자, 중간자, 비방자를 위해 Specific은 그들의 후속 피드백을 기반으로 하는 별도의 요약을 작성하여 이러한 그룹을 진정으로 구별하는 것을 볼 수 있습니다. 직접 NPS 설문을 만들고 싶으십니까? 이 SaaS 고객을 위한 NPS 설문 작성기를 사용해 보세요.
ChatGPT를 사용하여 DIY로 갈 수 있지만, 파일 준비와 문맥 조각 정리, 후속 질문이 어떤 질문이나 답변과 관련 있는지 추적하는 데 더 많은 시간을 소비하게 됩니다. Specific은 이러한 모든 과정을 자동화합니다.
설문을 최상의 결과를 위해 설정하는 방법을 배우고 싶으십니까? SaaS 고객 지원 만족도 설문 작성 가이드로 뛰어들어 보세요.
AI 컨텍스트 제한 문제에 대처하는 방법
GPT와 같은 LLM의 가장 큰 기술적 장애물 중 하나는 컨텍스트 크기 제한: 응답이 많을 때 단일 실행에 처리할 수 있는 데이터의 상한에 도달할 수 있습니다.
Specific은 두 가지 접근 방식을 지원함으로써 이를 해결합니다 (둘 다 기본 제공):
필터링: 사용자가 특정 주제에 대해 언급하거나 특정 질문에 대답한 응답만 분석하여 AI로 보낼 데이터를 제한하십시오. 이는 AI가 중요한 사항에 집중할 수 있도록 관련 대화만 표면화합니다.
크로핑: 선택한 질문만 분석하도록 선택하십시오. 불필요한 노이즈를 제거하면 AI의 컨텍스트 한계를 넘지 않고 더 큰 설문에서 가장 가치 있는 인사이트를 짜낼 수 있습니다.
이렇게 하면 세부적인 내용을 잃지 않고 트렌드를 놓치지 않으면서도 고용량 고객 피드백 설문을 처리할 수 있습니다. 구체적인 작동 방식을 궁금하시다면, AI 분석에서의 컨텍스트 관리에 대한 우리의 세부 내용을 확인해 보세요.
SaaS 고객 설문 응답 분석을 위한 협업 기능
여러 팀이 서로 다른 관점에서 SaaS 고객 지원 데이터를 분석하려고 할 때, 설문 분석의 협업은 피하기 어려운 고통이 될 수 있습니다.
컨텍스트가 보존된 상태에서 함께 분석하기: Specific에서 귀하와 팀은 AI 분석가와 대화만으로 설문 데이터를 분석할 수 있습니다—각자는 다른 관점을 위해 자체 채팅을 시작하거나 (예: 비방자의 피드백만 분석) 채팅당 사용자 정의 필터를 적용할 수 있습니다.
누가 무엇을 하고 있는지 확인하기: 모든 채팅은 생성자를 표시하여 누가 어떤 인사이트를 기여했는지 혼동되지 않도록 합니다. 동료들이 자신만의 인사이트를 남기면, 채팅에서 그들의 아바타를 볼 수 있어 협업을 투명하게 하고 중복을 줄입니다.
견고한 분석을 위한 계층화된 컨텍스트: 각 논의는 문맥적이기 때문에, 후속 질문 및 심층 탐구는 주제, 설문 세그먼트 또는 팀 기능에 따라 추적되어 쉽게 정리, 비교 및 결과를 공유할 수 있습니다. 귀하의 정성적 분석은 스프레드시트에 묻힐 운명이 아닌, 팀 주도의 살아있는 프로세스가 됩니다.
자신의 분석 워크플로를 만들 준비가 되셨습니까? 다음 프로젝트를 시작하기 위해 SaaS 고객 지원 만족도에 대한 AI 설문 생성기 프리셋을 탐색하세요.
지금 SaaS 고객 지원 만족도에 대한 설문을 만드세요
오늘 SaaS 고객 지원에 대한 실행 가능한 인사이트를 수집하십시오—AI 기반 설문과 분석은 수동 작업 없이 피드백을 가치로 전환합니다. 디자인, 수집, 분석 및 협업을 모두 한 곳에서 할 수 있습니다.