이 글에서는 SaaS 고객 설문조사에서 순추천 고객 지수(NPS)에 대한 응답을 AI 기반 기법을 사용하여 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다.
설문 응답 분석을 위한 올바른 도구 선택하기
적절한 접근 방식과 도구를 선택하는 것은 당신이 SaaS 고객으로부터 수집한 데이터의 종류에 달려 있습니다.
정량 데이터는 NPS 점수나 특정 응답을 선택한 사람 수와 같은 숫자에 관한 것입니다. 이 종류의 정보에 대해서는 Excel이나 Google Sheets를 사용하는 것이 매우 간단합니다. 평균을 계산하고, 시간에 따른 변화를 추적하며, 추천자, 중립자, 반대자의 분포를 시각화할 수 있습니다.
정성 데이터는 개방형 질문이나 후속 질문에서 나옵니다. 이러한 응답은 세부적으로 풍부하지만, 수작업으로 읽기에는 너무 많습니다. 대규모로 분석하려면 강력한 AI 도구가 필요합니다. 그렇지 않으면 숨겨진 주제를 놓치거나 인사이트를 찾기 위해 며칠씩 훑어볼 수 있습니다.
정성 응답을 처리할 때 도구에 대한 두 가지 접근 방식이 있습니다:
ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구를 이용한 AI 분석
내보낸 설문 데이터를 ChatGPT에 붙여넣고 AI와 대화를 시작하여 응답을 분석할 수 있습니다. 이 방법은 데이터셋이 비교적 작을 때 가장 잘 작동하며, 긴 대화나 수천 행 이상의 스프레드시트는 AI의 입력 한계에 빨리 도달할 수 있습니다.
아주 편리하거나 확장 가능하지는 않습니다. 이 워크플로는 데이터를 수동으로 준비(CSV/Excel 내보내기), 문맥 한계 이하로 텍스트 조각하기 등의 작업이 필요합니다.
Specific 같은 일체형 도구
설문 응답 분석을 위한 AI 도구(Specific 등)는 전체 프로세스를 간소화합니다.
Specific는 SaaS 고객 NPS 설문 데이터를 자연스러운 대화형으로 수집하고 AI 기반 후속 질문을 자동으로 적절한 시점에 제시합니다. 이 세부사항은 데이터의 품질과 완전성을 강화하여 “8/10, 좋다”라는 응답 이상의 진정한 이유를 파악할 수 있게 해줍니다. (자동 후속 질문이 어떻게 작동하는지에 대한 더 많은 정보는 여기에서 확인하세요.)
강력한 AI 분석이 응답을 즉시 요약하고 주요 주제를 추출하며 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 스프레드시트를 다루거나 수동으로 복사하여 붙여넣을 필요가 없습니다. 결과와 함께 대화하며, 모든 문맥이 관련된 질문, 사용자, 주제에 연결된 채로 유지됩니다.
Specific를 사용하여 다음을 할 수 있습니다:
응답 데이터에 대해 대화하며 주요 패턴 발견하기
NPS 점수(추천자, 중립자, 반대자)로 빠르게 필터링하거나 분할하기
더 나은 결과를 위해 프롬프트를 미세 조정하기—다음 섹션에서 팁을 확인하세요!
자세한 내용을 확인하려면: Specific를 이용한 AI 설문 응답 분석을 확인하세요.
SaaS NPS를 벤치마킹할 때, CustomerGauge의 2023 보고서에 따르면, SaaS의 평균 NPS는 +36이며, 최고 B2B 기업들은 65 이상을 기록하고 있다는 점을 기억하세요 [1]. 자신의 분석을 맥락화하고 제품 성장을 위한 집중 영역을 찾는 데 도움을 얻을 수 있습니다.
SaaS 고객 NPS 설문 조사 분석에 유용한 프롬프트
AI 설문 분석에서 최대한의 가치를 얻으려면 올바른 프롬프트를 사용해야 합니다—특히 SaaS NPS 설문 조사에서 작업할 때. 여기 내 주력 프롬프트 패턴들이 있습니다:
핵심 아이디어를 위한 프롬프트: 개방형 응답에서 사람들이 언급한 주요 주제를 추출하는 데 사용합니다.
당신의 작업은 핵심 아이디어를 굵게 표시하고(각 아이디어당 4-5 단어) 2 문장 이내의 설명을 작성하는 것입니다.
출력 요구 사항:
- 불필요한 세부 사항 피하기
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람의 수를 명시(숫자로 표현, 가장 많이 언급된 것을 위에)
- 제안 금지
- 표시 금지
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
문맥 명확성을 위한 프롬프트: AI는 컨텍스트를 제공하면 더 똑똑한 답변을 제공합니다—예: NPS 설문 조사 대상, 목표 및 특정 질문에 대한 관심 이유 설명.
이 데이터셋은 순추천 점수(NPS)에 집중하는 SaaS 고객 설문 조사에서 나온 것입니다. 우리의 목표는 높은 추천자 점수를 유도하는 요소와 반대자들이 겪는 문제점을 파악하는 것입니다.
때때로 핵심 아이디어를 보고 싶을 때: 더 알아보기를 사용할 수 있습니다:
더 깊이 파고들기 위한 프롬프트: "XYZ(핵심 아이디어)에 대해 더 알려주세요." 라고 물어보세요. AI는 사용자들이 특정 주제 대해 어떻게 논의하는지 확장하고 구체적인 예시나 인용구를 제공합니다.
특정 주제를 위한 프롬프트: "XYZ에 대해 누군가 이야기 했습니까?" 라고 묻습니다. 고객이 특정 기능이나 경쟁자에 대해 이야기했는지 확인하는 좋은 방법입니다.
고충과 문제점을 위한 프롬프트:
설문조사 응답을 분석하여 가장 흔한 문제점, 좌절감, 또는 언급된 문제를 나열하고 각각을 요약하세요.
동기와 드라이버를 위한 프롬프트:
설문 조사 대화에서 참가자들이 표현하는 주요 동기, 욕망 또는 선택 이유를 추출하세요. 유사한 동기를 그룹으로 묶고 데이터에서 지지 증거를 제공합니다.
감정 분석을 위한 프롬프트:
설문 조사 응답에서 표현된 전반적인 감정(예: 긍정적, 부정적, 중립적)을 평가하세요. 각 감정 카테고리에 기여하는 주요 문구나 피드백을 강조하세요.
제안 및 아이디어를 위한 프롬프트:
설문 조사 참가자들이 제공한 모든 제안, 아이디어, 또는 요청을 식별하고 나열하세요. 주제나 빈도로 조직하고, 관련 있는 경우 직접 인용을 포함합니다.
SaaS NPS 설문조사를 위한 똑똑한 질문을 작성하는 데 깊이 파고들고 싶다면 SaaS 고객 NPS 설문 질문에 대한 모범 사례를 확인하세요.
Specific가 질문 유형에 기반하여 정성 데이터를 분석하는 방법
Specific는 수백 또는 수천 개의 응답을 정리할 때 명확성과 깊이를 위해 조정된 설문 데이터를 처리합니다. 다음은 질문 유형별로 어떻게 분류되는지입니다:
개방형 질문(후속 질문 포함 또는 미포함): 모든 응답과 관련 후속 응답은 해당 질문 아래에 그룹화되어 전체적인 요약을 제공합니다.
후속 질문이 있는 다중 선택: 각 옵션(예: "쉬운 통합" 또는 "고객 지원")에 대해 후속 질문에 대한 응답의 별도 요약을 제공합니다.
NPS 질문: 응답은 추천자, 중립자, 반대자로 자동 분류되며, 각 그룹의 후속 질문에 대한 자세한 요약을 제공합니다.
이는 ChatGPT로 복제할 수 있습니다(필터와 세심한 프롬프트 공학 사용), 그러나 훨씬 더 수동적이고 오류가 발생하기 쉽습니다.
이 유형의 설문을 처음부터 빌드하고 분석하려면 AI 설문 생성기를 확인하거나 SaaS 고객 NPS 설문조사를 위한 프리셋을 사용하세요.
AI의 문맥 크기 한계 문제를 해결하는 방법
모든 AI, ChatGPT 및 Specific를 포함해, 한번에 고려할 수 있는 데이터의 총량인 최대 “문맥 크기”가 있습니다.
필터링: 선택된 질문에 응답한 사용자나 특정 NPS 점수를 선택한 사용자에 대해 대화를 분석하여 대화의 하위 집합을 필터링합니다. 이렇게 하면 AI는 가장 중요한 부분에 집중하여, 제한을 넘어가지 않고도 대상 결과를 얻을 수 있습니다.
크로핑: 때때로 특정 질문(예: "우리가 개선할 수 있는 한 가지는 무엇인가?")에만 관심이 있을 때 사용합니다. 나머지를 모두 잘라내어 초점을 유지하고 AI의 문맥 한도에 맞출 수 있습니다.
이 접근 방식은 인사이트의 품질을 유지하는 데 도움을 줍니다—당신의 산업에서 고성능 업체들과의 벤치마킹이 특히 중요합니다.
SaaS 고객 설문 응답 분석을 위한 협업 기능
협업 분석은 NPS 설문과 작업하는 모든 SaaS 팀에게 고충입니다. 전통적인 워크플로는 모두가 스프레드시트를 서로 전달하거나 ChatGPT 프롬프트를 채팅에 복사 및 붙여넣는 것을 의미합니다. 누가 무엇을 찾았는지, 어떤 세그먼트에 해당하는지 쉽게 추적할 수 없습니다.
Specific로 팀들은 AI와 직접 협력합니다. 각 팀 구성원은 여러 채팅을 열어 자신의 필터, 프롬프트, 초점을 설정할 수 있습니다—예를 들어, 추천자를 위한 한 가지 채팅, 반대자를 위한 다른 채팅.
개별 저작권이 명확성을 높입니다. 각 AI 채팅은 작성자를 보여 주며, 메시지는 각 송신자의 아바타로 태그가 됩니다. 항상 인사이트의 출처를 알 수 있어 폴더 간 분석이 원활합니다.
모든 대화 문맥은 정리되고 공유 준비가 되어 있습니다. 업데이트가 필요한 트렌드(또는 고충)를 발견하면 쉽게 요약하여 대화를 전달할 수 있습니다. 복사 및 붙여넣기를 할 필요가 없습니다.
지금 SaaS 고객 설문 조사 시작하기
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