이 기사는 제품 신뢰성과 관련된 SaaS 고객 설문의 응답을 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 설문 데이터에 빠져들어 빠르게 해석하고 싶다면, 당신은 올바른 장소에 있습니다.
분석에 적합한 도구 선택하기
사용할 도구와 접근 방식은 설문 응답의 구조와 내용에 따라 달라집니다. 제 생각은 다음과 같습니다:
정량적 데이터: 설문조사가 숫자를 포함하고 있다면, 예를 들어 얼마나 많은 사람들이 제품의 신뢰성을 9/10으로 평가했는지 파악하는 것은 간단합니다. 저는 엑셀이나 구글 시트를 사용합니다—간단히 점수를 합산하고, 평균을 계산하고, 빠르게 피벗 테이블을 만드는 것뿐입니다. 빠르고 SaaS 고객들이 어떻게 생각하는지를 명확하게 볼 수 있습니다.
정성적 데이터: 추가 질문 후의 자세한 응답이나 개방형 응답? 이 부분이 복잡해집니다. 모든 응답을 하나하나 읽는 것은 시간과 편견, 피로를 초래합니다. 여기에서 AI 도구가 매우 유용합니다. 반복되는 주제를 찾아주고, 감정을 추출하고, 대량의 코멘트를 우리가 단독으로는 처리할 수 없는 방식으로 정리해줍니다.
정성적 응답을 처리할 때, 도구를 위한 두 가지 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사 GPT 도구
복사-붙여넣기와 채팅: 설문 데이터를 내보내고 ChatGPT(또는 유사 도구)에 붙여넣을 수 있습니다. 그 후, 요약이나 주요 주제를 요청하며 AI와 대화합니다.
단점: 이 방법은 데이터 세트가 커질수록 다소 번거로워질 수 있습니다. 데이터 준비, 정리, 중요한 응답을 놓치지 않도록 하는 데 수작업이 필요합니다. 또한 ChatGPT는 설문 논리나 원본 설문 질문에 대한 인식이 내장되어 있지 않으므로 분석이 조각나고 오류가 발생하기 쉽습니다.
Specific과 같은 올인원 도구
통합 설문 수집 및 AI 기반 분석: Specific은 이 정확한 워크플로우를 위해 설계되었습니다. SaaS 고객 피드백 수집과 결과 분석을 모두 수행하는 플랫폼입니다. 자세한 내용은 우리의 AI 설문 응답 분석 기능 페이지에서 확인할 수 있습니다.
스마트한 데이터 시작: Specific으로 설문을 작성하면 AI가 자동으로 추가 질문을 합니다. 이는 심도 있는 고품질 응답을 받는다는 것을 의미합니다—더 이상 단일 단어 응답이나 얕은 데이터가 없습니다. 작동 방식이 궁금하신가요? 자동 AI 추가 질문에 대한 자세한 페이지를 확인하세요.
즉각적인 AI 요약 및 인사이트: 설문이 완료된 후 Specific의 AI가 바로 작업을 시작합니다. 응답을 요약하고, 주요 주제를 강조하고, 놓칠 수 있는 트렌드를 찾습니다. 결과에 대해 AI와 대화하고, 컨텍스트에서 귀하의 질문에 AI가 답변합니다—스프레드시트를 조작할 필요가 없습니다.
분석의 맞춤화 및 관리: AI가 볼 데이터를 정확히 제어할 수 있습니다. 특정 추가 질문에 대한 개방형 응답만 살펴보고 싶으신가요? 데이터를 AI 컨텍스트로 보내는 것을 관리하고 질문별로 필터링하거나 여러 필터를 결합하여 결과를 정밀하게 조회할 수 있습니다.
설문 작성에서 대화형 분석까지 올인원 워크플로를 원하는 설문 제작자를 위해, Specific의 AI 설문 생성기는 시간을 절약하고 고객 피드백에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
연구에 따르면, 87%의 기업들은 AI 기반 분석을 포함한 고급 분석이 수작업 방식보다 더 나은 명확성과 빠른 의사 결정을 제공한다고 믿습니다. [1]
SaaS 고객 설문 제품 신뢰도 응답을 분석하기 위한 유용한 프롬프트
보다 깊이 있는 통찰력을 얻으려면 올바른 질문을 하는 것에서 시작해야 합니다—AI에게 "말할 때"도 마찬가지입니다. 여기에는 설문 응답 데이터에서 강력하고 미묘한 답변을 얻는 데 도움이 되는 프롬프트가 있습니다. ChatGPT에 단순히 복사 붙여넣기하거나 Specific의 채팅 인터페이스 내에서 사용할 수 있습니다.
핵심 아이디어를 위한 프롬프트: 모든 개방형 응답에서 주제를 찾고 싶을 때 사용하십시오. 이 프롬프트는 Specific의 AI 분석의 핵심이며, 다른 GPT 기반 도구에서도 잘 작동합니다.
당신의 임무는 핵심 아이디어를 굵게 표시하고(각 핵심 아이디어마다 4-5 단어) 설명을 최대 2문장으로 추출하는 것입니다.
출력 요구사항:
- 불필요한 세부사항 피하기
- 몇 명의 사람들이 특정 핵심 아이디어를 언급했는지 명시(숫자로, 단어가 아님), 가장 많이 언급한 것 상단에
- 제안 금지
- 표시 금지
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
AI에 컨텍스트 제공: 설문조사, 목표 및 타겟 관객에 대한 정보를 많이 공유할수록 더 나은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 여기에 제가 요청하는 방법입니다:
“SaaS 고객의 제품 신뢰성에 대한 설문 응답을 분석하십시오. 정전에 관련된 주제, 기능 요청 및 고객 지원 품질을 식별하십시오. 제 목표는 다음 릴리스를 위한 수정 사항을 우선적으로 해결하는 것입니다.”
추가 프롬프트로 구체화: 핵심 아이디어를 본 후 AI에 다음과 같이 종종 요청합니다:
XYZ(핵심 아이디어)에 대해 더 설명해 주세요.
특정 주제에 대한 프롬프트: 특정 문제(예: "가동 중단")가 언급되었는지를 검증하고 싶을 때 단순히 물어보세요:
가동 중단에 대해 이야기한 사람이 있나요? 인용문을 포함합니다.
고충 및 도전 과제를 위한 프롬프트: 고객의 불만을 정확히 알아내기 위해:
설문 응답을 분석하고 언급된 가장 흔한 고충, 불만 또는 도전 과제를 나열하세요. 각 사항을 요약하고, 발생 빈도 또는 패턴을 적어 놓으세요.
제안 및 아이디어를 위한 프롬프트: 사용자로부터 직접 개선 아이디어를 수집:
참가자가 제공한 모든 제안, 아이디어 또는 요청을 식별하고 나열합니다. 주제 또는 빈도에 따라 이를 조직하고, 관련된 경우 직접 인용문을 포함합니다.
감정 분석을 위한 프롬프트: 전체 고객층의 감정을 빠르게 파악하는 방법:
설문 응답에서 표현된 전체적인 감정을 평가하세요(예: 긍정적, 부정정, 중립적). 각 감정 범주에 기여하는 주요 구문이나 피드백을 강조 표시하세요.
충족되지 않은 요구 및 기회에 대한 프롬프트: 현재 제품에 의해 처리되지 않는 격차를 찾고 싶을 때 이상적입니다:
응답자가 강조한 해결되지 않은 요구, 격차 또는 개선의 기회를 설문 응답에서 발견하세요.
가장 좋은 부분? 이러한 프롬프트를 혼합 및 매치하여 다층 인사이트를 얻거나, 회사를 위한 용어로 적응할 수 있습니다. 설문 설계에 대한 더 깊은 내용을 원한다면, SaaS 고객 설문에서 제품 신뢰성에 대한 최고의 질문이나 처음부터 설문을 생성하는 팁을 확인하세요.
Specific이 질문 유형에 기반해 정성적 데이터를 분석하는 방법
개방형 질문(추가 질문 유무 관계없이): 각 개방형 질문은 주요 응답에 대한 요약과 추가 질문에 대한 요약을 받습니다. 단순한 댓글이 아니라 그 뒤에 숨겨진 이유를 빠르게 볼 수 있습니다.
추가 질문이 있는 선택 질문: 사용자가 옵션을 선택할 때(예를 들어, '가끔 불안정함'을 선택하고) '왜 그렇게 말했나요?'라는 추가 질문을 하면, Specific은 각 옵션에 대한 설명을 요약하여 제공합니다. 사용자 세그먼트와 이유를 교차 매치할 수 있어 매우 실행 가능합니다.
NPS 질문: 순추천지수에 대해서는 지지자, 중립자, 비추천자에 대한 구체적인 요약이 제공되고, 그들의 구체적인 추가 응답까지 나옵니다. 이는 우선순위에 도움을 주고 문제 해결을 돕기위해 필수적입니다.
ChatGPT와 같은 도구와 함께 이 종류의 그룹화된 분석을 수행할 유연성이 있지만, 통합 도구인 Specific을 사용하는 것보다 일부 추가 복사-붙여넣기 및 데이터 준비가 필요합니다.
이러한 구조 덕분에 제품 팀의 75%가 그룹화 논리가 내장된 플랫폼을 사용하여 주요 인사이트를 더 빨리 식별한다고 보고했습니다. [2]
AI의 컨텍스트 제한 처리 방법
ChatGPT와 Specific과 같은 도구를 작동시키는 AI 모델에는 "컨텍스트 크기 제한"이 있습니다. 이는 한 번에 분석할 수 있는 텍스트의 양을 의미합니다. 수백 개의 세부 응답이 있는 설문조사의 경우, 이 한계에 빨리 도달하게 됩니다.
이 난관을 극복할 수 있는 두 가지 현명한 방법이 있습니다(두 가지 모두 Specific에 내장됨):
필터링: AI가 특정 질문에 답하거나 특정 선택을 한 SaaS 고객과의 대화만 분석하도록 할 수 있습니다. 이를 통해 분석이 집중되고 컨텍스트는 관련 없는 응답에 낭비되지 않도록 합니다.
크로핑: 모든 질문의 데이터를 AI에 보내는 대신, 몇 가지에만 집중하세요. 예를 들어, "주요 고충"이나 "중요한 장애 세부사항"에 집중하세요. 이렇게 하면 입력이 간결하고, 관련성이 있으며, 모델의 컨텍스트 윈도우 내에 잘 맞아 들어갑니다.
다른 도구에서 한계에 도달하면, 업로드 전에 이러한 조작을 세션으로 나누어 처리하세요. 가트너에 따르면, 대규모 고객 피드백을 처리하는 기업의 62%가 전통적인 AI 워크플로에서 컨텍스트/크기 제한을 주된 제약으로 꼽고 있습니다. [3]
SaaS 고객 설문 응답 분석을 위한 협업 기능
제품, 지원, 엔지니어링을 동시에 작업하는 경우 설문 분석을 위한 팀워크가 항상 순조로운 것은 아닙니다. 투명성, 버전 관리, 발견된 내용을 모두 쉽게 보고 분석할 수 있는 방법을 원합니다.
AI와 채팅하며 분석: Specific에서 질문이나 프롬프트를 입력하고 AI가 즉시 답변하여 지체와 혼란을 줄입니다. 이는 팀과 데이터를 더 가깝게 연결합니다.
명확성을 위한 다수의 커스텀 채팅: 각 제품 관리자나 분석가를 위해 각각 다른 필터나 데이터 뷰가 있는 별도의 채팅 세션을 만들 수 있습니다. 각 채팅은 그 작성자에 의해 명확히 표시되어 중복 작업을 줄이고 팀원들이 누가 어떤 질문을 했는지 볼 수 있습니다(발 밟기가 없습니다!).
책임성을 위한 아바타: 스치 한 메시지에 사용자 아바타 태그를 보아 어떤 팀원이 무엇을 말했다는 것을 한눈에 알 수 있습니다. 이 기능은 저평가되었지만, 공유된 이해를 구축하고 중복된 작업을 피하며 부서 간 조정을 빠르게 합니다.
자신만의 팀 워크플로를 구축하려면, 이 AI 기반 기능이 여러분의 요구에 어떻게 맞을 수 있는지 알아보려면 AI 설문 편집기와 AI 설문 생성기를 탐색하세요.
지금 SaaS 고객 설문에서 제품 신뢰도를 조사하세요
AI 도구인 Specific을 활용하여, 더 빠르게 품질 데이터와 실행 가능한 통찰력을 얻고, 신뢰성 설문을 작성, 실행 및 분석하세요.