이 기사에서는 보고 요구 사항에 대한 SaaS 고객 설문 조사에서 응답/데이터를 분석하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 피드백의 홍수를 실행 가능한 보고 통찰력으로 전환하려는 경우, 당신은 올바른 장소에 있습니다.
AI 기반 설문 조사 분석을 위한 적절한 도구 선택
SaaS 고객 설문 조사를 분석하는 데 적합한 접근 방식은 응답 형식에 따라 달라집니다. 숫자를 다루거나 긴 형식의 피드백을 해석하든 간에, 도구의 선택이 과정을 좌우할 것입니다.
정량적 데이터: 어떤 보고 기능이 가장 중요한지, 또는 고객의 몇 퍼센트가 대시보드에서 어려움을 겪고 있는지를 추적하는 경우, Excel 또는 Google Sheets를 사용한 단순한 집계로 작업이 신속하게 완료됩니다.
정성적 데이터: "주요 보고 문제점" 또는 고객의 희망 목록을 묻는 개방형 응답입니까? 이것이 AI 도구가 빛나는 곳입니다. 응답이 길고 맥락이 풍부할 때, AI는 주제를 추출하고, 패턴을 찾아내며, 실제 이야기를 요약할 것입니다. 규모가 커지면 모든 단어를 수동으로 검토하는 것은 불가능합니다.
정성적인 응답을 다룰 때 사용할 도구에 대한 두 가지 접근 방식이 있습니다:
AI 분석을 위한 ChatGPT 또는 유사한 GPT 도구
간단한 복사-붙여넣기 분석: 설문 데이터를 CSV로 내보낸 후 ChatGPT 또는 다른 GPT 기반 AI에 일괄적으로 붙여넣는 간단한 방법을 사용할 수 있습니다. 여기서 "가장 많이 언급된 보고 요구 사항은 무엇인가요?" 또는 "일반적인 문제점을 나열하세요."와 같은 질문을 시작할 수 있습니다.
단점: 복사-붙여넣기는 SaaS 고객 응답이 많은 경우 편리하지 않습니다. 포맷 문제, 맥락 제한, 서로 다른 후속 조치를 섞을 위험 등이 발생할 수 있습니다. 정기적인 NPS 설문 조사나 지속적인 피드백을 실행하는 경우, 빠르게 정리해야만 합니다.
Specific과 같은 올인원 도구
설문조사 전용 플랫폼: Specific과 같은 플랫폼은 전체 워크플로우를 처리합니다: SaaS 고객에게서 설문 응답을 수집하고, 적응형 후속 질문을 하고, AI로 모든 것을 즉시 분석합니다.
각 답변과 함께 더 깊고 상세한 데이터를 얻을 수 있습니다—AI가 단순히 기록하는 것이 아니라 "왜"를 탐구하여 더 풍부한 맥락을 이끌어냅니다.
매끄러운 즉시 분석: 실제로 중요한 점: Specific의 AI는 수백 명의 SaaS 사용자가 말하는 것을 요약하고 숨겨진 패턴을 밝혀내며 확산된 대화를 명료한 보고 인사이트로 바꿉니다. 스프레드시트도 없고 청소도 필요 없습니다, 그냥 바로 실행할 수 있는 명확한 답변을 제공합니다. 게다가 AI와 결과에 대해 대화할 수 있습니다—마치 ChatGPT와 대화하듯이, 하지만 더 나은 맥락 처리와 데이터를 필터링, 관리, 세분화하는 추가 기능과 함께.
놀랍지 않게, 이제 75%의 홍보 관계 전문가는 AI 도구를 핵심 작업 흐름에 포함하고 있습니다—2023년의 28%에서 크게 증가한 것입니다. AI 분석은 빠르게 필수적인 요소가 되어가고 있습니다, 더 이상 선택사항이 아닙니다. [1]
SaaS 고객 보고 필요 설문 데이터 분석에 사용할 수 있는 유용한 프롬프트
Specific의 내장 채팅을 사용하든 ChatGPT와 같은 AI 모델에 대화를 내보내든, 스마트한 프롬프트는 중요한 인사이트를 이끌어내는 데 필수적입니다. 여기 SaaS 고객 보고 필요 설문에 대해 추천하는 몇 가지 프롬프트가 있습니다:
핵심 아이디어 프롬프트: 상위 주제와 그 맥락의 빠른 요약을 원할 때의 골드 스탠더드입니다. 이 프롬프트를 ChatGPT에 넣거나 Specific(기본값으로 설정됨)에서 사용하세요:
당신의 임무는 주요 아이디어를 굵게 표시 (핵심 아이디어당 4-5 단어) + 최대 두 문장으로 설명서를 뽑는 것입니다.
출력 요구 사항:
- 불필요한 세부 내용을 피하세요
- 특정 핵심 아이디어를 언급한 사람 수를 명시하세요 (단어 대신 숫자 사용), 가장 많이 언급된 것을 상단에 배치
- 제안 없음
- 지시 없음
예시 출력:
1. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
2. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
3. **핵심 아이디어 텍스트:** 설명 텍스트
팁: AI는 배경을 제공하면 항상 더 나은 분석을 제공합니다. 예를 들어, 이렇게 말할 수 있습니다:
이 설문 조사는 우리의 분석 플랫폼을 사용하는 SaaS 고객에게 발송되었습니다. 그들의 보고 문제, 충족되지 않은 요구, 그리고 현재 대시보드 솔루션에 대한 불만의 원인을 이해하고 싶습니다.
구체화 요청 프롬프트: 반복되는 주제 "느린 보고서 내보내기"를 발견하면 다음과 같이 후속 조치를 취하세요: "느린 보고서 내보내기에 대해 더 이야기해 주세요—SaaS 고객이 언급한 특정 불만은 무엇이었나요?"
특정 주제 프롬프트: 특정 문제가 발생하는지 빠르게 확인하려면: "실시간 데이터 새로 고침에 대해 언급한 사람이 있습니까? 인용구를 포함하세요."
페르소나 프롬프트: 다른 고객 세그먼트를 발견하려면 다음과 같이 질문하세요: "설문응답에 기반하여, 제품 관리에서 사용되는 '페르소나'와 유사한 특정 페르소나의 리스트를 식별하고 설명하세요. 각 페르소나에 대해, 주요 특성, 동기, 목표 및 대화 중 관찰된 관련 인용구 또는 패턴을 요약하세요."
고충점 및 문제점 프롬프트: 가장 일반적인 문제점, 좌절감 또는 언급된 도전 과제를 알고 싶다면: "설문응답을 분석하고 가장 일반적으로 언급된 문제점, 좌절감, 또는 도전 과제를 나열하세요. 각 문제점을 요약하고, 출현 빈도나 패턴을 노트하세요."
동기 및 드라이버 프롬프트: SaaS 고객이 특정 보고 기능을 원하는 이유를 파악하려면: "설문 대화에서, 그들의 행동이나 선택에 대한 주요 동기, 욕구 또는 이유를 추출하세요. 유사한 동기를 그룹화하고 데이터에서 제공된 증거를 제시하세요."
감정 분석 프롬프트: 전반적인 분위기를 확인하려면: "설문응답에 표현된 전반적인 감정을 평가하세요 (예: 긍정적, 부정적, 중립적). 각 감정 카테고리에 기여하는 주요 문구나 피드백을 강조하세요."
제안 및 아이디어 프롬프트: 어떤 요청이 나타나는지 확인하려면: "응답자가 제공한 모든 제안, 아이디어 또는 요청을 식별하고 나열하세요. 주제나 빈도로 그들을 조직하고 관련 경우 직접 인용구를 포함하세요."
충족되지 않은 요구 및 기회 프롬프트: 제품 격차를 파악하려면: "응답자가 강조한 충족되지 않은 요구, 격차 또는 개선 기회를 찾아 설문응답을 검토하세요."
자신의 SaaS 고객 설문을 만들고 싶다면, 영감을 주는 최고의 SaaS 보고 요구 설문 질문을 확인하세요.
질문 유형별로 Specific이 정성적 설문 데이터를 분석하는 방법
Specific을 사용하면 구조에 관계없이 각 설문 질문에 대한 세부 분석을 받을 수 있습니다:
개방형 질문 (후속 질문 포함 또는 미포함): 모든 자유 형식의 답변과 관련된 후속 설명이 그룹화 및 요약되어, 가장 많이 언급된 주제 또는 문제를 표면화합니다.
후속 질문이 있는 선택형 질문: 각 답변 선택지가 후속 조사에 기반한 자체 AI 기반 요약을 받습니다. "가장 많이 사용하는 보고 유형은 무엇인가요?"라는 질문에 대해 "왜?"라는 후속 질문을 하면 각 보고 선호도를 위한 초점 분석을 받을 수 있습니다.
NPS 질문: Specific은 후속 응답을 세그먼트별로 나누어 (비추천자, 중립자, 추천자) 각 그룹의 사랑이나 좌절감을 유발하는 것의 요약을 제공합니다.
ChatGPT와 같은 도구를 수동으로 사용할 경우, 이를 재현할 수는 있지만, 답을 올바르게 그룹화하기 위해 더 많은 복사/붙여넣기와 조정이 필요할 것입니다.
강력한 답변을 모으기 위한 심층적인 보고서를 보려면, AI 후속 질문 자동화에 대해 읽어보세요.
대규모 SaaS 고객 설문에서 AI 맥락 제한을 다루는 방법
가장 스마트한 AI조차도 맥락 제한이 있습니다—한 번에 '마음에 담을 수 있는' 데이터의 양이 한정되어 있습니다. 설문 응답 수가 많아지면 벽에 부딪히게 됩니다. 전문가 도구 (Specific 등)이 이를 해결하는 방법은 다음과 같습니다:
필터링: 특정 질문이나 선택에 연결된 설문 대화만 AI에 전송합니다. "맞춤형 대시보드"를 언급한 고객만 중요하다면, 데이터셋을 분석 전 필터링하세요. 이렇게 하면 대량 세트를 AI 기억에 맞게 깔끔하게 유지할 수 있습니다.
AI를 위한 질문 자르기: 분석 맥락에 포함하려는 질문(및 그 답변)을 선택합니다. 관련 없는 대화로 AI를 가득 채울 필요 없습니다—탐색하고자 하는 피드백에 정확히 집중하세요.
이것을 사용하면 거대한 설문조사라도 실마리나 뉘앙스를 잃지 않고 분석할 수 있습니다. 아마도 이 유형의 정밀한 필터링이 현재 78%의 조직이 AI를 적어도 하나의 핵심 기능에 사용하고 있으며, 이 때문에 회사들이 프로세스를 AI로 전환하는 큰 이유입니다. [3] 스스로 하고 싶으신가요? Specific의 AI 분석 워크플로우 개요를 확인하세요.
SaaS 고객 설문 응답 분석을 위한 협업 기능
협업은 대부분 SaaS 보고 설문이 걸림돌에 부딪히는 부분입니다—결과를 넘겨주고, 해석을 조정하거나, 어느 한 사람의 이메일 스레드에서 통찰력을 잃어버리는 것을 방지합니다.
대화형 데이터 검토: Specific을 사용하면 팀이 플랫폼 내 AI와 직접 채팅하여 설문 데이터를 분석합니다. 팀 어느 누구라도 새로운 질문, 프롬프트, 가설을 기여할 수 있으며, 스프레드시트를 조작할 필요가 없습니다.
맥락이 있는 다중 채팅: 원하는 만큼 채팅 세션을 시작할 수 있습니다—각기 다른 세그먼트, 보고 기능, 또는 페르소나에 초점을 맞춥니다. 각 채팅은 누가 시작했고 어떤 필터가 적용되었는지 추적하므로 여러 질문선을 한 번에 쉽게 관리할 수 있습니다.
손쉬운 팀 간 이양: 모든 협력자는 누가 무엇을 질문하는지 볼 수 있으며, 각 AI 채팅 메시지에 아바타 마커가 있습니다. 명확하고, 시각적이며, 분산된 분석이 수월해집니다. 이는 SaaS 고객의 통찰력을 보고 제품 개선으로 변환하는 데 더 많은 시간을 할애하고 보다 적은 시간 동기화를 맞추는 것을 의미합니다.
이러한 협력적 설문 조사 기능을 실제 워크플로우에서 보고 싶으신가요? Specific SaaS 보고 설문 생성기를 설정하거나 SaaS 보고 필요 설문을 작성하는 방법을 읽어보세요. SaaS 보고 필요 설문 작성 방법 가이드.
지금 보고 요구 사항에 대한 SaaS 고객 설문 만들기
제품 연구를 시작하고 AI 기반 설문 분석으로 더 스마트하고 빠른 결정을 내리세요—첫날부터 명확한 보고 인사이트와 팀 협업을 얻으십시오.