이 기사는 Net Promoter Score (NPS)에 대한 SaaS 고객 설문 조사를 만드는 방법을 안내합니다. Specific을 사용하면 대화형 NPS 설문 조사를 몇 초 만에 만들 수 있습니다. 지금 NPS 설문 조사를 생성해보세요.
Net Promoter Score (NPS)에 대한 SaaS 고객 설문 조사 생성 단계
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더 이상 읽을 필요도 없습니다—Specific의 AI 설문 조사 생성기가 전문 지식을 바탕으로 SaaS 고객 NPS 설문 조사를 설계하여 모든 것을 처리합니다. 실제로 후속 질문들을 통해 중요한 정보를 수집하므로 중요한 세부 사항을 놓치지 않습니다.
SaaS 고객 NPS 설문 조사가 중요한 이유
Net Promoter Score (NPS)에 중점을 둔 SaaS 고객 설문 조사를 실행하지 않으면 성장, 충성도, 제품 개선을 위해 필요한 데이터를 놓칠 수 있습니다. NPS 설문 조사는 고객 중심의 SaaS 전략의 중추 역할을 하므로, 고객의 진정한 느낌을 빨리 파악할 수 있으며, 이들을 위한 다른 전략이 필요합니다.
NPS는 충성도를 측정합니다—미국 소비자의 66%가 단순한 제품과 가격뿐 아니라 충성도 요인을 기반으로 의사 결정을 내린다고 합니다. 위치를 모른다면 사용자 유지의 이유를 추측해야 합니다. [1]
NPS 피드백을 건너뛰면: 경쟁업체는 쌓이는 위험을 인식하고, 주요 사용자들을 인지하며, 더 자신감을 갖고 반복합니다.
SaaS의 평균 Net Promoter Score는 약 36이지만, 리더들은 최대 92까지 도달합니다. 추적하지 않으면, 산업 최고의 성과나 점수를 무엇이 특정하여 이끄는지 알지 못합니다. [2][3]
SaaS 고객 인식 설문 조사의 중요성은 명확합니다—충성도를 이해하고, 개선 분야를 식별하며, 성장이 방해되기 전에 트렌드를 발견하는 데 기반을 제공합니다.
좋은 Net Promoter Score (NPS) 설문 조사가 SaaS 고객에게 중요한 이유
훌륭한 NPS 설문 조사는 편견을 피하고 매력적이어야 합니다. 명확성은 필수입니다—모호한 질문은 신뢰할 수 없는 답변을 유도합니다. 질문이 임상적이거나 판단적으로 들리면 데이터가 문제를 안게 됩니다.
명확하고 편향 없는 질문은 강제된 평가 대신 정직한 피드백을 유도합니다.
대화형 어조 사용—응답자가 더 개방되어 상세한 응답을 제공할 가능성이 높아집니다.
성공의 척도는 응답의 양 (높은 완성율)과 질 (실용적인 세부 정보) 모두에 의해 측정됩니다. 단순히 7 또는 8의 바다만이 아닌 풍부한 피드백을 원합니다.
나쁜 관행 | 좋은 관행 |
|---|---|
선도적 질문 (“우리의 새 대시보드가 맘에 들지 않습니까?”) | 중립적이고 명확한 질문 (“우리 제품을 추천할 가능성을 어떻게 평가하시겠습니까?”) |
너무 전문적인 용어 혹은 복잡한 표현 | 간단한 언어, 명확성을 위한 간략한 후속 질문 |
한 번 하고 끝, 후속 질문 없음 | 적절하고 맥락인 대화형 흐름 |
SaaS 고객 NPS 설문 조사에 사용할 질문 유형
설문 조사를 작성할 때 선택하는 질문 유형은 경험과 통찰력에 큰 영향을 미칩니다. 대화형 설문 조사에서는 개방형과 구조화된 질문을 혼합하는 것이 최상의 결과를 가져옵니다. 더 많은 예시와 팁이 필요하다면 우리의 SaaS 고객 NPS 설문 조사에 가장 적합한 질문에 대한 전체 가이드를 확인하세요.
개방형 질문은 고객이 진짜로 생각하는 바를 드러내는 데 도움이 됩니다. 색상과 맥락이 필요한 경우에 사용하십시오, 단순한 숫자 이상의 것이 필요할 때.
당신의 점수의 주요 원인은 무엇입니까?
우리가 좀 더 추천받을 가능성을 높이는 데 어떤 일을 할 수 있습니까?
단일 선택형 매체질문은 구조화된 분석에 적합하며, 고객 기반을 세분화하거나 빠르게 트렌드를 분석할 때 유용합니다.
우리의 SaaS 제품의 어떤 부분을 가장 중요하게 평가하십니까?
사용 용이성
고객 지원
기능 세트
가격
NPS (순 추천 고객 지수) 질문은 상황을 빠르게 파악하고 싶을 때 매번 사용하십시오—그런 다음 더 많은 세부 정보로 후속 조치를 취하십시오. 사용할 수 있는 템플릿을 보고 싶나요? 여기서 SaaS 고객 NPS 설문 조사를 자동으로 생성할 수 있습니다.
0에서 10까지의 척도로, 친구나 동료에게 우리 제품을 추천할 가능성이 얼마나 될까요?