온보딩 경험 조사를 위한 체험 사용자 설문을 계획할 때, 첫 번째로 자주 묻는 질문은 다음과 같습니다: 설문이 질적인가 또는 양적인가? 이것은 단순히 학문적인 문제에 그치지 않습니다—이 질문은 사용자가 귀하의 제품에서 처음으로 취하는 주요 단계에 대해 배우는 모든 것을 형성합니다.
질적 및 양적 설문은 프리미엄 플랜 사용자를 이해하는 데 각각의 역할을 합니다. 그러나 올바른 접근 방식을 선택하면 발견할 내용을 바꾸고 그것을 얼마나 빨리 적용할 수 있는지를 변화시킬 수 있습니다.
온보딩 연구를 위한 질적 대 양적 설문 이해하기
분해해 보겠습니다: 질적 설문은 의견, 동기 및 감정을 탐색하기 위해 개방형 질문을 통해 깊이 파고듭니다. 대화와 같은 방식으로 작동하여 프리미엄 플랜 사용자가 온보딩 중 어떻게 느끼는지를 발견하는 데 완벽합니다. 양적 설문은 퍼센티지, 완료율, 그리고 시간 경과에 따라 비교할 수 있는 구체적인 수치를 다룹니다. 이러한 설문은 시범 사용자가 어떤 기능에 참여하는지 또는 제품을 추천할 가능성이 어느 정도인지를 보여주는 광범위한 패턴을 제공합니다.
질적 | 양적 |
|---|---|
개방형, 대화형 질문 | 다중 선택, 평가 척도, 체크박스 |
동기, 문제점, 감정 파악 | 무엇, 얼마나 많이, 얼마나 자주를 측정 |
소규모 샘플 크기에 적합 | 대규모 그룹에 이상적 |
“온보딩 중 겪었던 문제를 설명하세요.” | “1-10 척도로 온보딩이 얼마나 쉬웠습니까?” |
질적 설문을 통해 프리미엄 사용자의 온보딩 여정 뒤에 숨겨진 이야기를 들을 수 있습니다. 왜 누군가가 헷갈렸거나 업그레이드하게 된 이유를 포착할 수 있습니다. 반면, 양적 설문은 온보딩 프로세스의 이탈율이나 핵심 기능을 활성화한 사용자 비율을 추적할 수 있으므로, 문제(그리고 성공)를 대규모로 볼 수 있습니다. 이러한 두 접근 방식은 특히 온보딩 경험 연구에서 함께 사용될 때 강력할 수 있습니다.
체험 사용자 인사이트를 위한 질적 설문이 유리할 때
때때로 숫자만으로는 전체 이야기를 전하지 못합니다. 숫자가 아닌 이야기가 필요할 때 저는 질적 설문에 의지합니다:
동기 탐색: 왜 체험 사용자가 온보딩을 완료하려고 할까요?
혼란 지점 이해: 처음으로 제품을 사용해 볼 때 사람들을 헷갈리게 했던 것은 무엇입니까?
아이디어와 요청 수집: 시작하는 것에 대해 사용자들은 무엇이 다르기를 바랐습니까?
대화형 설문은 여기에서 미니 인터뷰처럼 작용합니다. 이들은 미묘한 차이를 포착합니다. 이제 AI 기반의 후속 조치 덕분에, 현장에서 더 깊이 파고들어 물어볼 수 있습니다—이를 통해 사용자 연구가 더욱 풍부하고 확장 가능해집니다. (AI를 활용한 자동 후속 질문에 대해 자세히 알아보세요.)
프리미엄 플랜 사용자를 대상으로 한 온보딩 연구에서 잘 작동하는 세 개의 개방형 질문:
“[제품]의 첫 사용에서 혼란스러웠던 점은 있었나요?”
“체험에서 가장 큰 가치를 얻도록 도와준 요소는 무엇인가요?”
“온보딩에서 한 가지를 바꿀 수 있다면 무엇을 바꾸겠습니까?”
감정적 인사이트: 질적 설문은 온보딩이 실제로 어떤 감정을 느끼는지를 드러냅니다—기쁨의 순간부터 좌절의 지점까지. 이 감정 레이어는 마찰 지점이나 예상치 못한 기쁨을 발견하는 데 있어 중요한 요소입니다. 이는 단순한 평점이나 체크박스로 포착할 수 없습니다.
온보딩 성공을 측정하기 위해 양적 설문 사용하기
다른 경우, 구조화된 데이터를 차트로 표현할 필요가 있습니다. 양적 설문은 다음과 같은 상황에서 빛을 발합니다:
NPS 점수 또는 제품 만족도를 시간 경과에 따라 추적할 때
완료율 측정 (온보딩을 완료한 사람 vs. 중도 포기한 사람)
기능 채택 평가 (X 또는 Y 기능을 사용했는지?)
왜 이것이 중요합니까? 지표는 변경 후 온보딩이 개선되고 있는지, 또는 다시 생각해봐야 할 필요가 있는지를 알려줍니다. 예를 들어, 사용자 중 77%는 제품의 온보딩 과정을 중요하게 여기며, 원활한 경험은 체험에서 유료로의 전환을 50% 높일 수 있습니다. 양적 질문은 답변하기 쉽고, 많은 프리미엄 플랜 사용자의 데이터를 쉽게 수집할 수 있게 합니다.
보다 나은 방법은 AI 기반 대화형 후속 조치를 추가하여 일부 질적 깊이를 혼합하는 것입니다—“당신은 온보딩에 대해 6점을 주셨습니다. 10점이 되기 위해 무엇이 필요했습니까?”
프리미엄 온보딩 설문을 위한 실용적인 양적 질문들:
“온보딩 과정에 얼마나 만족하십니까? (매우 불만족 — 매우 만족)”
“어떤 온보딩 리소스를 사용했습니까? (모두 선택: 비디오, 도움말 기사, 채팅 지원, 없음)”
“첫 7일 내에 저희 주요 기능을 활성화하셨습니까? (예/아니오)”
AI가 질적 설문 분석을 혁신하는 방법
질적 피드백의 고전적인 문제는 방대한 텍스트를 정리하고, 응답을 태그하고, 주요 테마를 파악하는 것입니다. 설문 응답 분석에 AI를 사용하면 즉시 요약, 감정 분석을 받을 수 있으며, 데이터에 대해 상세한 질문을 할 수 있게 됩니다—수작업이 전혀 필요 없습니다.
Specific에서는 사용자가 설문 데이터를 ChatGPT와 대화하듯 활용할 수 있습니다. 다음은 시험 사용자의 온보딩에 대한 예시 분석 프롬프트입니다:
온보딩 방해 요소 찾기:
체험 중에 프리미엄 시험 사용자가 온보딩 동안 언급한 가장 흔한 과제는 무엇입니까?
사용자 감정 요약하기:
시험 사용자 응답에서 제품 첫 경험에 대한 감정적 톤을 요약하세요.
업그레이드 동기 찾기:
사용자가 온보딩 중에 프리미엄 플랜에서 업그레이드(또는 업그레이드하지 않는) 이유는 무엇인가요?
주제를 원하든, 직접 인용을 원하든, 사용자 그룹별 세부 분석을 원하든, AI는 즉시 처리하여 온보딩 연구 주기를 대폭 가속화시킵니다.
혼합 설문을 통한 완전한 인사이트
대부분의 온보딩 연구 프로젝트는 하이브리드 접근 방식을 통해 혜택을 받습니다—구조화된 양적 질문으로 큰 그림을 얻고, 풍부한 질적 후속 질문으로 보다 깊은 문맥을 파악합니다. 현대의 상호 대화형 설문은 이를 원활하게 만듭니다. 숫자 질문으로 시작하고 AI가 그 이유를 파고들도록 할 수 있습니다.
AI 설문 생성기를 통해 만들어진 설문으로 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다:
“온보딩 후에 저희 제품을 추천할 가능성이 얼마나 되십니까?”
그런 다음 AI 프롬프트를 사용하여 후속 질문을 합니다:
당신의 평점에 영향을 미친 요인은 무엇입니까?
온보딩에 관한 특별한 경우: 양 방법을 혼합하면 얼마나 많은 체험 사용자가 온보딩을 완료하거나 핵심 기능을 활성화했는지를 추적하는 동시에 그들의 행동이나 망설임 뒤에 있는 이유를 밝혀내는 데 도움을 줍니다. 이는 이야기를 담은 지표와 균형을 맞추어 행동 가능한 인사이트를 얻을 수 있는 방법입니다—프리미엄 플랜 사용자의 체험을 개선하는 진정한 열쇠입니다.
이 결합된 방법론은 양적 맥박과 질적 세부사항을 한 번의 매끄러운 사용자 흐름으로 캡처할 수 있다는 것을 의미합니다.
온보딩 설문 시작하기
결국 “설문이 질적 또는 양적인가?”에 대한 결정은 귀하의 온보딩 연구 목표에 따라 다릅니다—숫자, 이야기, 또는 둘 다를 원하는지에 따라. 현재의 AI 설문 빌더로는 어느 타입의 설문도 간단하고, 빠르고, 유연하게 설정할 수 있습니다. AI 설문 편집기와 같은 대화형 도구로 자연스럽게 대화하면서 설문을 설계하고 편집할 수 있습니다.
온보딩 연구를 개선할 준비가 되셨나요? 귀하의 필요에 맞는—질적, 양적, 또는 혼합—설문을 직접 생성하고 플랫폼이 세부 사항을 관리하도록 하세요. 깊이와 규모 사이의 거래는 없습니다. 사용자와 체험자의 필요를 충족시키는 데 집중하세요.