정부 서비스 설문조사에서 시민 피드백을 수집할 때 특히 대중교통에 대해 설문조사가 질적 또는 양적인지 이해하는 것은 중요합니다.
올바른 접근 방식을 선택하면 서비스를 개선하려는 팀에게 인사이트의 깊이와 실행 가능성이 결정됩니다.
그리고 오늘날 AI 설문 조사 도구는 질적 데이터 분석을 숫자 작업만큼 쉽게 만들어 접근 방식 간의 선택이 어느 때보다 덜 까다롭습니다.
대중교통에서 질적 대 양적 설문조사 이해하기
시민 피드백을 수집하는 방법의 핵심 차이점을 분석해 보겠습니다. 양적 조사는 숫자에 관한 것입니다. 만족도 점수, 사용 빈도, "버스를 얼마나 자주 사용합니까?"와 같은 측정 가능한 사실입니다. 이는 차트, 평균, 추세로 표현할 수 있는 확실한 데이터를 제공합니다.
질적 조사는 이야기, 경험, 불만, 동기를 중심으로 진행됩니다. 여기서 "마지막 여정에 대해 이야기해 주세요"라고 질문하고, 숫자로만 제공할 수 없는 세부 정보를 얻는 것입니다.
양적 조사는 "얼마나 많은가" 또는 "얼마나 많이"에 대한 답변을 제공합니다. 이는 승객 수를 추적하고, 몇 명이 서비스가 접근 가능한지 식별하며, 구역별 만족도 기준을 구축하는 데 이상적입니다.
질적 조사는 "왜"와 "어떻게"에 대한 답변을 제공합니다. 시민들이 특정 노선을 싫어하는 이유나 특정 정거장이 불안전하거나 쾌적하다고 느끼는 이유를 이해해야 할 때 두각을 나타냅니다.
측면 | 양적 | 질적 |
|---|---|---|
설문 조사 질문 | 주당 트램을 얼마나 자주 사용합니까? | 트램을 좀 더 쾌적하게 만들기 위해 무엇이 필요합니까? |
수집된 데이터 | 숫자, 평가, 예/아니오 | 댓글, 이야기, 상세 피드백 |
최적 사용 | 트렌드, 비교, KPI | 근본 원인, 아이디어, 맥락 |
예시 양적 질문: “1~5점 척도로 버스 청결도에 얼마나 만족하십니까?”
예시 질적 질문: “버스 청결도를 경험한 최근 사례를 설명해 주시겠습니까?”
왜 질적 피드백이 대중교통 서비스를 변화시키는가
솔직히 말해서: 숫자만으로는 대중교통에서 시민의 진정한 여행 이야기를 알 수 없습니다. 60%가 트램에 대해 "중립"이라고 느낀다는 것을 알 수 있지만, 왜인지는 모릅니다.
개방형 질문은 시민들이 말하지 않는 하드 데이터를 드러냅니다: 아마도 정거장의 조명, 운전자의 친절함, 또는 비오는 날의 빈번한 지연일 것입니다. 이러한 세부 사항은 응답자들이 자신의 마음을 자유롭게 표현할 때 나타납니다.
대화형 설문조사—특히 Specific과 같은 AI에 의해 구동되는 설문조사는 스마트하고 실시간으로 추가 질문을 통해 더 깊이 아는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 자동 AI 후속 질문과 같은 기능을 통해 설문 조사는 즉시 “왜 3/5점을 주셨습니까?”라고 질문하고, 시민의 답변을 바탕으로 추가로 파고들 수 있습니다.
만약 어떤 승객이 “버스 신뢰성”을 2/5로 평가하면, 설문조사는:
왜 신뢰성 평가를 2/5로 했는지 설명해 주시겠습니까?
라고 물어볼 수 있습니다. 만약 답이 “주말에 버스가 자주 늦습니다”라면, AI는 다음과 같이 후속 질문을 합니다:
어떤 노선이나 시간이 가장 지연 영향을 많이 받는지 공유해 주시겠습니까?
이렇게 기본 점수가 실행 가능한 인텔리전스를 즉시 해제합니다: 이제 계획자들은 주말에 특정 노선의 신뢰성 문제가 있다는 것을 알게 됩니다. 그저 막연한 문제로 남지 않게 됩니다.
이것은 단지 이론이 아닙니다. 최근 연구에 따르면, 75%의 대중교통 기관이 AI 기반의 질적 분석이 전통적인 설문보다 승객 경험에 대한 더 깊은 통찰력을 제공한다고 했습니다 [3]. 그리고 이 혁신은 널리 퍼져 있으며—AI 기반 설문조사 도{