설문조사 결과 및 데이터 분석 방법: 답을 찾는 6가지 쉬운 방법

모든 올바른 질문을 할 수 있지만 답변을 듣는 방법을 모른다면 의미가 없습니다.

설문 조사를 실행하는 가장 중요한 단계 중 하나는? 결과를 분석합니다. 소비자가 당신에게 말하려고 하는 것을 해석하는 것은 아마도 앞으로 몇 년 동안 당신의 마케팅 전략, 메시징, 신제품 또는 서비스에 정보를 제공할 것이므로 올바르게 이해하는 것이 중요합니다.

종종 설문조사의 데이터를 분석하는 것은 과소평가된 기술입니다. 일부 설문 조사 도구는 화려한 대시보드에서 멋진 그래프를 만들어 냅니다. 그러나 올바른 필터와 지식, 그리고 건전한 비판적 사고 없이는 다른 버전의 진실을 보고 있을 수 있습니다 .

정확하고 실행 가능한 데이터를 찾으려면 더 깊이 살펴보고 연결을 찾고 가정과 편차를 제거해야 합니다.

이 기사에서는 설문조사 결과를 분석하는 기술을 익히는 데 도움이 될 것입니다. 정보에 입각한 비즈니스 결정은 여기에서 시작됩니다!

다음은 최고의 팁입니다.

1. 설문조사 결과를 전체적으로 살펴보세요.
2. 응답한 사람들의 인구통계를 살펴보십시오.
3. 다른 질문에 대한 응답을 비교하여 편차 찾기
4. 계층화된 데이터로 특정 데이터 포인트 간의 연결 찾기
5. 새로운 데이터를 과거 데이터와 비교
6. 항상 비판적이어야 합니다.

심층 조사 분석을 수행하는 이유는 무엇입니까?

통찰력을 수집하기 위해 설문 조사를 수행할 때 일반적으로 고객 또는 소비자를 많이 신뢰하게 됩니다. 물론 올바른 질문을 하고 있는지 확인해야 하지만 궁극적으로 답변을 제공하고 따라서 마케팅, 제품, 판매 등을 위한 전략을 형성하는 것은 바로 질문자입니다.

설문조사는 다양한 목적으로 사용됩니다. 새로운 제품 라인을 개발하고 고객이 중요하게 여기는 기능에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 또는 새로운 시장으로 확장하려고 하고 사람들의 쇼핑 습관에 대해 알고 싶어합니다.

수정처럼 명확한 질문과 논리적인 설문 구조는 잘못된 정보를 수집하거나 응답자로부터 혼란스럽고 모호한 답변을 받는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다. 그러나 무엇보다도 수신한 데이터를 정확하게 해석하는 방법을 배워야 합니다.

설문조사 작성에 대한 지침을 찾고 계십니까? 최적의 품질 결과를 보장하기 위해 설문조사를 구축하기 위한 핵심 팁을 모았습니다.

잘못 이해하면 비즈니스에 치명적인 영향을 미칠 수 있습니다. 잘못된 제품을 출시하거나, 공격적인 광고를 게시하거나, 완전히 잘못된 잠재 고객을 타겟팅할 수 있습니다. 이 모든 것은 줄 사이를 읽으려고 시도했지만 실패했기 때문입니다.

설문조사 데이터 분석을 시작할 때 각별한 주의를 기울이십시오. 통계 분석은 추측 게임이 아닙니다.

설문조사 데이터를 분석할 때 어떻게 자신 있게 결론을 도출할 수 있는지 살펴보겠습니다.

설문조사 데이터의 유형

조사 응답 유형과 조사할 데이터를 분류하는 것부터 시작하겠습니다. 무엇을 다루고 있는지 알면 점을 연결하고 패턴을 발견하며 실행 가능한 통찰력을 추출하는 데 도움이 됩니다.

인구통계학적 데이터

인구통계학적 측면을 다루는 질문은 설문조사에 응답하는 사람과 특정 인구통계학적 그룹 간의 차이점에 대해 더 많이 알 수 있도록 도와줍니다. 특정 교육 수준, 연령 또는 위치는 평균과 상당히 다른 답변을 가질 수 있으며 이는 확실히 알아야 할 사항입니다.

정량적 데이터

셀 수 있다면 그것은 양적 데이터입니다. 나이, 지출 금액, 구매 빈도 또는 제품 품질을 평가하는 방법을 생각해 보십시오.

정성적 데이터

정성적 데이터는 해석하기 어렵지만 숫자에 의미를 부여하는 데 매우 중요합니다. 그것은 단어, 의미, 설명 및 느낌입니다.

조금 더 깊이 잠수하고 싶습니까? 아래에서 양적 연구와 질적 연구의 차이점에 대해 자세히 알아보세요.

설문조사 결과 분석 방법

멋진 설문조사를 보내고 데이터가 들어오기 시작한 후 설문조사 결과를 분석하는 방법을 배울 시간입니다. 설문조사 분석으로 마치 The Matrix에 있는 것처럼 느껴진다면 다음을 읽어보세요.

무엇을 고려해야 합니까? '통계적 유의성'과 '교차표'란 무엇입니까? 다양한 유형의 설문조사에서 수집된 다양한 유형의 데이터에 대해 어떻게 생각해야 합니까?

이 가이드가 끝날 때쯤이면 좋은 답변을 얻을 수 있기를 바라는 모든 환상적인 질문입니다.

시작하기 전에…

올바른 설문조사 질문을 하고 올바른 설문조사 응답자를 찾고 올바른 도구를 선택하세요.

설문조사를 올바른 사람에게 올바른 방법으로 보내는 것의 중요성을 무시할 수 없습니다. 왜냐하면 연구를 잘못된 사람에게 보내고 잘못된 방식으로 작성하면 최고의 분석가라도 관련 고객 통찰력을 얻을 수 없기 때문입니다.

시간을 내어 진행 중인 연구의 핵심에 도달하는 설문조사를 작성하십시오. 물론 연구 프로세스가 가능한 한 효율적이기를 원하지만 연구 질문에 대한 동료의 견해를 얻는 데 실제로 도움이 됩니다. 설문 조사 분석이 가장 가치 있는 통찰력을 발견할 수 있도록 조정하는 것을 두려워하지 마십시오.

전문가 팁: 이것은 ^ Attest의 고객 연구 팀이 매일 하는 일입니다. 브랜드가 연구 요구 사항의 핵심에 도달하는 소비자 및 고객 설문 조사를 작성하는 데 도움이 됩니다.

신뢰할 수 있는 연구 결과의 경우 표본 크기, 즉 얼마나 많은 응답자에게 연구를 보내고 대상 그룹을 대표하는지 확인하는 것도 중요합니다. 58개국의 1억 2,500만 명의 고품질 응답자 풀 덕분에 샘플 크기가 충분히 큰지 확인하십시오. 이는 Attest로 쉽게 수행할 수 있습니다.

어떤 샘플 크기가 필요합니까?

연구에 필요한 표본 크기를 파악하고 계십니까? 설문조사 응답자의 이상적인 수를 얻을 수 있도록 샘플 크기 계산기를 만들었습니다.

샘플 크기 계산기 시작

이제 설문조사 분석을 시작할 때 취해야 할 구체적인 단계를 살펴보겠습니다.

1. 설문조사 결과를 전체적으로 살펴보세요.

설문조사 응답을 분석하기 전에 모든 설문조사 데이터에 익숙해지고, 기대치를 제시하고, 너무 구체적이 되기 전에 모든 내용을 배우십시오.

결과를 보고 눈에 띄는 것이 무엇인지 한 눈에 확인하십시오. 무엇을 보고 싶거나 가장 궁금했습니까? 가정을 하는 것은 괜찮습니다. 설문조사를 시작하기 전에 간단히 자신에게 명확하게 한 다음, 사실이 아님이 밝혀졌는지 확인하세요.

또한 결과를 유사한 설문 조사 또는 연구와 비교하여 해당 결과와 일치하는지 확인할 수 있습니다.

모든 데이터에 익숙해지면 이제 가장 중요한 결과를 확대할 차례입니다. 다음 몇 가지 팁은 설문조사 데이터에서 핵심 통찰력을 찾는 데 도움이 될 것입니다.

우리는 보드 게임 매니아가 Kickstarter에서 무언가를 후원하고 특정 소규모 독립 상점에서 구매할 가능성이 훨씬 더 높다는 것과 같은 흥미로운 추가 세부 정보를 발견했습니다.

Big Potato Games의 마케팅 책임자 Becky McKinlay

모든 것은 데이터의 세부 사항에 있습니다. Big Potato Games가 설문조사 분석을 통해 어떻게 큰 성공을 거두었는지 알아보십시오.

2. 인구 통계 분석

설문조사를 전체적으로 보지 않고 특정 인구통계학적 요인이나 기타 변수를 기반으로 설문조사 응답을 필터링하면 어떻게 될까요?

교차표를 사용하면 변수 간의 흥미로운 관계를 찾을 수 있습니다. 하나의 차트 내에서 두 데이터 세트를 비교하여 연결이 있는지 확인합니다.

설문 조사 데이터를 가지고 놀고 얼마나 구체적일 수 있는지 확인하십시오. 예를 들어, 여성 전체는 귀하의 제품에 만족할 수 있지만 젊은 세대를 확대하면 평균을 낮추고 있을 수 있습니다. 더 집중해야 할 부분이 될 수 있습니다.

3. 다른 질문에 대한 응답을 비교하여 편차 찾기

결론을 내리기 전에 편차를 확인하고 답변에 일관성이 없는 것처럼 보이는 사람들의 답변을 제거하는 것이 중요합니다.

예를 들어, 누군가는 제품 품질에 대해 높은 점수를 받았지만 설문 조사에서 더 나아가 개방형 질문에서 다른 의견을 제시할 수 있습니다. 데이터를 비교할 때 패턴을 식별하려고 노력하고 가장 긍정적인 답변에만 집중하지 마십시오.

4. 계층화된 데이터로 특정 데이터 포인트 간의 연결 찾기

데이터를 연결할 수 있는 방법은 다양하며 이러한 연결 유형을 이해하면 설문조사 데이터 분석에 도움이 됩니다.

예를 들어, 인과 관계와 상관 관계는 데이터 요소를 연결할 수 있는 두 가지 다른 방법이며 필요한 전략에 대한 관점을 변경할 수 있습니다. 또한 교란 변수가 작용하는 경우일 수도 있습니다.

수학 교과서를 펼친 지 얼마 되지 않았다면 이것이 의미하는 바는 다음과 같습니다.

• 인과관계: 한 변수의 값이 다른 변수의 변화로 인해 증가하거나 감소하는 경우 인과관계가 있다고 합니다.
• 상관관계: 한 변수가 증가하면 다른 변수가 증가하면 상관관계가 양수입니다. 하나가 감소하고 다른 하나가 증가하면 음수입니다.
• 교란 요인: 교란 변수는 독립 변수와 종속 변수 모두에 영향을 미치는 세 번째 변수입니다.

5. 새로운 데이터를 다른 데이터 및 통찰력과 비교

사용 가능한 과거 데이터가 있으면 사용하십시오! 몇 가지 사항이 어떻게 변경되었는지 확인하고 그에 대한 설명을 찾으십시오. 고객 만족도가 급격히 떨어졌지만 그 어느 때보다 바쁘신가요? 예를 들어 더 많이 판매하여 인력 부족과 대기 시간이 길어지는 것과 관련이 있을 수 있습니다.

새로운 원시 데이터를 과거 산업 통찰력과 비교하면 미래에 대한 신선한 아이디어를 수집하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 발렌타인 데이를 위한 빨간 장미는 과거의 일이라는 사실을 밝혀낸 Bloom & Wild를 예로 들어 보겠습니다.

우리는 79%의 사람들이 빨간 장미와 같은 전통적인 것보다 사려 깊은 선물을 받는 것을 선호한다는 것을 발견했습니다. 58%의 사람들은 빨간 장미가 진부한 것이라고 생각했습니다. 그리고 그들은 실제로 사람들이 발렌타인 데이에 받은 가장 마음에 들지 않는 선물로 바닥을 쳤습니다. 그래서 우리는 그런 종류의 발렌타인 데이 진부한 표현에 대해 점점 더 꺼려지는 것을 정확히 감지했다는 확신을 갖게 되었습니다.

Charlotte Langley, Bloom & Wild의 브랜드 및 커뮤니케이션 이사

Bloom & Wild가 연구를 통해 직감에 따라 어떻게 큰 결과를 얻었는지 자세히 읽어보십시오.

6. 항상 비판적이어야 합니다.

데이터 분석은 회의적이어야 합니다. 데이터가 실제로 얼마나 '참'인지 인식하십시오.

통계적으로 유의미한 연구 통찰력이 있는지 여부를 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다. 통계적 유의성 테스트는 두 그룹을 비교하고 특정 통찰력 비교가 우연의 결과인지 아니면 더 많은 인과 관계가 있는지 여부를 알려줍니다.

통계적으로 중요한 통찰력이 있을 때 알려주는 Attest 플랫폼의 기능을 구축했습니다.

피해야 할 주요 실수

신중하게 진행하는 것이 중요하므로 설문조사 분석에서 많은 사람들이 건너뛰는 몇 가지 함정도 제시합니다.

• 사과와 오렌지 비교: 데이터 비교를 시작할 때 두 변수가 서로 관련이 있는지 확인하십시오. 예를 들어, 과거 데이터를 볼 때 계절적 영향을 수정하기 위해 월과 일치하는지 확인하십시오.
• '평균'에 너무 의존: 평균 만 보면 고객을 활성화하지 않는 평균적인 마케팅 전략을 세우게 됩니다. 실제로 발전할 수 있는 변수를 살펴보십시오.
• 후속 조치 없음: 설문 조사를 한 번만 실행하는 것은 일반적인 실수입니다. 몇 개월에서 1년 후에 귀하가 내린 결정이 결과에 영향을 미쳤는지 확인하십시오.
• 백분율에 대해 구체적이지 않음: 백분율 을 인용하거나 백분율의 변경조차도 쉽게 인용할 수 있지만 컨텍스트가 없으면 쉽게 잘못 해석할 수 있습니다. 아래에 무엇이 있는지 설명하십시오.

설문조사 데이터에서 의미 있는 결론 도출

결론을 도출하기 시작하려면 결과를 분류하고 시각화하는 두 가지 중요한 작업이 필요합니다.

분류하면 관련이 있고 관련이 있는 항목과 그렇지 않은 항목을 명확하게 구분하는 데 도움이 됩니다.

시각화는 설문 조사 데이터를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 이해 관계자, 마케팅 관리자 및 통찰력에 액세스해야 하는 모든 사람에게 효과적인 방식으로 설문 조사 데이터 분석을 전달하는 데 도움이 됩니다.

마케팅, 제품 또는 판매 전략을 세울 때 이러한 카테고리와 시각 자료는 전략적 사고가가 자신의 아이디어가 설문조사 데이터가 말하는 내용과 일치하는지 테스트하는 데 도움이 됩니다.

기본적으로 그들이 내리는 모든 결정에 대해 되돌아보고 스스로에게 물어볼 것이 있습니다. 설문조사 데이터 분석을 기반으로 하여 이것이 말이 되는 것입니까?

설문조사 데이터 및 결과 발표

데이터를 정리하고 프레젠테이션을 준비할 시간입니다. 다음은 데이터 더미를 샅샅이 뒤지지 않고도 모든 사람이 설문조사 데이터 분석을 최대한 활용할 수 있도록 하는 방법입니다.

공유할 데이터를 선택하고 자신에게만 보관할 데이터를 선택하세요.

설문조사 보고서가 완전하면서도 간결해야 합니다. 관련성이 없는 것으로 판명된 데이터는 생략하십시오. 사람들이 혼란을 겪을 때 다시 참조할 수 있도록 백업으로 유지하는 것이 중요하지만 명백한 내용은 피하도록 하세요.

올바른 그래프 형식 선택

바, 라인 또는 파이? 동료가 결과를 정확하게 해석할 수 있도록 하려면 올바른 형식을 선택했는지 확인하세요. 다음은 간단한 치트 시트입니다.

• 막대 그래프: 정량적 데이터에 사용할 수 있지만 예를 들어 감정을 계산하여 정성적 연구 데이터를 표시할 수도 있습니다.
• 선 그래프: 데이터의 기복을 추적하여 정량화된 데이터가 시간이 지남에 따라 어떻게 진화하는지.
• 파이 차트: 모든 데이터를 범주로 분류하여 표시합니다.
• 벤 다이어그램: 겹치는 원은 두 개 이상의 항목 집합 간의 논리적 관계를 보여줍니다.

내부 보고서 작성

단순히 모든 설문 데이터가 포함된 스프레드시트를 보내는 것은 데이터를 처리하는 가장 시간 효율적인 방법이 아닙니다.

시간을 내어 데이터를 기반으로 결정을 내려야 하는 사람들이 설문조사의 맥락을 이해할 수 있도록 이야기가 담긴 보고서를 작성하십시오.

이렇게 생각해 보십시오. 누군가가 고용되었지만 설문조사가 수행될 당시 주변에 없었다면 여전히 결정이 어떻게 최종적으로 내려졌는지 이해하기를 원할 것입니다. 따라서 전체 설문 조사 과정과 가장 중요한 결과를 다루는 세련된 보고서를 만드는 데 투자하십시오.

인포그래픽을 사용하여 데이터 가독성 향상

숫자를 읽는 것은 지치고 혼란스러울 수 있습니다. 사람들은 그 자체로 주의 집중 시간이 짧고 많은 사람들이 더 나은 시각적 사고를 하고 있습니다.

따라서 보고서를 더 좋게 만들고 싶다면 데이터를 쉽게 공유하고 전달할 수 있는 인포그래픽으로 만드십시오.

이렇게 하면 창의적인 동료의 두뇌에 도움이 되며 그 결과는 흥미롭고 이해할 수 있는 방식으로 회사 전체에 공유될 수도 있습니다.

스토리텔링 사용

데이터를 스토리로 바꾸는 것은 확실히 가능합니다. 예를 들어, 특정 대상 인구 통계를 가져와 이름과 얼굴이 포함된 상세한 페르소나를 만들어 보다 현실감 있게 만들 수 있습니다.

그들이 말하게 하십시오. 설문조사 응답을 마치 인터뷰인 것처럼 작성하여 모든 사람이 고객의 마음을 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석을 통한 마케팅 전략 수립

설문조사 결과를 해석하고 제시하는 방법을 알면 소비자로부터 직접 얻은 정확한 데이터를 기반으로 하는 마케팅 전략을 세울 수 있습니다. 이보다 더 좋을 순 없습니다.

강력한 방식으로 설문조사를 만들고 분석하는 데 도움이 되는 도구가 필요하다면 이제 Attest를 만나보십시오.

데이터가 들어오기 시작하면 대시보드에 데이터를 필터링하고 분석하는 데 필요한 모든 것이 있습니다.

그리고 당신은 그것을 혼자 할 필요가 없습니다. 설문조사 데이터를 정확하게 분석하고 싶다면 어떻게 도와드릴 수 있는지 알아보세요.

전문가 지원을 통한 소비자 통찰력

직관적이고 사용하기 쉬운 기술과 모든 단계에서 인간 연구 전문 지식이 결합되어 Attest를 통해 얻을 수 있습니다. 오늘 양질의 통찰력을 수집하십시오!

지금 사본을 받으십시오!

설문조사 데이터 분석에 대한 FAQ