설문 분석: 설문 결과를 평가하는 방법 [실제 예]

설문 분석은 이전에 수행한 설문지에서 수집한 고객 데이터/피드백을 분석하는 프로세스입니다.

설문 조사를 생성하기 위한 대부분의 도구는 응답을 생성하는 옵션을 제공하지만 여전히 정보를 이해하기 위해 테이블에 깔끔하게 정리된 응답자 및 백분율의 하위 집합 이상을 필요로 합니다.

그러나 압도하지 마십시오. 이 블로그 게시물에서는 실행 가능한 통찰력을 구성, 분석 및 사용하여 비즈니스를 발전시키고 모든 비즈니스 이해 관계자를 행복하게 만드는 방법에 대한 실용적인 예를 제공합니다.

뛰어들어봅시다.

1. 더 쉬운 데이터 수집을 위해 설문조사 양식을 설정합니다.

데이터 분석의 전체 프로세스를 더 쉽게 이해할 수 있도록 간단한 레스토랑 템플릿의 예를 사용합니다.

이 온라인 설문조사에는 주로 음식, 직원, 가격, 나이, 고객이 우리를 찾는 데 사용하는 소셜 미디어 플랫폼에 대한 객관식, 폐쇄형 질문이 포함되어 있습니다.

이러한 유형의 질문은 분석하기 쉽고 더 높은 응답률을 제공할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 설문조사에는 개방형 질문이 포함되어 있어 고객으로부터 보다 통찰력 있는 정보를 수집하는 데 도움이 됩니다.

설문 조사는 대상 고객의 요구 사항에 대한 더 나은 이해를 제공해야 합니다.

그러나 이 블로그 게시물의 사용 사례 예는 시장 조사 설문 조사와 같은 피드백 설문 조사에서 얻은 가능한 데이터 사용에 대한 이해를 제공해야 합니다.

2. 설문조사 데이터 정리

데이터 수집 프로세스가 완료되면 첫 번째 단계는 설문조사 도구의 데이터를 Google 스프레드시트, Excel 또는 기타 통계 분석 앱으로 내보내는 것입니다.

이미 데이터가 있는 경우 이 부분을 건너뛰고 설문조사 데이터 분석으로 바로 이동할 수 있습니다.

설문을 내보낸 후 데이터는 다음과 같아야 합니다.

다음으로, 질문 목록에서 길을 잃지 않도록 표를 보다 일반적인 그룹으로 나누어야 합니다.

다음은 한 가지 예입니다.

• 인구통계
• 마케팅 : 연령 | 우리에 대해 어떻게 들었습니까?
• 직원 : 직원들이 환영하고 친절하다고 느꼈습니까?
• 음식 : 우리 식당 음식의 질은 어떻습니까? 음식이 제 시간에 도착했습니까?
• 메뉴 : 메뉴에 있어야 한다고 생각하는 것이 있습니까?
• 가격 : 가격이 전반적인 경험의 품질과 일치했습니까?
• NPS(순 프로모터 점수) : 친구에게 식당을 추천할 의향은 어느 정도입니까?
• 귀환 : 저희를 다시 방문하실 의향이 있으십니까?

숫자를 배치한 후 다음 단계는 답변을 빠르게 비교할 수 있도록 백분율을 계산하는 것입니다.

다음은 연령 그룹 백분율을 계산하는 한 가지 예입니다.

우리 식당에 가장 많이 오는 연령대를 결정하려면 각 연령대의 총 사람 수를 설문 응답의 총 수로 나눈 값에 100을 곱해야 합니다.

이를 위해 25-34세 그룹을 선택합니다.

• 25-34세의 25명이 설문조사에 응답했습니다.
• 설문에 응답한 총 인원은 55명입니다.
• 25/55×100 = 46%
• 저희 레스토랑을 방문한 고객의 46%가 25-34세 연령대에 속합니다.

3. 설문 데이터 분석 방법 사용

이제 설문조사에서 수집한 정량적 데이터와 정성적 데이터에 의미를 부여할 때입니다.

이를 위해 주요 연구 질문 보기, 교차 표 작성 및 결과 필터링, 설문 조사 결과 벤치마킹과 같은 몇 가지 쉬운 방법을 사용할 것입니다.

각각의 의미는 다음과 같습니다.

주요 질문

주요 설문조사 질문은 우리가 가장 관심 있는 주제/주제에 대한 정보를 제공해야 합니다.

예를 들어, 마케팅 및 판촉 방법을 개선하는 데 관심이 있는 경우 주요 연구 질문은 마케팅 부분을 언급하는 질문이 될 것입니다.

우리에 대해 어떻게 들었습니까?

응답자로부터 얻은 데이터는 분명합니다. 응답자의 63%는 소셜 미디어를 통해 레스토랑에 대해 들어본 적이 있다고 말했습니다. 응답자의 18%는 Google에서 우리를 발견했으며 TV 광고와 인플루언서 모두 0명의 고객을 유치했다고 말했습니다.

따라서 최상위 연구 질문은 특정 질문에 특정 답변을 제공한 응답자의 비율입니다.

교차표 작성 및 결과 필터링

교차표는 설문조사의 더 많은 하위 그룹 간에 결과(데이터 세트)를 비교하는 것을 의미합니다.

예: 우리는 18-24세와 25-34세 사이의 연령대가 "우리에 대해 어떻게 알게 되었습니까?"라는 질문에 어떻게 대답했는지 비교하려고 합니다.

18-24세 고객의 66%는 소셜 미디어에서 우리에 대해 들어본 적이 있다고 답했고, 33%는 누군가가 레스토랑을 추천한 후 레스토랑을 방문한 적이 있다고 응답했습니다.

다음 그룹은 25-34세입니다. 80%는 소셜 미디어를 통해 레스토랑에 대해 들어본 적이 있다고 답했고 20%는 Google에서 우리를 찾았다고 응답했습니다.

두 연령대 모두 대부분 소셜 미디어에서 "온" 것으로 결론지을 수 있지만 25~34세 연령대는 18~24세 연령대와 달리 Google에서 레스토랑을 검색하는 경향이 있습니다.

결과를 필터링한다는 것은 더 많은 하위 그룹의 답변을 비교하는 대신 한 번에 하나의 하위 그룹에만 집중한다는 것을 의미합니다.

예를 들어 25-34세 연령대만 분석하고 설문조사에 대한 답변만 탐색할 수 있습니다.

벤치마크 설문조사 데이터

벤치마킹은 설문조사 A의 데이터를 설문조사 B로 수집할 데이터와 비교할 수 있는 기준선을 설정하는 것을 의미합니다.

다음은 예입니다.

설문조사 A( 가족이나 친구에게 우리를 추천할 가능성 )에서 NPS 점수 데이터를 가져와서 설문조사 B의 데이터와 NPS 점수를 비교할 수 있습니다.

첫 번째 설문조사(설문조사 A)의 점수가 기준선입니다.

설문조사 A의 데이터에서 NPS 점수가 두 번째 설문조사인 설문조사 B의 데이터보다 높은 것으로 나타나면 그 원인을 이해해야 합니다.

사람들이 이전만큼 많이 우리를 추천하지 못하게 만드는 지금 우리가 하고 있는 일은 무엇입니까?

보다 쉬운 비교를 위해 막대 차트와 같은 데이터 시각화에 다양한 방법을 사용할 수 있습니다.

—

지금까지 우리는 많은 양의 귀중한 데이터를 수집했습니다. 이 데이터를 기반으로 결론을 도출하고 고객 만족도를 개선하고 비즈니스 가치를 높이는 방법을 검토할 수 있습니다.

설문조사 데이터 사용 사례 의 실제 예를 확인하려면 아래의 나머지 단계를 따르세요.

4. 구매 페르소나 정의

1. 나이
2. 소득
3. 이해
4. 위치
5. 구매 동기

예시:

James는 27세의 석사 학위 학생입니다. 그는 IT 회사에도 재직 중이다.

그는 매주 금요일 밤 친구들과 함께 옵니다. 그는 결혼도 하지 않았고 아이도 없다. 그는 소셜 미디어에서 매우 활동적입니다. 그는 식당 근처에 살고 있으며 연간 $94,700를 번다.

그는 사진 촬영, 여행, 다양한 음식 맛보기를 좋아합니다.

그가 가장 좋아하는 소셜 미디어는 Instagram으로 음식 이야기를 정기적으로 공유합니다.

샘플 페르소나 예시

5. 데이터 기반 콘텐츠 만들기

설문조사 응답에 따르면 우리 고객은 대부분 밀레니얼과 Z세대로, 콘텐츠 전략(언제, 왜, 무엇을 게시할 것인지)이 해당 연령대에 속하는 사람들의 소비 습관 및 성격 특성과 일치해야 함을 의미합니다.

설문 데이터를 사용하여 주제, 각도 및 목적을 결정하여 더 관련성 있고 매력적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

다음은 18-34세 사이의 고객을 가장 잘 설명하는 소비자 특성의 몇 가지 예입니다.

구매 전 조사

밀레니얼 세대는 만족시키기가 매우 어렵기로 악명이 높으며 많은 레스토랑이 값비싼 개조나 새로운 메뉴 항목으로 이 인구층을 끌어들이기 위해 최선을 다하고 있지만 밀레니얼 세대에게 매력적인 레스토랑을 만드는 가장 쉬운 방법은 리뷰를 생성하는 것만큼 간단할 수 있습니다. 소셜 미디어 프로필이나 웹사이트에 스토리를 다시 게시하는 것은 마케팅 전략의 일부여야 합니다.

또한 설문조사 결과로 돌아가면 18-24세 사이의 사람들 중 33%가 누군가가 당신의 식당을 추천했다고 답한 것을 알 수 있습니다.

이것은 레스토랑이 좋은 일을 하고 있다는 것을 의미하며 입에서 입으로 전해지는 입소문은 사람들이 당신의 레스토랑을 찾는 자극제임을 보여줍니다.

놓칠까봐

이 연령대의 구매자를 구별하는 또 다른 특징은 놓치는 것에 대한 두려움입니다.

리뷰 및 평가, 카운트다운 타이머가 있는 할인 또는 놓친 기회 사본을 사용할 수 있습니다.

시각적 소비자

비디오, 이미지, GIF, MEME 또는 대화형 콘텐츠를 게시하는 것도 콘텐츠 마케팅의 일부여야 합니다.

다중 장치 소비자.

콘텐츠로 제작할 모든 것은 여러 화면 장치에 최적화되어야 합니다.

언어 표현

우리가 쓰는 사본은 일반 대중을 위해 모든 사람이 이해할 수 있어야 합니다.

목소리 톤

친근하고 캐주얼한 언어

광고 소재

대부분의 고객은 젊은 사람들입니다. 즉, 마케터도 고객과 관련이 있는 광고 소재(이미지)를 디자인해야 합니다.

6. 최적의 유통채널 결정

설문 조사 결과에 따르면 설문 응답자의 63%가 소셜 미디어에서 레스토랑에 대해 들어본 적이 있습니다. 18%는 Google에서 우리를 검색했고 18%는 누군가의 추천으로 식당을 방문했으며 TV 광고와 인플루언서가 우리를 0명으로 데려왔습니다.

우리는 소셜 미디어와 Google이 레스토랑 홍보의 주요 초점이 되어야 하고 TV와 인플루언서를 포기해야 한다는 결론을 내릴 수 있습니다.

7. 소셜 미디어 마케팅 전략 결정

우리가 수집한 설문조사 데이터는 보다 정확한 잠재고객 타겟팅을 위해 유료 소셜 미디어 마케팅 전략에도 적용할 수 있습니다.

다음은 데이터를 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

• 이메일 주소를 사용하여 잠재고객을 재타겟팅하고 고객 목록을 기반으로 유사한 잠재고객을 생성할 수 있습니다.
• 광고의 연령대를 조정하여 적절한 잠재고객을 타겟팅하고 인구 통계 데이터를 기반으로 테스트하는 데 드는 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
• 메뉴의 새로운 항목을 고객에게 알리기 위해 고객 목록을 사용할 수 있습니다.
• 비건 음식에 대한 관심으로 냉담한 청중을 타겟팅할 수 있습니다. (개방형 질문의 정성적 데이터에 따르면, 대부분의 응답자는 메뉴에서 비건 피자를 좋아할 것입니다)
• 이상적인 고객 페르소나를 알면 Instagram이나 Facebook에서 예산을 적절하게 조정할 수 있습니다.
• 평가 질문을 사용하여 광고 카피의 관련성을 높입니다.

8. 피드백을 기반으로 개선

설문조사 결과 비건 피자, 치킨윙, 그릭샐러드가 메뉴에서 빠진 음식으로 나타났다.

데이터에 따르면 많은 방문자가 완전 채식주의자이며 레스토랑은 고객을 위한 완전 채식주의자 피자와 같은 완전 채식주의자 옵션을 고려해야 합니다.

고객의 81%는 직원이 친절하다고 말했고, 9%는 그렇지 않다고, 10%는 알아차리지 못했다고 말했습니다. 이것은 팀이 손님에게 서비스를 제공할 때 대부분의 시간 동안 좋은 일을 하고 있음을 의미합니다.

9. 미래 행동 예측

재방문 의사가 54%, 모른다는 응답이 27%, 재방문 의사가 없다고 응답한 비율이 19%였다.

대부분의 고객이 다시 올 것이라고 말했습니다. 이는 환상적입니다. 하지만 교차표 방법을 사용하여 고객이 식당에 다시 오는 것을 확신하지 못하는 이유를 조사해 보겠습니다.

27%는 식당에 다시 올지 모르겠다고 응답했습니다.

논리적인 것은 이러한 답변을 고객 경험에 영향을 미칠 수 있는 가능한 한 가격, 음식 품질 또는 직원 친절도에 대한 답변과 비교하는 것입니다.

여기 우리가 가진 것이 있습니다: ️

모르겠다'라고 답한 응답자의 60%도 가격이 식당의 품질에 맞지 않는다고 답했다. 그래서 누군가가 레스토랑에 오기 전에 두 번 생각하는 이유가 될 수 있습니다.

즉, 우리는 이 정보를 사용하여 왜 누군가가 돌아올지 여부를 예측할 수 있습니다.

결론

고객이 기꺼이 피드백을 제공할 때 비즈니스를 개선할 수 있는 무한한 가능성이 있습니다. 고객 피드백을 분석함으로써 기업은 목적에 더 잘 부합하고 더 나은 고객 중심 결정을 내릴 수 있습니다.

귀중한 통찰력을 분석하고 끌어내는 방법을 배우는 것은 쉬운 과정이 아닙니다. 그러나 일단 마스터하면 비즈니스의 모든 측면에서 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.