안녕하세요, 꾸우._. 입니다. PM은 고객에 대해서 누구보다 잘 알고, 이해하고 있어야 하는데요. 이를 위해 현재 가장 많이 사용되는 방법이 바로 '설문조사'와 '인터뷰' 입니다. 인터뷰는 다음 포스팅에서 다뤄보도록 하고, 이번에는 설문조사에 대해 알아보고, 설문조사 작성방법을 이해한 뒤 정리해보겠습니다.
📌 설문조사
실제로 우리가 일상생활에서 접할 수 있는 설문조사 행위는 구글 폼, 오픈서베이와 같은 형태로 진행되는데요. 이 때 고객에게 체계적인 설문을 제공하지 못하면 원하는 정보를 얻지 못하거나 혹은 설문의 목적에 맞지 않는 정보, 잘못된 정보를 얻게 되는 경우가 발생합니다. 그렇기 때문에 설문조사의 경우에도 정해진 규칙과 효율적인 방법이 존재하며, 이에 대한 학습이 요구됩니다.
💡 조사 배경과 목적 정의
설문조사 전 이 조사를 통해 얻고자 하는 게 무엇인지, 알고자 하는 게 무엇인지 생각해보면서 조사 배경과 목적을 한 줄로 정리해봐야 합니다.
- 배경 : 설문조사를 해야겠다는 생각이 든 계기
- 목적 : 설문조사를 통해 얻고자 하는 것
💡 가설 설정
가설이란 '정확한 자료가 없어 입증할 수는 없지만 아마 이럴 것이다' 라고 추측하는 것을 의미합니다. 이에 설문조사는 그 가설이 '과연 정말 그런지를 검증하는 과정'으로도 얘기할 수 있습니다.
💡 응답 대상자 설정
응답 대상자와 응답 대상자 규모를 설정하는 것은 설문조사에서 굉장히 중요한 단계입니다. 응답 대상자를 설정함에 있어 특정 대상으로 한정지을 경우 적합한 응답자를 모집하기에는 어려움이 있습니다. 따라서 관련성이 높으면서 충분히 다양한 응답을 받을 수 있는 최적화된 모집 규모를 설정하는 것이 중요합니다.
💡 응답 대상자 규모 설정
응답 대상자 규모를 설정할 때에는 통계학적으로 신뢰 수준과 표본 오차를 반드시 고려해야 합니다.
여기서 '신뢰 수준'이란 같은 조사를 했을 때 표본오차 범위 내에서 동일한 결과가 나올 횟수를 의미하고, '표본 오차'는 조사 결과가 실제와 얼마나 다를 수 있는지 보여주는 지표를 의미합니다. 간혹 설문조사 데이터 값이 유사할 경우 문제가 생길 수 있는데, 이런 부분 때문에 오차를 최소화하고자 많은 응답자 수를 설정하기도 합니다.
설문 응답에 있어 정밀한 결과를 얻는 것도 중요하지만 고객의 경향성을 읽어내는 것 또한 중요합니다. 시간의 흐름 또는 연령, 소득 수준 등 연속 변수의 응답 결과에서 특정 경향성을 발견할 수 있다면 충분히 의미있는 데이터로 활용 가능합니다.
⭐ Point
그러나 경우에 따라서는 응답자가 더 적은 게 괜찮을 때도 있습니다.
- 비즈니스 아이디어를 점검하는 경우
- 가설을 구체화하는 단계에서 힌트를 얻고자 하는 경우
- 시제품 컨셉 조사 전 후보군이 많아 컨셉 후보를 줄이고자 하는 경우
설문조사에서 표본수는 많을수록 좋지만 비용과 시간 등의 여러 문제를 고려해 합리적인 수준의 표본 수로 조사를 진행하는 것이 효과적입니다.
📌 설문조사 작성 방법
조사 배경과 목적, 가설 설정 및 응답 대상자 관련 설정까지 마쳤다면 이번에는 설문지 문항 작성법에 대해 알아보겠습니다. 작성 방법은 크게 6단계로 나뉩니다.
- 선택형 질문(객관식)에 집중하기
- 서술형 질문은 가능한 설문조사 끝의 별도 페이지에 배치하며, 설문조사당 2개 이하로 유지합니다.
- 서술형 항목을 포기해도 이전 페이지의 질문에 대한 응답 수집이 가능하기 때문입니다.
- 서술형 질문은 가능한 설문조사 끝의 별도 페이지에 배치하며, 설문조사당 2개 이하로 유지합니다.
- 설문조사 질문을 "중립적"으로 유지하기
- "이 제품은 ~ 하다고 생각하는데, 고객님은 어떻게 생각하시나요?" 식의 질문자의 감정을 반영하는 것이 아닌,
"이 제품이 ~한 문제를 해결하는 데 얼마나 도움이 된다 생각하십니까?" 의 형태로 질문하는 것입니다.
- "이 제품은 ~ 하다고 생각하는데, 고객님은 어떻게 생각하시나요?" 식의 질문자의 감정을 반영하는 것이 아닌,
- 보기에 적절한 균형 유지하기
- '매우 도움이 되었음', '도움이 되었음' 등의 긍정 선택지가 있다면,
반대로 '도움이 되지 않았음', '매우 도움 되지 않았음' 등의 부정 선택지도 존재해야 한다는 것입니다. - 위의 예시와 달리, 긍정과 부정의 답변이 균형을 이루지 않을 경우 응답에 대한 신뢰성을 잃을 수 있습니다.
- '매우 도움이 되었음', '도움이 되었음' 등의 긍정 선택지가 있다면,
- 한 번에 한 가지 질문만
- 설문조사에서 하나의 질문당 하나의 요소에 대해서만 질문하는 것이 좋습니다.
- 예를 들어 "자사에 대한 신뢰성과 자사 제품에 대한 신뢰성을 어떻게 평가하시겠습니까?" 라는 문항이 있다면,
- '자사에 대한 신뢰성을 어떻게 평가하시겠습니까?',
- '자사 제품에 대한 신뢰성을 어떻게 평가하시겠습니까?' 와 같은 형태로 수정해주는 것입니다.
- 질문은 모두 서로 다르게 유지하기
- 동일한 질문이나 보기를 반복해서 사용하면 응답자들로 하여금 짜증을 유발할 수 있습니다. 따라서 묻는 질문을 다양하게 하거나 비슷한 것 같은 질문들 사이에는 간격을 두는 것이 좋습니다.
- 질문 대부분을 선택적 답변이 가능하도록 유도하기
- 어떤 질문을 필수로 만들지, 선택적으로 만들지 고려해야 하고, 확실하지 않은 경우에는 선택적 답변으로 유도해야 합니다.
📌 실제 고객 데이터의 정의
설문조사 및 인터뷰 등을 통해 확보한 데이터는 모두 다 인사이트를 얻기 위해 이뤄지는 과정입니다. 그런데 이렇게 얻은 설문조사의 결과 데이터는 과연 실제 고객의 데이터라고 정의할 수 있을까요?
💡 프로덕트가 이미 존재하고, 확보된 고객인 경우
이미 프로덕트가 존재하고 있기 때문에 웹이나 앱, 오프라인 채널 등을 통해 얻은 실제 고객 데이터를 바탕으로 의미 있는 인사이트를 도출 후 가설을 검증할 수 있습니다.
💡 프로덕트가 아직 존재하지 않고, 잠재 고객인 경우
반대로 아직 존재하지 않는 프로덕트의 경우, 고객의 행동보다는 말이나 생각에 기반하여 얻은 데이터이기 때문에 실제 고객 데이터로 보기는 어렵습니다. 그러나 설문조사를 통한 정성적 데이터로 새로운 인사이트를 도출하거나, 데이터 정량화를 통한 새로운 기획을 하는 데 활용할 수 있습니다.
📌 정리
이번에는 설문조사를 진행하기까지의 전반적인 과정을 알 수 있었는데요. 일상생활에서 길을 지나다가 종종 요청받는 설문조사 응답을 해봤던 경험이 생각났습니다. 제 경험의 경우 환경이나 해외 봉사와 관련된 질문들을 종종 받았었는데요. 그 때 받았던 질문들 중 생각나는 것들을 떠올려보면서 제가 기존에 알고 있던 설문조사에 대해 조금 더 보충할 수 있었던 시간이었습니다.
적극적인 피드백은 언제나 환영입니다:)