잘 만든 설문 하나, 타겟별로 수집하고 엑셀 피보팅 없이 분석하는 법
여러분은 설문조사를 어떻게 운영하고 있나요? 기업에서 많이 활용하는 방식은 여러 타겟에게 같은 질문을 던지고, 타겟 특성별로 답변이 어떻게 다른지 비교해 보는 겁니다. 타겟마다 선호도/만족도 등이 어떻게 다른지 파악하고, 타겟 특성에 알맞은 마케팅/제품 전략을 수립하는 데 힌트를 얻기 위함이죠.
그런데 타겟별 같은 설문을 여러 벌 만들어 각각 발송하고, 엑셀에서 결과를 병합하는 일은 꽤 번거롭습니다. 번거로운 과정은 실무자의 데이터 활용에 걸림돌이 되곤 하죠. 응답을 받고 싶은 타겟 집단이 여럿일 때 설문조사를 더 손쉽게 운영하는 방법은 없을까요? 아래에서 소개합니다.
응답자 특성에 따라 그룹 나누고, 설문 한 번에 보내기
설문조사 후 여러 타겟 집단 간 의견 차이를 파악하는 일은 대개 번거로운 작업을 수반하곤 합니다. 타겟 집단의 수만큼 똑같은 설문을 여러 벌 만들고 나중에 결과를 병합하거나, 분석 과정에서 타겟별 응답을 구분해 줘야 하죠. 설문은 하나만 만들고 발송은 여러 그룹에 할 수는 없을까요? 또 별도 처리 과정 없이 결과를 하나의 대시보드에서 비교·분석할 수는 없을까요?
💡기업 실무자의 설문 FAQ
Q. 설문을 한 번에 여러 집단에 보내고, 결과는 집단별로 비교·분석할 수 있나요?
Q. 여러 개의 설문을 각각 다른 집단에 보냈는데, 결과는 한 대시보드에서 합쳐서 분석할 수 있나요?
데이터스페이스에서는 “수집그룹” 기능을 활용하면 간단히 할 수 있습니다. 수집그룹은 쉽게 말해, 설문을 보낼 응답자를 그룹핑하는 기능입니다. 하나의 설문에도 수집그룹 여러 개를 생성할 수 있어서, 설문은 하나만 만들고 발송은 여러 그룹에 할 수 있습니다. 나중에 결과 또한 집단별로 비교해 볼 수 있어요.
응답자는 필요에 따라 다양한 기준으로 그룹핑할 수 있습니다. 성별/연령 등 기본적인 프로필은 물론이고, 회원 등급·멤버십 유형·결제 금액 등 고객을 분류하는 자체적인 기준이 있다면 이를 활용할 수 있습니다. 여러 개의 지점을 운영한다면 지점별 응답을 비교해 볼 수도 있겠죠. 설문 응답 시점이나 발송 채널도 기준이 될 수 있습니다. 매월 동일한 설문을 진행해서 월별 추이를 살펴보고 싶거나, 이메일·SMS·카카오 알림톡 등 채널별로 결과를 비교하고 싶을 때 유용합니다.
- 고객 프로필에 따라 비교하고 싶을 때: 성, 연령, 거주 지역, 가구 구성 등
- 내부 고객 분류 기준에 따라 비교하고 싶을 때: 회원 등급, 멤버십 유형, 결제 금액 등
- 응답 수집 시점에 따라 비교하고 싶을 때: 월별, 시간대별 등
- 설문 발송 채널별로 비교하고 싶을 때: 이메일, SMS, 카카오 알림톡 등
💡데이터스페이스 더 알아보기
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엑셀 없이, 웹 대시보드에서 집단별 결과 비교 분석하기
그룹별로 응답을 수집하면, 결과도 당연히 그룹별로 나누어 볼 수 있어야 하겠죠. 데이터스페이스에서 수집그룹별로 응답을 받으면, 결과 역시 수집그룹별로 나누어 볼 수 있습니다.
데이터스페이스는 웹 결과 대시보드를 제공하며, 대시보드에서 클릭·드래그앤드롭 같은 간단한 마우스 동작만으로 교차분석을 해볼 수 있습니다. 집단별·문항별 응답을 비교 분석하기 위해 조사 완료 후 따로 데이터를 엑셀로 옮겨 피보팅하는 등의 과정이 필요 없죠.
앞서 소개한 수집그룹을 활용해 응답을 수집하면, 웹 결과 대시보드에 수집그룹 항목이 자동으로 생성됩니다. 이를 [분석 단위]로 올리면, 특정 문항의 응답을 수집그룹별로 살펴볼 수 있어요.
통계적으로 유의미한 차이가 있는 값에는 자동으로 ‘컬러 코드’가 적용되어 수집그룹별 의견 차이를 한눈에 비교해 볼 수 있습니다. 설정된 신뢰수준 하에서 특정 보기를 선택한 비율이 전체 응답자가 해당 보기를 선택한 비율보다 통계적으로 유의미하게 높으면 붉은색으로, 낮으면 파란색으로 자동 음영 처리됩니다.
💡교차분석이란?
교차분석은 집단별 응답을 비교 분석하는 대표적인 방법으로, 엑셀·스프레드 시트의 피봇 테이블을 떠올리면 됩니다. 한 문항의 응답을 다른 문항이나 응답자의 프로필 정보 등 다양한 데이터와 엮어 보는 분석 방법이죠. 이를 통해 설문 결과를 다양한 관점으로 분석할 수 있으며 더욱 유의미한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
예를 들어, 브랜드 선호도를 묻는 문항을 성별·나이별로 교차분석할 수 있습니다. 그럼 여성과 남성의 브랜드 선호도 차이는 물론, 10대·20대·30대·40대 나이대별 선호도를 파악할 수 있습니다. 그럼 우리 브랜드 선호도가 특히 높거나 낮은 세그먼트가 어디인지 손쉽게 확인할 수 있고, 이를 통해 구체적인 타겟군에 대한 뾰족한 액션과 전략을 세울 수 있습니다.
- 분석 단위: 교차분석표에서 데이터 해석의 기준이 되는 정보입니다. 예를 들어 ‘현재 이용 중인 무선 이어폰 브랜드’를 나이대에 따라 나눠보고 싶다면, 나이대를 분석 단위로 설정해서 교차분석표를 만들 수 있습니다.
- 분석 대상: 교차분석표에서 해석하고자 하는 데이터를 말합니다. 예를 들어 ‘현재 이용 중인 무선 이어폰 브랜드’를 나이대에 따라 나눠 보고 싶다면, ‘무선 이어폰 브랜드 문항’ 자체가 분석 대상이 됩니다.
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