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잘 만든 설문 하나, 타겟별로 수집하고 엑셀 피보팅 없이 분석하는 법


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.

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

데이터스페이스가 더 궁금하다면 소개서를 받아보거나 오픈서베이 팀을 만나 더욱 상세한 안내를 받아보세요. 데이터스페이스 기능에 대한 자세한 소개와 다른 기업의 활용 사례를 들어보고, 데모 세션을 신청할 수도 있습니다.

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.