탄탄한 설문조사 설계의 효과

탄탄한 설문조사 설계의 효과

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다양한 도구로 분석 시 사소한 문제나 혼란 해결 가능


설문조사를 마치면 데이터를 분석해야 합니다. 기대되지만 힘든 작업이기도 합니다. 엑셀이나 SPSS로 맞춤 필드를 정의하면서 피벗 테이블 때문에 짜증이 날 수도 있습니다. 특정 유형의 응답자가 너무 많은 것은 아닌가요? 수치 답변이 업계 표준 대비 100배 차이 나나요? 무엇을 주의해야 할지 안다면 이 모든 문제를 사전에 해결할 수 있습니다.

설문조사에 프로그래밍해 넣을 수 있는 다양한 도구를 활용하면 사소한 문제나 혼란을 해결할 수 있습니다. 아래의 핵심 사항을 설계 단계에서 고려하면 설문조사를 마치고 분석을 시작할 때 시간을 절약하고 문제 발생을 예방할 수 있습니다.

숨은 변수

데이터 세트 내에만 존재하는 분류 또는 변수로, 설문조사를 진행하는 동안 응답자에게는 절대 표시되지 않습니다. 변수를 활용하면 데이터 세트를 분석할 때 유연성을 확보할 수 있습니다. 아래에서 몇 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다.

  • 매핑: 전 세계를 대상으로 실시하는 설문조사 안에 국가별 질문을 포함해 지역별 차이를 비교하고자 하는 경우, 매핑을 사용하면 백엔드에서 지역별 변수를 설정해 비교할 수 있습니다. (예: 미국, 캐나다, 멕시코와 북미 지역 비교)
  • 그룹화: 지역 및 산업별로 경제 전망을 비교하고 싶을 때, 데이터 세트에서 지역 및 산업별로 분류하는 대신, 최종 데이터에서 이 둘을 하나의 변수로 만들어 분석 속도를 높일 수 있습니다. 또한 그룹화를 사용하면 응답자 유형을 프로필로 분류해 관심 세그먼트를 분석할 수 있습니다.
  • 계산: 응답자가 다양한 브랜드에 대한 시장 가격을 제공하여 설문조사를 통해 평균 가격을 확보해야 하는 경우, 응답자가 설문조사에서 제공하는 측정항목의 평균값, 중간값 또는 기타 복잡한 함수를 프로그래밍하면 데이터 분석에 들어가는 시간을 줄일 수 있습니다.

전략적 보기

적절한 질문과 여러 보기를 제공해야 설문조사를 순조롭게 시작할 수 있습니다. 전략적으로 설계된 보기는 백엔드에서의 분석에 도움이 됩니다. 이러한 보기에는 다음이 있습니다.

  • 기본 보기: 사소해 보이는 것도 분석의 질에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 고객이 특정 측정항목을 요청하는 경우, 질문의 보기로 이를 확보할 수 있도록 해야 합니다. 예를 들어, 중소기업과 대기업은 사고방식이 다릅니다. 자체적으로 규정하기보다 기업 유형별 측정을 통해 비교해야 합니다.
  • 핵심 시장 세그먼트 파악: 고객이 진출한 시장을 바탕으로 주요 시장 세그먼트를 고려하고 있나요? 필요한 세그먼트가 산업 질문에 각각 반영되도록 해야 합니다. 예를 들어, 제조라고 하면 너무 광범위합니다. 대신 항공우주, 자동차, 산업 등의 보기를 명시해야 해야 합니다.

할당

설문조사를 설계하면서 최종 보고서를 염두에 두어야 합니다. 분석 전략뿐만 아니라 하나의 이야기를 만들어 내려면 어떤 데이터가 필요한지 고려해야 합니다. 이러한 데이터의 기본 크기가 충분히 커야 합리적인 인사이트를 제공하고 데이터의 타당성을 확보할 수 있습니다. 설문조사에 할당을 포함하면 기본적인 크기 요건을 충족할 수 있습니다. 할당을 설정해 진행 상황을 확인하고 필요시 할당 목표를 빠르게 조절할 수 있습니다. 할당의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
  • 산업별 최소 할당 설정
  • 손익분기점
  • 정규직 직원수
  • 특정 소프트웨어/공급사 이용

 

프로그래밍 코드에 경고 장치를 심어 더 정확한 데이터 확인


경고

경고는 프로그래밍 코드에 포함할 수 있는 유용한 도구로 데이터를 ‘점검’하는 역할을 하며, 설문조사의 뒤에서 작동해 데이터 검증과 품질 확인을 도와줍니다. 경고를 설문조사에 포함하면 시간을 절약할 수 있으며, 데이터도 충돌하지 않습니다.

검증 경고

설문조사를 실시한 경험이 있다면, 한 번은 상충하거나 불완전한 데이터를 본 적이 있을 겁니다. 모든 일반적인 시장조사 베스트 프랙티스를 따라 설문조사를 설계했고, 선별 질문도 탄탄하며 질문도 명료하게 작성했습니다. 그리드의 수도 제한했습니다. 그런데 데이터 분석을 시작했더니 무언가 잘못되었음을 깨닫게 됩니다.

예를 들어, 설문조사에서 신제품의 최적 가격에 대해 질문했습니다. 서술형 질문을 검토했더니 ‘너무 비쌈’으로 입력된 데이터 값이 ‘적절함’으로 입력된 데이터 값보다 적습니다. 이 경우 검증 경고를 ‘너무 비쌈’ 질문에 포함하면, 입력된 값이 앞에서 답한 ‘적절함’의 값보다 큰지 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 설문조사를 진행하는 동안 충돌되는 답변이 있다는 오류 메시지가 표시돼, 응답자가 다음 질문으로 넘어가기 전에 답변을 수정할 수 있습니다.

검증 경고로 시간을 절약하고 백엔드의 데이터 문제를 줄일 수 있는 동시에 문제를 놓치지 않을 수 있습니다.

품질 확인 경고

품질 확인 기능을 잘 활용하면 유용하고 정리된 설문조사 데이터를 확보할 수 있습니다. 효율적으로 신속하게 데이터 검토를 하려면 경고를 설문조사에 직접적으로 포함해야 합니다. 일정상 신속한 작업이 필요한 경우라면, 데이터 검토 과정을 간소화할 수 있는 모든 조치를 취해야 합니다. 품질 확인 경고를 포함하면 유용하고 정리된 데이터를 얻을 수 있습니다.

일반적인 품질 확인 경고는 다음과 같습니다.

  • 속도 경고: 응답자가 중간값의 3분의 1 이하의 시간 만에 설문조사를 완료할 경우 작동됩니다.
  • 동일 답변 선택 경고: 응답자가 ‘동일한 답변’을 너무 많이 선택했을 때 작동됩니다. (예: 매트릭스의 모든 행에서 ‘매우 동의’를 선택)
  • 무의미한 답변 경고: 의미가 통하지 않는 답변이 입력된 경우 작동됩니다. 일부 프로그래밍 플랫폼에서는 말도 안 되는 횡설수설을 포착해 경고를 작동시킬 수 있습니다.
  • 유사 데이터 재확인 경고: 응답자가 설문조사를 진행하는 동안 매우 유사하거나 동일한 질문에 다른 답변을 남길 경우 작동됩니다.

응답자가 품질 확인 경고 하나를 발생시켰다고 해서 자동으로 해당 데이터를 제거해야 하는 것은 아닙니다. 설문조사 전체에 여러 경고 장치를 심어, 응답자가 여러 번 경고를 발생시켰을 때 데이터를 검토하고 필요하면 제거하는 것이 좋습니다.

마지막으로, 위의 요소를 설문조사 설계에 포함하면 분석이 빨라지고, 정리된 데이터를 확보할 수 있으며, 효과적으로 분석할 수 있습니다. 어려운 일을 먼저 해놓으면 후에 큰 효과를 볼 수 있습니다. 앞에서 살펴본 간단한 조치에 따라 주도적으로 설문조사를 실시해 고객에게 만족스러운 결과를 제시하세요.


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Will Mellor, GLG Director of Surveys 

Will Mellor는 뛰어난 프로젝트 관리자로 구성된 팀을 이끌며 북미 전역의 금융회사를 대상으로 서비스를 제공하고 있습니다. 그의 팀은 초안에서부터 최종 결과물에 이르기까지 설문조사를 처음부터 끝까지 관리합니다. Will은 설문조사 설계 및 리서치 뿐만 아니라 GLG 자문위원과 소비자 집단 관련 전문가이기도 합니다. GLG 입사 전에는 경제 컨설팅 그룹의 부사장을 역임하며 공공과 민간 부문의 고객사를 대상으로 경제 영향 모델을 설계하기도 했습니다. 국제경영 및 금융 학사 학위와 응용 경제학 석사 학위를 보유하고 있습니다.

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