리서치에서 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하려면 탄탄한 오퍼레이션이 뒷받침되어야 합니다. 리서치의 설계부터 운영, 분석까지 전 과정이 체계적이고 효율적으로 관리되어야 하죠.
이번 글에서는 오픈서베이 리서치 전문가들이 다년간의 실무 경험을 통해 축적한 노하우를 바탕으로, 성공적인 리서치를 위한 오퍼레이션 팁을 소개합니다. 리서치 운영을 한 단계 발전시킬 수 있는 실질적인 전략을 확인해 보세요.
*이 아티클은 지난 12월 10일 오픈서베이가 진행한 Data on Fire 써밋에서 정지윤 오픈서베이 프로덕트 매니저가 진행한 <워크샵 – · 데이터 퀄리티를 높이는 리서치 오퍼레이션> 내용 일부를 요약한 것입니다.
리서치 오퍼레이션이란?
리서치 오퍼레이션은 리서치 설계부터 최종 데이터 공유에 이르기까지의 전 단계를 지원하는 일입니다. 리서치 오퍼레이션은 단순히 리서치를 수행하는 것을 넘어, 데이터 품질을 유지하고 운영 효율성을 극대화하는 데 목적이 있습니다.
- 고품질 데이터 확보: 적합한 응답자로부터 신뢰할 수 있는 데이터 수집
- 효율적인 협업: 리서치 발주팀, 운영팀, 외부 파트너 간의 원활한 협력
- 리스크 관리: 개인정보 보호, 부정적 고객 경험 방지
리서치 오퍼레이션은 리서치 프로젝트를 수행하면서 얻은 경험과 노하우를 기반으로 끊임없이 개선되어야 합니다. 이를 통해 기업은 기업 상황에 가장 알맞은 리서치 프로세스를 디자인하고 최적화할 수 있습니다.
목표 세팅과 설계: 성공적인 리서치의 시작
리서치 설계는 리서치 프로세스 전반의 성패를 좌우하는 중요한 단계입니다. 리서치 목표를 명확하게 설계하고 조직 내 이해관계자와 충분히 공유하세요.
1) 목표 세팅의 중요성
리서치 목표가 지나치게 포괄적이면 뾰족한 결과를 얻기 어렵습니다. 목표를 세분화하고, 각 세부 목표에 맞게 단계별로 리서치를 설계해야 합니다.
- 예를 들어, 이탈 사용자가 불편 사항으로 언급하는 ‘나쁜 사용성’의 의미를 파악하고자 한다면 아래와 같이 3단계에 걸친 리서치를 계획할 수 있습니다.
- (1) 유저 데이터 분석을 통해 사용성에 대한 가설 수립
- (2) 가설 검증을 위해 이탈 사용자 또는 불만족 사용자를 대상으로 심층 인터뷰
- (3) 구체적인 불편 사항 및 개선점 파악을 위해 사용자 관찰 테스트
2) 이해관계자 간 목표 공유
목표 세팅 과정에서는 리서치 발주팀, 수행팀, 분석팀 등 기업 내 이해관계자 간 명확한 합의를 이루는 것이 필수입니다. 초기 단계에서 충분히 협의하지 않으면 결과 공유 단계에서 불필요한 논쟁이 발생하거나 리서치를 재수행해야 하는 등 리소스 낭비로 이어질 수 있습니다.
응답자 선정 및 모집 시 고려해야 할 사항
리서치 응답자 풀을 구성하는 방식에 따라 데이터 품질이 크게 달라질 수 있습니다. 조사 목적에 맞게 자사 데이터와 외부 패널을 균형 있게 활용하는 것이 중요합니다.
1) 조사 대상 결정하기: 자사 고객 vs. 외부 소비자 패널
자사 고객을 대상으로 조사해야 할 때는?
우리 고객의 경험, 의견, 행동을 이해하는 것이 주요 목표일 때는 자사 고객을 대상으로 리서치하는 것이 좋습니다. 만족도나 NPS 조사, 이탈 사유 조사 등이 대표적입니다.
이 외에도 신제품 아이디어나 컨셉을 초기 검증을 위해서도 자사 고객 대상으로 퀵조사를 실시할 수 있습니다. 이미 우리 제품/서비스에 우호적인 자사 고객이 부정적인 반응을 보인다면 출시 후 시장 반응 역시 기대하기 어렵기 때문입니다.
반대로 자사 고객의 긍정적인 평가가 곧 시장 반응으로 이어지지는 않을 수 있습니다. 실제 개발 및 출시를 결정해야 하는 단계에서는 소비자 패널 대상 조사로 객관적인 데이터를 확보하기를 권장합니다.
외부 소비자 패널을 활용해야 할 때는?
특정 시장이나 타겟 소비자 집단에 대한 객관적인 이해가 필요할 때, 조사 결과의 대표성 확보가 중요할 때는 외부 소비자 패널을 활용하는 것이 효과적입니다. 브랜드 인덱스 조사, 광고 효과 조사, 시장 초기 반응 조사, U&A 조사 등이 대표적입니다.
2) 표본 구성하기: 인구 통계 vs. 특정 그룹
인구 통계 기반 표본을 구성해야 할 때
일반적인 소비자를 대표하는 의견이 필요하다면 인구 구조를 반영한 표본을 구성하세요. 시장 규모 조사, 브랜드 인지도 조사, 광고 효과 조사, 대국민 인식 조사 등이 대표적입니다.
타겟 시장 소비자의 대표 표본을 구성해야 할 때
일반 소비자 전체가 아닌, 제품/서비스가 속한 시장의 소비자를 대표하는 의견이 필요할 때는 해당 시장 소비자의 대표 표본을 구성하세요. U&A 조사, 컨셉 조사 등 대부분의 소비자 조사에서 활용되는 표본 구성 방식입니다.
마케팅 의도를 반영해 특정 그룹에 가중치를 둘 때
마케팅 시 메인 타겟과 서브 타겟의 중요도에 따라 가중치를 반영해 표본을 구성하기도 합니다.
3) 정성조사·미션조사, 이탈률 미리 고려해 버퍼 인원 모집하기
정성조사나 미션조사에서는 참여자가 리서치 과정 중간에 이탈할 가능성이 있습니다. 때문에 응답자 모집 시 이를 고려하여 버퍼 인원을 추가 모집하는 경우가 많습니다. 버퍼 인원의 규모는 우리가 속한 카테고리의 특성에 따라 달라집니다.
- 고관여 카테고리(예: 패션, 게임, 레저 등): 버퍼 인원을 목표 인원의 20% 수준으로 비교적 적게 설정해도 좋습니다. 또 상대적으로 리워드를 적게 지급해도 참여 의향이 높습니다.
- 저관여 카테고리(예: 금융, 통신 등): 소비자가 구매 결정 시 꼼꼼히 탐색하거나 깊이 고민하지 않는 카테고리는 버퍼 인원을 목표 인원의 50%까지 넉넉하게 운영하는 것이 좋습니다. 고관여 카테고리 대비 조사 참여 신청률이 낮은 편이라, 빠르게 많은 참여자를 모집해야 할 때는 일반적인 수준보다 리워드를 높게 제시하는 경우가 많습니다.
데이터 품질을 높이는 설문 설계 노하우
1) 적절한 설문 길이와 구성
설문 응답 시간이 너무 길면 데이터의 퀄리티가 떨어질 위험이 있습니다. 오픈서베이 내부 데이터를 봐도, 너무 길거나 어려운 문항이 많아 응답하는 데 오래 걸리는 설문은 데이터 클리닝 비율이 높습니다. 일반적인 설문의 데이터 클리닝 비율이 1~2% 수준일 때, 문항 수가 많거나 어려운 질문이 반복되는 설문은 15~20%까지 높아집니다.
다음은 응답자의 경험을 해치지 않고 질 좋은 데이터를 얻기 위해 문항 설계 시 고려해야 할 사항입니다.
- 설문은 3분 이내에 응답할 수 있는 길이가 이상적이며, 최대 10분을 초과하지 않도록 설계합니다.
- 응답하는 데 많은 생각을 요해 피로도가 높은 문항은 최소한으로 사용합니다. 주관식, 숫자 합계형 등이 여기에 포함됩니다.
- 응답자가 응답하기 위해 이해해야 하는 정보량을 최소화합니다. 질문이 너무 길거나 보기가 너무 많지 않도록 조정합니다.
2) 응답자 친화적 표현 사용
응답자가 질문을 이해하기 쉽게 작성해야 합니다. 전문 용어나 약어 등은 업계에서 널리 사용될지라도 일반 소비자에게는 생소할 수 있습니다.
실제로 과거 한 조사에서 ‘RTD 혼합차 음료 제품’에 관해 묻자, 응답자의 77%가 없거나 모른다고 답한 사례가 있습니다. 같은 질문을 ‘편의점/마트에서 바로 구입해 마실 수 있는 병/페트 음료 제품’이라고 묻자 없거나 모른다는 응답이 5%로 감소했습니다.
3) 강조 서식 적용 시 주의 사항
텍스트 서식을 적절히 사용하면 설문 문항의 가독성을 높이지만, 때로는 의도치 않은 데이터 편향을 유발할 수도 있습니다. 실제로 브랜드 이미지를 묻는 문항에서 글자 색을 녹색으로 설정한 것이 자연 친화적인 이미지를 연상시켜 응답 편향을 유발한 사례가 있습니다. 녹색 서식을 제거한 후 동일한 질문을 하자 ‘자연/친환경’을 선택한 비율이 55%에서 42%로 줄었습니다.
4) 개인정보 수집 시 주의 사항
설문에서 분석에 활용하거나 리워드를 지급할 목적으로 개인정보를 수집하는 경우가 많습니다. 개인정보는 관련 법률이 엄격할 뿐 아니라 고객의 민감도 또한 높습니다. 개인정보 수집 시 관련 절차를 명확하게 설명하지 않는 등 신뢰를 주지 못하면 브랜드에 대한 부정적인 인식으로 이어질 수 있어 각별한 주의가 필요합니다.
- 개인정보 보호 책임:
- 개인정보 수집 및 이용 목적, 수집 항목, 보유 기간 등을 명확히 알리고 이에 동의한 응답자로부터만 개인정보를 수집해야 합니다.
- 약속된 목적이 달성되거나 보유 기간이 만료되었을 때 수집한 개인정보를 반드시 파기해야 합니다.
5) 설문지에 브랜드 담기
설문 또한 브랜드와 고객이 상호작용하는 채널입니다. 설문지에 브랜드 아이덴티티를 반영하여 일관적인 브랜드 경험을 제공해 보세요. 이는 설문의 응답률을 높이는 데에도 효과적입니다. 응답자가 발송 주체를 명확히 알 수 있어야 더욱 안심하고 적극적으로 응답할 수 있기 때문입니다.
조사 운영 팁: 응답률 높이는 발송 타이밍과 CRM 연동
1) 응답률이 높은 시간대는?
설문을 ‘언제’ 보내느냐도 응답률에 영향을 미칩니다. 조사 대상자의 라이프스타일과 특성을 고려해 반응률이 높은 시간대를 찾는 것이 중요합니다. 아래는 예시입니다.
- 직장인: 출퇴근 시간대, 점심 시간대
- 10대: 방과후 시간대, 주말
- 주부: 오전 10~12시
- 외식업주: 오후 3~5시
반대로 설문 발송을 피해야 하는 시기도 있습니다. 평소와 다른 응답 패턴이 나타날 수 있기 때문입니다. 예를 들면 연휴 시즌에는 비교적 긍정적으로 응답하는 경향이 있고, 국가적 우환이 있는 시기에는 사안에 따라 평소보다 보수적이거나 급진적인 답변이 수집될 위험이 있습니다.
2) 설문 개인화하고 CRM 데이터와 연동하기
일반적으로 설문을 보낼 때 URL을 전달하는 경우가 많습니다. 이때 설문 URL에 ‘파라미터’를 붙일 수 있는 플랫폼이 있습니다. 지점 명이나 유저 ID 등 기존에 확보한 고객 정보를 설문에 참조해, 응답자에게 개인화된 화면을 제공하는 기능입니다.
오픈서베이 데이터스페이스에서는 파라미터로 참조한 고객 정보가 설문 응답 데이터와 함께 저장됩니다. 이를 통해 개별 응답과 고객을 매치해서 볼 수 있죠. 응답자를 식별하여 리워드를 지급하거나, CRM 데이터와 결합하여 분석할 때 활용도가 높습니다.
오픈서베이가 만드는 리서치의 새로운 미래
이처럼 리서치 오퍼레이션은 데이터를 기반으로 비즈니스 문제를 해결하고, 기업의 성장을 지원하는 핵심 활동입니다. 설계, 운영, 분석의 모든 단계에서 효율성과 데이터 품질을 보장해야 합니다.
오픈서베이는 이러한 리서치 오퍼레이션을 성공적으로 수행하기 위한 전문성과 기술적 솔루션을 제공합니다. 데이터 중심의 비즈니스 혁신을 실현하는 여정에 오픈서베이가 함께합니다.
오픈서베이 콘텐츠 마케팅 매니저
정지윤 Yoon
오픈서베이 프로덕트 매니저
