처음 만들어 보는 설문, 궁금한 것을 나열하다 보니 지저분한 설문이 된 것만 같았던 적이 있으신가요? 질문을 작성하는 데까지도 많은 시간을 썼는데, 구조까지 바꿔야 한다면 정말 고통스럽겠죠.
이번 아티클에서는 설문을 작성할 때 ‘이것만 알아두면 기본은 한다’라고 할 수 있는 정보들을 공유하려고 합니다. 기본만 잘 지켜서 만든 설문은 결과를 받고 나서도 여러 방법으로 분석을 시도해 볼 수 있습니다.
그럼, 설문을 작성할 때 지켜야 할 4가지의 기본 팁을 아래 아티클에서 확인해 보세요.
💡순위형 VS 복수형: 무엇을 써야 할까요?
문항을 작성하다 보니, 순위형 VS 복수형 고민이 됩니다. 두 유형 모두 복수로 선택한다는 점에서 유사해 보이지만, 사실 어떤 유형을 선택하느냐에 따라 결과를 해석할 수 있는 방향이 달라집니다.
만약, 아래와 같이 많은 브랜드를 선호하는 순서대로 선택하게 하면 어떨까요? 응답자가 오랜 시간 생각을 해야하는 질문은 권장하지 않고 있습니다. 모든 보기에 대해 전부 순위를 매기는 것은 너무 번거롭고, 중도에 포기할 가능성이 크기 때문입니다.
또한 관심 없는 보기도 억지로 순위를 매겨야 하기 때문에 의미 없는 순위가 발생해 신뢰도가 떨어져, 데이터를 실질적으로 활용하기가 어렵습니다.
| 순위형 | 복수형 | |
|---|---|---|
| 차이점 | 응답자가 여러 보기 항목을 중요도/선호도 순서대로 순위를 매김 | 응답자가 여러 보기 항목 중에서 해당되는 것을 모두 선택 |
| 사용할때 | -여러 선택지 중 가장 중요한 요인을 알고 싶음 -소비자가 상대적으로 어떤 기준을 더 중시하는 지 알고 싶음 | -사용 경험이 있는 브랜드/채널을 모두 파악하는데 목적 -순위와 관계없이 현황 파악이 중요 |
| 결과해석 | -항목별 평균 순위 계산 가능 -최상위/하위 항목 비교(Top2 Bottom 2) | -각 항목별 응답률(%) 계산 -응답 빈도/비율을 단순 비교 -복수 선택으로 합계가 100% 초과 |
정리하면 내가 작성한 질문이 ‘순위’를 매기기에 크게 어렵지 않으며 이 결과를 가지고 내가 제품 개선 혹은 마케팅 기획 등 새로운 액션을 할 수 있다면 ‘순위형’으로 작성해 주세요. 그러나 순위를 매기기엔 응답자가 오래 생각을 해야 할 것 같다, 보기가 너무 많아 순위를 매기기 어려울 것 같다고 판단되면 ‘복수형’을 선택하는 것이 좋습니다.
💡보태보태병은 이제 그만 : 적당한 문항 수는 몇 문항일까요?
좋은 설문의 특징 중 하나는 ‘많은 것을 알 수 있도록 담은 설문’ 보다 ‘응답자가 끝까지 성실하게 참여할 수 있는 설문’입니다. 설문을 만들다 보면 “이것도 물어보면 좋지 않을까?”, “혹시 이 데이터도 있으면 쓸 수 있지 않을까?” 하는 마음이 들며 문항이 계속 늘어나는 경우가 많습니다.
그렇게 처음 계획했던 문항 수보다 많이 불어나게 되죠. 그러나 설문에 참여하는 응답자의 입장에서 생각해 보면, 지나치게 긴 설문은 집중력을 떨어뜨리고 응답 피로도를 높여 결국 신뢰도 낮은 데이터를 낳습니다.
오픈서베이 패널들에게 적당한 설문 참여의 시간을 물어본 결과, 일반적으로 3~5분 내에 완료할 수 있는 분량이 1위를 차지했습니다. 문항 수로는 약 15~49문항 이내입니다. 대상자와 주제에 따라 차이는 있을 수 있지만, 이를 넘어가면 응답자가 중도 포기하거나 성의 없이 답할 가능성이 크게 높아집니다.
따라서 한 번의 설문으로 모든 궁금증을 해결하려 하기보다, 핵심만 담은 명료한 설문을 구성해 보세요. 응답자의 만족도와 데이터 품질을 모두 높일 수 있습니다.
💡이럴 때 더 열심히 응답하고 싶어진대요 : 응답자들이 말한 잘 응답하고 싶은 순간
응답률이 저조해 걱정한 경험 있으신가요? 응답자가 더 응답하고 싶게 만드는 설문은 어떤 특징을 가지고 있을까요?오픈서베이 패널들을 대상으로 물어본 결과, 응답자들은 설문의 목적이나 응답이 어떻게 반영되는지 공유가 되면 열심히 응답하고 싶어진다고 합니다.
데이터스페이스에서 설문을 입력하면 시작 페이지와 종료 페이지를 커스텀할 수 있습니다. 회사 공개나 제품 공개를 해야한다기 보다는 간단하게 어떤 목적으로 설문하는지 적어주면 좋습니다.
예시 ) 본 설문은 신제품 출시를 위한 설문으로 응답해주신 내용을 바탕으로 제품 출시에 반영과 큰 도움이 될 예정입니다. 소중한 의견 부탁 드립니다.
💡 데이터 오염 없애기 : 혹시 모를 편향을 제거하세요
설문을 작성할 때, 데이터 오염을 방지하기 위해 적절히 로직과 보기 랜덤화 기능을 사용하는 것도 중요합니다.
🔀 보기 파이핑 사용
앞선 문항에서 응답자가 응답했던 보기만 노출하고 싶을 때 사용합니다. 한 번이라도 사용해본 제품을 고른 후 → 3개월 이내에 사용해 본 제품을 고르라고 했는데 한번도 사용해보지 않은 제품을 3개월 이내에 사용해봤다고 응답한다면, 신뢰하기 어렵기에 이러한 모순을 방지하기 위해서 보기 파이핑 기능을 사용합니다.
🔀 랜덤화 기능 활용:
순서효과란 응답자가 질문이나 보기 항목을 접하는 순서에 따라 응답이 달라지는 현상을 말합니다. 즉, 같은 질문이라도 제시된 위치가 앞에 있느냐 뒤에 있느냐에 따라 선택 가능성이 달라질 수 있다는 것이죠. 랜덤화 (문항이나 보기 순서를 응답자마다 다르게 섞어 제시) 기능을 사용하면 설문 문항의 순서가 응답에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.
🔀 로직 기능 사용법:
응답자가 특정 조건을 충족할 때만 다음 질문을 보도록 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 무선 이어폰 구매 경험을 물어보고자 합니다. 그렇다면 해당 질문은 ‘무선 이어폰을 사용해본 적 있는 사람’에게 해야할 것입니다. 그럴 때 로직 기능을 사용하여 보기에서 무선 이어폰 선택자만 특정 문항으로 이동할 수 있게 할 수 있습니다.
이 기능을 사용하면 불필요한 응답을 최소화하고, 응답자가 경험하지 않은 상황에 억지로 답하지 않아도 되므로 데이터 품질과 응답 경험 모두 향상됩니다. 또한, 응답자의 특성에 따라 다른 흐름으로 설문을 구성할 수 있어 맞춤형 조사가 가능해집니다.
다만, 로직을 지나치게 복잡하게 설계하면 응답자가 설문 흐름을 이해하기 어렵거나, 연구자가 결과를 정리할 때 데이터 구조가 복잡해질 수 있습니다. 따라서 로직은 꼭 필요한 경우에만 적용하고, 전체 흐름을 단순하게 유지하는 것이 좋습니다.
지금까지 본문항을 설계할 때 유용한 팁들을 살펴보았습니다. 본문항을 잘 작성하면 설문 참여가 응답자에게도 좋은 경험으로 남게 되고, 결과도 더 잘 활용해 분석할 수 있습니다. 본문항 설계를 마쳤다면, 다음 편에서는 실제로 응답을 수집하기 위한 타겟팅과 샘플링 설정에 대해 알아보겠습니다.
다음 편 미리보기:
- 타겟팅, 샘플링 설정하기
- 쿼터설정 : 대표표본 VS 균등할당
- 우리 설문은 몇 명이 적당할까요?
