고객 만족도 조사 문항 구성 처음할 때 꼭 알아야 할 5가지
만족도 조사는 고객 만족도를 객관적이고 정량적으로 측정하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 고객에게 직접 물어보면 얼마나 많은 고객이 우리 기업을 만족스럽게 생각하는지를 쉽게 파악할 수 있기 때문입니다. 여기에 체계적인 설계를 더하면 제품의 내구성·디자인·가격·사용성 등 세부 속성별 만족도를 알 수도 있고, 전반적인 만족도·개선 필요 사항·추천 의향 등 서로 결이 다른 여러 항목을 한 번에 파악하는 것도 가능합니다.
하지만 문항 구성 방법에 대해 잘 모른다면 만족도 조사의 장점에 공감하더라도 쉽게 시작하기 힘들 수 있습니다. 이에 이번 글은 <만족도 조사 텍스트북>의 세 번째 파트에서 다루고 있는 ‘만족도 조사 설계 시 주의사항’에 대해 알아봅니다. 문항 구성은 어떻게 하는지, 5점·7점·11점 중 어떤 척도를 사용하는 게 좋을지, 꼭 포함해야 할 프로필 문항은 무엇인지 등에 대해 파악하실 수 있습니다.
① 뭘 물어봐야 할까? 조사 목적 따라 문항 구성하기
만족도 조사 문항 구성은 만족도를 측정하려는 목적을 고려해서 시작할 수 있습니다. 고객에게 무엇을 물어봐야 목표에 부합하는 데이터를 얻을 수 있는지 자유롭게 생각해보는 겁니다. 경쟁사와 전반적인 만족도를 비교해보고 싶은지, 제품/서비스의 여러 요소 중 만족도가 낮은 항목을 찾아 개선하고 싶은지, 투자자나 경영진에게 장기적인 수익 전망과 성장에 대한 이야기를 하고 싶은 것인지, 고객 이탈률을 낮추기 위한 사용성 개선이 필요한지에 따라 문항 구성은 조금씩 달라지기 때문입니다.
혹 막막하다면 고객에 대해 알고 싶은 사항을 자유롭게 떠올린 뒤, 질문거리를 1개씩 끊어낸다는 생각으로 문항을 구성해 볼 수도 있습니다. 예를 들어 우리가 운영하는 온라인 쇼핑몰의 전반적인 만족도와 만족/불만족 이유를 알고 싶다고 해보겠습니다. 그럼 전반적인 이용 만족도, 가장 만족/불만족스러운 사항, 구체적인 이유로 문항을 구성할 수 있습니다. 여기에 최근 진행한 고객 감사 이벤트는 어땠는지 등의 문항을 추가할 수도 있고요. 그럼 아래처럼 문항을 구성할 수 있습니다. 이중 공통 항목은 다음 정기 조사에도 동일하게 반영할 문항을 뜻합니다.

위에서는 만족/불만족 속성을 순위형으로 응답받았는데, 세부 속성별 만족도를 각각 조사할 수도 있습니다. 그럼 우리뿐만 아니라 경쟁사 고객 대상으로 조사를 한 뒤 결과를 병합해서 한눈에 비교 분석할 수 있습니다. 이를 통해 자사와 주요 경쟁사의 전반적인 만족도는 어떻게 다른지, 상품·배송·마케팅 등 속성별 만족도는 경쟁사 대비 얼마나 높거나 낮은지 알 수 있죠. 추가로 또 다른 관점으로 고객 충성도와 비즈니스 성장 가능성을 엿볼 수 있는 NPS 문항을 더할 수도 있고요. 아래는 이때 구성할 수 있는 문항 예시입니다.

② 5점·7점·10점 중 뭘로? 평가형 문항 척도 기준 선택하기
다양한 만족도 측정 지표를 소개한 이전 아티클로도 알 수 있듯, 만족도 조사에는 다양한 평가형 문항이 쓰입니다. 5점·7점·10점·11점 등 다양한 척도 중 어떤 척도를 쓰는 게 가장 좋을까요? 사실 이는 이미 만족도 조사를 하고 있는 기업들도 많이 고민하는 부분입니다. 심지어 어떤 척도가 최근 유행한다고 하면 다음번 만족도 조사 때 척도 기준을 바꾸기도 하고, 혹은 여러 척도를 골고루 활용해서 단점을 보완하려고도 합니다.
기억할 점은 소비자 조사는 학술적인 엄밀함보다는 소비자 트렌드를 빠르고 효과적으로 파악하는 데 목적이 있다는 겁니다. 이에 어떤 척도를 선택하더라도 꾸준히 일관성을 유지하는 것이 가장 중요합니다. 만약 5점 척도를 기준으로 만족도 조사를 하고 있다면, 중간에 기준을 바꾸지 않는 것이 데이터 활용도를 높이는 가장 좋은 방법입니다. 그래야 과거 데이터와 직접 비교 분석하며 추이 변화를 놓치지 않을 수 있습니다.
만족도 조사 경험이 없는 경우는 어떨까요? 만족도 조사를 처음 시작하는 기업이라면 가장 보편적으로 쓰이는 척도를 활용하는 게 좋습니다. 가장 보편적이라는 말은 시장에 해당 척도를 기준으로 데이터를 분석한 경험이 많이 쌓여있다는 뜻입니다. 특정 점수가 얼마나 높은 건지, 경쟁사와 얼마나 차이가 나야 안심하거나 걱정해야 하는지, 미세한 차이를 경향성으로 볼지 혹은 오차범위 이내의 변화로 볼지에 대한 데이터 분석 역량이 충분히 높다는 거죠. 그렇다면 분석 과정의 막막함을 꽤나 덜 수 있습니다.
그럼 어떤 척도가 가장 많이 활용될까요? 바로 ‘5점 척도’입니다. 오픈서베이에서 지난 20~21년에 진행된 전체 만족도 조사 설문을 기준으로 할 때, 5점 척도가 쓰인 비율이 79.0%로 압도적으로 높게 나타났습니다. 다음은 7점·11점·10점 척도 순이며, 이외 척도는 거의 사용되지 않고 있습니다(각 9.0%, 7.2%, 2.3%, 2.5%). 이에 만족도 조사를 처음 시작하는 기업이라면 특별한 이유가 있지 않은 한 가장 보편적으로 쓰이는 5점 척도를 활용하는 것을 권장합니다.

③ 성별·연령대 등 프로필 문항 추가해 분석 활용도 높이기
만족도 조사는 외부 설문조사 툴을 활용해서 진행하기 때문에 응답자 데이터를 자사 고객 DB와 연동해서 볼 수가 없습니다. 그렇다 보니 주로 어떤 그룹에서 만족도가 높게 나타나는지, 이용에 어려움을 겪는 응답자의 공통점은 무엇인지, 신규 고객과 기존 고객의 응답 경향에 어떤 차이가 있는지 등 응답자 유형별 분석이 어렵죠. 이에 외부 설문조사 툴을 활용한 폼 설문을 진행할 때는 성별·연령대 등 프로필 정보를 묻는 문항을 추가하는 것이 좋습니다.
어떤 프로필 정보를 물어봐야 할까요? 결과 데이터 분석 시 나눠 보고 싶은 프로필 기준에 맞춰 구성하는 게 좋습니다. 성별·연령대·거주지역 등 기본적인 프로필 기준으로만 분석해도 괜찮다면 성별·연령대·거주지역을 묻는 문항만 넣으면 됩니다. 그런데 직업·가구 구성·총 이용 기간·구매 방법·타사 제품 이용 경험 여부와 같이 구체적인 기준으로 응답 결과를 분석하고 싶다면, 프로필 문항을 더욱 상세하게 구성해야 합니다.
그렇다고 과하게 많은 프로필을 물어선 곤란합니다. 그럼 응답자는 개인의 신상 정보를 지나치게 캐묻는다며 응답 참여를 중단할 수 있기 때문입니다. 고객에게 좋지 않은 인상을 남기는 건 만족도 조사의 목적을 생각할 때 매우 주의해야 할 사항입니다. 또한, 많은 프로필 문항 수로 인해 응답 소요 시간이 길어지면 불성실 응답이 들어오거나 참여율이 저조해질 수도 있습니다. 이에 프로필 문항을 구성할 때는 과하게 많은 정보를 물어보는 건 아닌지 점검해보길 추천합니다.

④ 문항 수·응답 소요 시간 기준 있나? 시장 평균 참고하기
만족도 조사 시 적절한 문항 수는 몇 개일까요? 이 역시 만족도 조사를 처음 진행할 때 가장 많이 하는 질문 중 하나입니다. 문항 개수가 많을수록 다양한 응답 데이터를 얻을 수 있지만 응답자 피로도 증가로 불성실 응답이 들어오거나 참여율이 저조해질 수 있거든요. 때문에 많은 기업들이 적절한 문항 개수 기준을 알고 싶어 합니다.
지난 20~21년 오픈서베이에서 진행된 만족도 조사 1,100여 건의 평균 문항 개수와 주관식 문항 개수를 분석했는데요(2020~2021년에 진행된 문항 수 5개 이상 폼 설문 기준). 전체 평균 문항 개수는 24.7개이며, 평균 주관식 문항 개수는 2.2개인 것으로 나타났습니다. 이를 참고해서 ‘문항 수 25개 중 주관식 문항이 2개인 설문’을 기준으로 응답 소요 시간을 계산하면 약 5분이 나옵니다. 이는 잠깐 짬을 내서 참여하더라도 끝까지 집중력을 잃지 않고 성실하게 응답할 수 있는 시간입니다. 적절한 문항 수와 응답 소요 시간에 대해 고민하고 있었다면 시장 평균치를 참고하시기 바랍니다.

⑤ 응답자 조건과 목표 응답자 수 설정하기
마지막은 응답자 조건과 목표 응답자 수 설정입니다. 만족도 조사 시 누구에게 응답을 받을지는 필수적으로 고려해야 할 사항입니다. 알고 싶은 바에 대해 적절한 응답을 해줄 수 있는 사람을 응답 대상자로 설정해야 유의미한 조사 결과를 얻을 수 있기 때문입니다. 예를 들어 이번 만족도 조사는 A 제품에 대한 만족도를 파악하기 위한 거라면, A가 아닌 B 혹은 C 제품을 구매한 사람은 응답 대상자에 포함되지 않도록 해야 합니다.
또한, 같은 A 제품 구매자라고 하더라도 최근 한 달 이내 A 제품을 구매한 사람으로 응답 대상자 범위를 좁힐 수도 있지만, 지난 1년 이내 구매해본 사람으로 넓힐 수도 있습니다. 물론 이렇게 응답 대상자 범위를 어떻게 설정하는지에 따라서 질문 방식이나 물어봐야 할 사항은 조금씩 달라집니다. 이에 만족도 조사 목적에 따라 적합한 응답 대상자 조건을 설정할 필요가 있습니다.
응답자 수 목표를 설정하는 것도 잊어선 안됩니다. 응답자 수가 지나치게 적으면 조사 결과를 통계적으로 유의미하게 분석할 수 없습니다. 학술적으로 30~50명은 돼야 유의미한 통계 분석을 할 수 있다고 하는데, 원활한 결과 해석을 위해서는 분석 단위당 100명의 응답자를 확보하는 걸 추천합니다. 그래야만 1명의 응답이 1% 비율만 차지해서 결과 분석 시 오차 범위나 신뢰 수준에 대해 지나치게 많이 고민하지 않을 수 있습니다.

고객 만족도 조사 더 알아보기
이번 글에서는 문항 구성은 어떻게 하는지, 5점·7점·11점 중 어떤 척도를 사용하는 게 좋을지, 꼭 포함해야 할 프로필 문항은 무엇인지 등 만족도 조사 설계 시 주의사항을 살펴봤습니다. 문항 구성은 조사를 통해 알고 싶은 바가 무엇인지를 기준으로 구상할 수 있으며, 자주 쓰이는 척도나 꼭 포함하는 게 좋은 프로필 문항 등에 대해 알 수 있었습니다.
그럼 만족도 조사 결과 분석은 어떻게 할까요? 오픈서베이 <만족도 조사 텍스트북>은 만족도 조사는 왜 필요한지, 만족도 조사 설계 및 결과 분석 시 유의해야 할 사항은 무엇인지, 기업별 고객 만족도 조사 활용 사례는 어떻게 되는지 등을 종합적으로 살펴봅니다. 만족도 조사에 대해 상세히 알고 싶은 분이라면 이번 버튼을 눌러 ‘만족도 조사 텍스트북’을 다운로드해 보시기 바랍니다.

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