스크리밍데이타 주식회사는 2013년 서베이몽키 마케팅 에이전시로 출발해 엄격한 실사품질관리와 집요한 분석으로 제품과 서비스를 시장으로 이어주는 정보를 고객사에게 제공해오고 있습니다. 조사기획과 실사관리부터 최종 보고서까지 필요한 시장조사 서비스만 선별해 경제적인 비용으로 이용할 수 있으며, 마케팅 활동의 출발점이 되는 시장조사 역량을 내재화할 수 있는 지원을 받을 수 있습니다.

ScremingData 개요                                                                                                

ScremingData 연혁 및 주요실적                                                                                         

 

  • 2013년 6월 회사 설립
  • 2013년 8월 SurveyMonkey 마케팅 에이전시
  • 2013년 11월 옥션 트렌드 조사
  • 2014년 2월 G마켓 브랜드 트래킹 조사
  • 2014년 6월 삼성전자 해외 시장 조사 수행 시작
  • 2014년 6월 현대모비스 고객 만족도 조사 수행 시작
  • 2014년 8월 아모레퍼시픽 해외 시장 조사
  • 2015년 5월 LG전자 해외 시장 조사 수행 시작
  • 2015년 10월 (재)한국청년기업가정신재단 글로벌기업가정신지수 조사 
  • 2016년 1월 통계청 1호 사회적협동조합 리서치밸류플러스 참여
  • 2016년 5월 영화산업실태조사 
  • 2016년 7월 삼성전자 미주지역 소비자 조사 
  • 2016년 7월 카페베네 광고효과조사
  • 2016년 8월 경기지역 협동조합실태조사 
  • 2016년 10월 KCA 디지털 사이니지 수용조사 
  • 2017년 1월 인공지능스피커 콘셉트 조사
  • 2017년 2월 삼성전자 가전제품 콘셉트 조사 
  • 2017년 3월 아파트 분양의향 조사
  • 2017년 4월 구내식당 만족도 조사
  • 2017년 5월 스마트폰 인식 및 사용성 조사 
  • 2017년 6월 삼성전자 가전제품 브랜드 해외 조사 
  • 2017년 6월 CJ E&M 프로그램 평가 조사 시작 
  • 2017년 6월 면도기 사용 행태 및 패키지 평가 조사 
  • 2017년 9월 구정 인식 조사 
  • 2017년 11월 안심귀가서비스앱 수용도 조사 
  • 2018년 2월 반려동물 사료 브랜드 모니터링 조사 
  • 2018년 3월 삼성전자 가전제품 해외 소비자 조사 
  • 2018년 4월 초고속인터넷 해외 소비자 조사 
  • 2018년 5월 성범죄 예방 조사 
  • 2018년 5월 기능성 화장품 콘셉트 수용도 조사 
  • 2018년 6월 HIRA 빅데이터 브리프 만족도 조사 
  • 2018년 7월 KCISA 실감형콘테츠 수요 조사 
  • 2018년 8월 등급분류제도 및 게임물이용실태조사 
  • 2018년 8월 반려동물 사료 KBB 조사 
  • 2018년 8월 사회적경제교육수요조사 
  • 2018년 8월 스마트폰 소비자 조사 
  • 2018년 8월 디지털 도어록 브랜드 점검 조사
  • 2018년 10월 농촌개발시험연구사업 만족도 조사 
  • 2018년 10월 전력시설 및 한국전력공사에 대한 인식 조사 
  • 2018년 12월 가톨릭관동대학교 LINC+사업 수요조사 
  • 2019년 2월 한국만화영상진흥원 기관인식조사
  • 2019년 4월 Luxury Buyer Insight Study  

 

ScreamingData 주요 고객사                                                                                

 

 

ScreamingData 맞춤형 서비스                                                                                    

ScreamingData 분석사례 예시                                                                                    

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설문 조사를 실시하고 그 결과를 분석하고 보고서를 작성하는 근본적인 이유는 의사결정 지원입니다. 설문 조사의 결과는 의사결정을 좀 더 잘 할 수 있도록 유용한 정보를 제공해야 합니다.

시장 조사를 기준으로 조사 보고서의 순서는 조사의 배경과 목적, 조사 설계의 개요, 응답자 특성, 요약 및 결론, 조사 결과 순으로 구성하는 것이 일반적이다. 조사의 대략적인 개요를 이해한 후에는 의사결정에 필요한 주요 정보를 먼저 파악할 수 있도록 두괄식으로 보고서를 구성하고 필요하다면 한 장으로 시사점을 요약하는 것이 좋습니다.

보고서를 작성하다보면 자칫 교차통계표를 그래프로 옮기는 작업에만 매몰되기 쉬운데 보고서가 교차통계표를 그래프로 옮겨 놓은 것에 불과하다면 차라리 보고서를 작성하지 말고 교차통계표의 수치를 읽는 것이 더 효과적입니다. 우리가 설문 조사를 실시한 목적으로 돌아 가 보면 우리는 문제에 대한 원인을 파악하고 해결책을 찾기 위해 설문 조사를 실시했음을 알 수 있습니다. 예를 들어 우리가 담당하고 있는 제품의 매출이 지속적으로 감소하고 있으며 이것이 소득의 감소나 전체 시장 규모의 축소를 상회하고 있어 물리적 제품과 서비스 자체에서 문제를 파악해 보기 위해 소비자들을 대상으로 설문 조사를 기획했다고 가정해 보겠습니다. 영업팀의 의견과 소비자 의견, 선행조사 등 다양한 자료를 근거로 설문을 구성하고 소비자를 대상으로 설문 조사를 실시한 후 조사 결과를 얻었다면 조사결과 보고서는 의사결정에 필요한 정보를 제공할 수 있도록 구성되어야 합니다. 보고서에는 의사결정자가 기존 제품의 장점을 강화하거나 약점을 보완하는 방향으로 제품을 개선할지, 아직 우리와 경쟁자들이 잘 해결하지 못하고 있는 소비자의 문제점을 해결해주는 신제품을 개발할지, 목표시장을 변경할지, 유통채널이나 커뮤니케이션 채널을 다변화할지 등 의사결정에 필요한 정보를 담아야 합니다.

보고서의 흐름 역시 정보 제공이라는 관점에서 소비자의 문제는 무엇이며, 시장에서 제공하는 해결책은 무엇이며 우리는 어떤 해결책을 제공하는지를 유기적으로 연결하여 구성해야 합니다. 소비자가 우리 제품이 속한 제품군에 관련된 정보를 접하는 채널에 대한 질문을 했고 이를 근거로 교차통계표를 작성했다면 단순히 이를 차트화하는데 그칠 것이 아니라 우리 제품을 구매한 소비자들의 정보접촉채널과 경쟁 제품을 구매한 소비자들의 정보접촉채널을 비교하는 내용을 추가해 의사결정자가 정보접촉채널의 재조정을 가능한 대안으로 고려할 수 있도록 배려해야 합니다. 개별 페이지 혹은 장표 역시 해당 페이지에서 전달하고자 하는 정보 뿐만 아니라 전달하고자 하는 정보의 해석에 필요한 설명을 추가해 이해도를 높여야 합니다. 좀 더 신속하게 내용을 이해할 수 있도록 개별 페이지 내에는 제목 외에도 핵심 내용을 전달하는 머리글을 제시하고 다시 상세 설명을 달아주고 좌상단에서 우하단으로 자연스러운 시선의 흐름을 따라 정보를 파악할 수 있도록 제목과 문단 및 차트를 배치해야 합니다. 중요한 정보나 페이지를 이해하는데 필요한 설명은 공간이 허락하는 한 가급적 좌측, 상단에 배치합니다. 또한 필요하다면 보고서를 이용하는 사람이 궁금한 사항이 있어 교차통계표를 보고자 할 경우 쉽게 대조할 수 있도록 차트에 해당하는 설문지 상의 질문도 명기해 편의를 도모하는 것이 좋습니다.

조사결과 보고서에 들어가는 차트 역시 의사결정에 유용한 정보를 효과적으로 전달할 수 있도록 작성해야 합니다. 불필요한 디자인 과잉으로 차트를 보는 사람의 주의 집중을 방해하지 않도록 유념합니다.

조사 보고서를 생산한 후에 형식적인 보고에 그치고 조사 보고서의 결과 자체를 부정하거나 조사 보고서의 결과를 맹신한 결과 당연히 따라야 할 후속 집행상의 의사결정을 간과한다면 기대하는 성과를 얻을 수 없습니다. 만약 그 간의 경험과 소비자 조사를 통해 영유아 자녀를 둔 젊은 부부들이 극장에서 영화를 관람하고 싶은 요구가 있지만 마땅한 해결책을 발견하지 못하고 있다는 사실을 발견했다면 이를 어떻게 해결할지는 전적으로 극장 측이 결정할 사안이다. 영유아 자녀를 고려해 극장 좌석을 가족용으로 개조한 상영관을 만들지, 영유아를 돌 볼 수 있는 극장 내 시설을 설치할지, 인근 보육원과 연계한 단체 관람 서비스를 개발할지, 혹은 비용과 현재의 역량, 영화 관람 시장의 상황을 고려해 처음부터 유자녀 부부들의 극장 영화 관람 욕구를 무시할지를 결정하는 주체는 소비자가 아니라 극장 측입니다. 조사 결과를 의사결정에 활용함에 있어 이것 아니면 저것이라는 식의 극단적인 선택만 존재하는 것이 아니라 어떤 대안을 선택하고 어떻게 구체화하는가와 관련해 무수한 선택지가 존재합니다. 설문 조사는 이러한 선택지의 가능성을 보여주는 정보 제공 수단이며 의사결정을 제한하거나 대체하는 수단이 아닙니다. 더구나 의사결정자의 결정을 정당화하는 수단도 아닙니다.

조사 보고서를 활용함에 있어서 전략적 관점도 간과하면 안 됩니다. 우리 제품의 시장점유율이 높지 않고 우리가 후발주자라면 단순히 우리 제품에 만족하지 않는 고객의 불만족 이유에만 주목할 것이 아니라 경쟁 제품에 불만족한 소비자의 불만족 이유, 한걸음 더 나아가 경쟁 제품에 만족하지만 개선이 필요하다고 생각하는 부분까지 점검해서 경쟁 제품에 대한 소비자 인식에 균열을 가져올 공격 지점을 찾아야 합니다.

설문 조사 결과가 시사하는 정보와 상반된 의사결정을 해야 한다면 그러한 의사결정을 하는 근거를 생각해 보아야 할 것입니다. 5G서비스가 상용화되면서 AR·VR 콘텐츠에 대한 소비자들의 관심이 높아져 설문 조사 결과 AR·VR 콘텐츠에 대한 호감도가 높게 나타났다고 하더라도 이를 그대로 수용해 의사결정에 반영하는 것은 위험할 수도 있을 것입니다. 산업의 기술발전 수준과 보안 문제 등을 고려할 때 시장 선도자로서의 이득(first mover advantage)보다는 승자의 저주(winner's curse)에 빠질 우려가 있다면 성급한 시장 진입을 잠시 보류하고 예상되는 핵심적인 문제 해결에 집중하면서 경쟁자에 대한 공격 기회를 노리는 선택이 더 좋은 결과를 가져 올 수도 있습니다.

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◎ 온라인 제휴 패널 및 품질 관리

데이터스크림은 DataSpring Asia와의 제휴를 통해 전세계 35개국 2천2백만 패널을 제공하고 있어 신속하고 편리한 해외조사 서비스를 제공하고 있으며, 국내 역시 약 50만명의 패널을 안정적으로 확보하고 있습니다.

  

 DataSpring은 2단계 인증으로 중복가입을 제한하고 있으며, 가입 후에도 로그인 이력, 활동 IP 주소 점검, 이메일 유사성 점검 등을 통해 중복 가입자의 패널 사이트 이용을 제한하고 있습니다.

 패널 모집 후에는 데일리 퀵 서베이와 정기 이벤트로 패널의 활동성을 증대하여 실제 설문조사에서의 참여율 제고를 유도하고 있습니다. 또한 활동 수준에 따라 추가 포인트과 특별 포인트를 지급하여 패널 품질을 관리하고 있습니다.  

 신규 패널 대상 tutorial survey를 실시하여 설문 응답 시 주의 사항에 대한 교육을 실시하고 있으며, 조사 진행 시에는 새로 고침 금지, 중복참여 금지, 불성실 응답 기준을 안내하고있습니다. 그 외 정기적인 홍보 캠페인을 통해 지속적으로 성실응답을 독려하고 있으며 패널 활동 이력 및 응답 데이터 검수를 통해 삼진 아웃제를 운영하여 3회 이상 불성실 응답 시 패널 탈퇴 조치를 하고 있습니다.

◎ 웹 설문 제작을 통한 조사 품질 관리  

 일반적으로 인터넷 설문조사에서는 응답 시간이 10분이 경과한 후에는 응답자의 집중도가 하락하여 불성실응답이 증가하게 됩니다. 데이터스크림은 그 간의 경험을 살려 인터넷 설문조사 응답 행태를 고려해 웹 설문을 제작하고 있습니다.

 

◎ 오프라인 실사 역량 및 품질 관리

  데이터스크림은 회당 40명 이상의 면접원 동원이 가능한 실사 역량을 바탕으로 전국 지역에 대한 조사를 지원할 수 있습니다.

 

 

 풍부한 조사원 인력 자원을 기반으로 우수한 면접원을 선발하여 철저한 교육을 제공하고 자료수집 기간 중 엄격한 조사원 관리를 통해 조사 품질을 유지하고 있습니다.

 

◎ 자료 검증을 통한 조사 품질 관리

 데이터스크림은 실사팀, 분석팀과 연구팀의 긴밀한 협조 아래 반복적이고 심층적인 검증절차를 적용해 자료수집 및 입력 과정 상에서 발생가능한 비확률오차를 최소화하여 데이터의 품질을 유지하고 있습니다.

 

 실사 관리 연구원과 에디팅 요원이 raw data의 주관식 문항과 기타 오픈 문항, 인구통계 문항 등에서 불성실 응답을 점검하여 통계분석팀 및 연구원과 공유함으로써 일차적으로 데이터의 품질을 관리합니다.

  실사 관리 연구원과 에디팅 요원의 일차 검증 후에는 통계분석팀은 본격적인 통계분석에 앞서 빈도분석과 교차분석을 통해 오류를 점검합니다. 최종적으로는 담당 연구원은 통계분석 결과가 기존 결과와 격차가 심하거나 논리적인 모순이 있는 경우를 찾아 내는 한편, 지역별 성별·연령별·실사 진행 조사원별 등 중요한 기준별로 조사 결과를 비교해 극단적이고 비정상적인 결과가 집중되는 사례를 발견할 경우 집중적인 검토를 통해 데이터의 품질을 관리하게 됩니다.  

 

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데이터스크림은 고객이 꼭 필요한 설문조사 서비스만 골라 경제적 비용으로 제공하고 있습니다. 데이터스크림이 제공하는 다양한 서비스를 경험해 보시기 바랍니다

◎ 꼭 필요한 정보만을 경제적이고 신속하게 제공하는 서비스      

 마케팅 기획과정에서 반드시 확인해야할 issue가 있지만 일정은 촉박하고 통계분석과 보고서 생산까지 기다릴 여유가 없고 신속한 의사결정이 필요하다면 데이터스크림이 답을 드릴 수 있습니다. 

긴급한 해외 소비자 조사라면 설문 작성 및 번역 기간을 제외하고 일주일 이내에 차트 형태의 결과를 확인할 수 있습니다. 실시간으로 차트 형태의 결과를 확인할 수 있고 최종 결과 데이터는 우리글로 된 웹 설문과 연결하여 우리글로 된 차트 결과를 파워포인트와 엑셀 형태로 받아 볼 수 있습니다.

데이터스크림은 일정이 촉박한 PT나 기획서 작성을 위해 하루 이틀 이내에 필요한 요약 보고서를 제공할 수 있습니다. 실제 광고 creative 시안 PT나 정부 지원사업을 위한 사업계획서, 신제품 개발 및 대학 링크 사업 평가를 위해 요약 보고서를 제공해 고객사를 지원한 사례가 다수 있습니다.

 

 ◎ 꼭 필요한 정보만 제공하는 데이터 분석 서비스  

 사업 기획이나 제품 기획 과정에서 중요한 쟁점을 보다 더 깊이 있게 파악하기 위해 필요한 분석만을 선별해 적용할 수있습니다. 상대적으로 중요하지 않은 내용은 실시간으로 바로 바로 확인하고 가격이나 KBB등 심층적인 분석이 필요한 사항에 대해서는 집중적인 데이터 분석 작업을 통해 의사결에 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 미주 지역 소비자 대상 신제품 수용도 조사에서 설문 기획 및  실사진행 서비스만 제공하고 제품에 대한 수용도는 실시간 결과 공유를 통해 확인한 후 가격 등 쟁점 사항에 대해 집중적으로 분석한 사례가 있습니다.

 

◎ 통찰력 있는 정보를 제공하는 full service 

 데이터스크림은 조사결과 집계표를 나열하기만 하는 보고서를 제공하지 않습니다. 실제 의사결정에 유용한 정보를 제공할 수 있도록 통찰력이 있는 정보를 담고 있는 보고서를 제공하고 있습니다. 공공분야 신기술 도입 관련 조사에서 수용자 집단에 대한 segment, target 분석을 통해 early majority의 확산을 위한 key buying benefit를 찾아 정책 입안에 실질적인 시사점을 제공한 바 있습니다.

 

◎ 데이터스크림 full service output image ① : 브랜드 점검 조사 결과 예시 

 

◎ 데이터스크림 full service output image ② : 매장 및 신제품 시장 조사 분석 결과 예시   

 

 

◎ 데이터스크림 full service output image ③ : 상권 분석 및 영업점별 고객만족도 조사 결과 예시

◎ 데이터스크림 full service output image ④ : 비정형 데이터 마이닝을 적용한 insight 발굴

   데이터마이닝 기법을 적용해 오픈문항과 선택형 문항 간의 관계를 분석해 소비자 특성 및 편익과 제품·서비스 특징을 연결해 하고 이를 근거로 target을 규명하는 서비스를 제공하고 있습니다.

 

보고서 장표 예시 자료 다운로드

 

 

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R을 이용하면 텍스트 형태의 데이터에서 키워드를 추출해 클라우드 형태로 제시할 수 있을 뿐만 아니라 키워드 간의 거리를 기준으로 상관관계를 점검해 키워드 간의 네트워크를 그려 볼 수 있습니다.

 

키워드 간의 관계를 파악하고 나면 이를 근거로 응답자 집단을 몇 개의 집단을 분류해 볼 수 있습니다. 이와 같이 텍스트형 데이터를 이용한 클러스터 분석에서도 집단의 특성을 반영한 명칭 부여는 분석자의 몫입니다.

 

데이터테일즈에 설문조사를 의뢰하시려면 아래 버튼을 눌러주세요. 일반 문의도 환영합니다.

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마케팅 활동의 과정 중, 새로운 고객이 유입하면 고객 관리를 통해 고객을 유지하고 추가매출을 창출하려는 노력을 하게 됩니다. 이러한 노력을 지원하는 중요한 자료 중 하나가 고객만족도입니다. 그런데 고객만족도를 측정하는 것만으로는 고객을 유지하고 육성할 수 없습니다. 왜냐하면 장기적으로 생각해 볼 때 만족한 고객만이 재구매 혹은 재방문할 것이므로 고객의 이탈을 유발하는 결정적인 불만요인이 무엇인지 알기 어렵기 때문입니다. 이탈고객에 대한 추적조사가 가능하다면 이탈고객을 대상으로 조사를 실시하면 좋겠지만 실행이 쉽지 않습니다. 미리 기존 고객만족도와 함께 고객의 재구매의향을 점검해둔다면 고객유지에 많은 도움이 될 뿐만 아니라 만족도와 재구매의향을 기준으로 고객을 분류하여 그 구성을 살펴보면 우리의 고객 구성이 얼마나 안정적인지 점검할 수도 있습니다.

 

충성 고객은 만족도가 높아 재구매의향이 있는 고객 집단이라면 이탈 고객은 낮은 만족도로 조만간 탈퇴하거나 다음 구매에서는 다른 경쟁 제품으로 전환할 예정인 고객 집단이라고 할 수 있습니다. 기회주의적 고객은 높은 만족도에도 불구하고 재구매의향은 부정적인 고객 집단입니다. 노트북을 구매하는 대학생의 경우 정보탐색의 기회비용이 크지 않으므로 구매 전 정보수집활동이 일반 직장인에 비해 활발할 가능성이 크고 비록 기존 제품에 만족하더라도 추가적인 정보탐색활동을 통해 좀 더 저렴하거나 성능이 우수한 다른 제품을 구매할 수도 있을 것입니다. 기회주의적인 고객과는 달리 포획 고객은 낮은 만족도에도 불구하고 거래비용으로 인해 적어도 단기적으로는 경쟁사 제품이나 서비스를 구매하지 않고 계속 우리 제품서비스를 계속 구매할 의향이 있는 고객 집단을 말합니다. 포획 고객을 위해서는 최소한 거래비용을 능가하는 제품 및 서비스의 개선을 제공할 수 있어야 포획 고객이 장기적으로는 이탈 고객으로 진화하는 것을 방지할 수 있을 것입니다. 문제는 이렇게 고객만족도와 재구매의향 즉 고객충성도를 근거로 고객을 분류하여 관리하는 방법이 적절한 마케팅 전략상의 지침을 제공하는데 실패할 수도 있다는 점에 유념해야 합니다. 예를 들어 패션 쇼핑몰을 운영하는 기업이 고객을 지속적으로 점검해본 결과 이탈 고객과 포획 고객이 증가하는 경향을 보이고 있으며 이들이 판매 의류에 대해 가지는 가장 큰 불만은 의류의 색상 특히 낮은 채도에 있다는 것을 알아내고 이탈 고객들이 평균적으로 선호하는 채도 수준인 50 정도로 채도를 개선한 제품 라인을 출시했다고 가정해 보겠습니다. 그런데 실제로 이탈 고객 중 50%는 100 수준의 높은 채도를 선호하는 반면 나머지 50%는 극단적으로 낮은 채도 0의 색상을 선호하고 있다면 채도 50 정도의 제품 라인은 이탈 고객 중 누구에게도 호감을 얻지 못하고 급격한 매출 감소를 피할 수 없을 것입니다. 만약 미리 고객들의 색상에 대한 선호를 파악해 고객을 분류해 두었다면 낮은 채도를 선호하는 고객 집단과 높은 채도를 선호하는 고객 집단별로 이탈 고객을 관리하고 이탈 원인을 파악할 수도 있을 것입니다.

 고객만족도와 재구매의향 외에 추가할 수 있는 분류 기준은 우리에게 의미 있는 정보를 제공할 수 있는 기준이라면 어떤 것이라도 상관없습니다. 연령이나 소득, 직업 혹은 거주주택 형태, 위치 정보, 게시판에서의 의견, 혹은 정치인이라면 선거구 등 분류하여 수치화한 후 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있는 것이라면 어떤 것도 무방합니다.

 예를 들어 근 미래에 드론을 이용한 배달에 집중하는 QSR(Quick Service Restaurant)을 생각해 보겠습니다. 이들은 서울 인근 경기도이 중소 도시에 A, B, C, D 총 네 개의 영업지역을 관리하고 있는데 이들 권역별로 각각 다른 특징을 가지고 있다고 가정해 보겠습니다. 가장 넓을 면적을 점유하고 있는 A 지역은 젊은 독신자 직장인들이 주로 거주하고 곳이고 B 지역은 그 도시의 중심가로 비교적 소득이 높은 중산층이 주로 거주하는 지역이라고 해보겠습니다. 지역 내 여자대학이 위치한 C 지역은 젊은 20대 여성이 주로 거주하고 곳이고 D 지역은 연령대가 높고 가용소득이 많지 않은 고령층이 주로 거주하고는 지역이라고 해보겠습니다.

이들 네 지역의 고객을 분석해 본 결과 이들 네 지역의 고객 구성은 아래와 같다는 사실을 알았습니다.

 

 

B 지역은 충성 고객의 비중이 높아 고객 유지가 주요 과제인 반면, 이탈 고객과 포획 고객의 비중이 높은 A, C, D 지역은 고객 이탈을 방지하기 위한 대책 마련이 시급한 상황입니다. 특이 이탈 고객의 비중이 높은 A 지역과 D 지역이 특히 문제가 될 것입니다.

 젊은 직장인이 많은 A 지역의 경우, 많은 비중을 차지하는 이탈 고객은 배달의 신속성에 불만을 많이 가지고 있는 바 이들의 라이프스타일을 점검해 다소간의 손실을 감수하더라도 미리 배달 음식을 준비해서 배달 시간을 줄이는 방안을 모색하는 것도 한 방법일 것입니다. 독신인 젊은 직장인의 특성 상 배달 음식을 이용하는 경우가 빈번하다면 더욱 적극적으로 고려해 볼만 할 것입니다.

 

 

소득이 비교적 높은 B 지역의 경우에는 식재료의 품질에 대한 우려가 있는 만큼 우수하고 안전한 식재료를 엄선한 프리미엄 메뉴를 개발해 제공하는 것도 고려할 수 있을 것입니다. 배달에 이용하는 드론의 품질 역시 개선하여 배달하는 동안의 신선도 유지 기능을 강화해 기존 경쟁사들은 제공하지 못하는 풍미의 메뉴를 제공할 수도 있을 것입니다.

 

 

여자대학교가 위치한 C지역에서 다수를 점하고 있는 포획 고객의 경우 메뉴의 다양성에 대한 평가가 상대적으로 낮은 모습을 보이고 있으므로 샐러드, 제과류 등 메뉴의 다양화를 시도하는 한편 샘플러 메뉴를 개발하여 제공할 수도 있을 것입니다.

 

고령층이 많은 D지역의 경우에는 가격에 대한 불만이 많으므로 할인쿠폰이나 오전 시간 할인 등 고령층을 겨냥한 다양한 할인 및 판촉 프로그램을 실행할 수도 있을 것입니다.

 

물론 가용한 재정적 자원은 제한적이므로 여러 가지 활동 중 기대 수익이 높은 활동부터 순차적으로 실행해야 할 것입니다.

실제로는 시장지배적인 기업은 모든 면에서 우수한 평가를 받는 반면 도전 기업은 항상 부족한 평가를 받기 마련이고 아무리 고객을 분류해서 분석해 보아도 전체적인 저평가 기조에는 변화가 없거나 보완이 필요한 부분이 나오더라도 단기적으로는 적절한 대책이 없는 경우도 있습니다. 그러나 접근 가능한 고객 관련 데이터의 양적 측면이나 분석 가능성이라는 질적 측면에서 비약적인 도약이 있는 만큼 끊임없이 고객에 대한 애정 어린 이해를 중단하지 말아야 할 것이고 만약 유통과 물류, 매체에 대한 장악력이 높지 못해 전선을 넓힐 수 없는 입장이라면 단 하나의 점에 조직의 역량을 집중하는 차별화 노력도 고려할 만합니다.

 

데이터테일즈에 설문조사를 의뢰하시려면 아래 버튼을 눌러주세요. 일반 문의도 환영합니다.

 

 

 

 

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대학의 광고홍보효과를 검증하는 조사에서는 대체로 ① 대학에 대한 인지수준 ② 대학의 성과 및 호감도 ③ 대학의 이미지(perceived image)와 포지셔닝 ④ 대학의 이미지 개선 방향 ⑤ 대학 광고·홍보물 크리에이티브의 R·O·I 평가 ⑥ 대학 광고·홍보물의 집행 경쟁력 ⑦ 대학 광고·홍보물의 세부 콘텐츠 평가 ⑧ 대학 광고·홍보물의 집행 매체 효율성 등을 다루게 됩니다.

① 대학에 대한 인지수준은 최초인지도(Top of Mind)을 포함한 비보조인지도(unaided total)과 해당 대학을 보여준 후 인지 여부를 확인하는(재인) 보조인지도(aided total)로 구분할 수 있습니다. 대체로 대학이 설립초기단계에 있다면 비보조인지도와 보조인지도 모두 낮은 수준에 머무르겠지만 시간이 경과할수록 비보조인지도와 보조인지도의 변화 방향이 달라지는 모습을 보일 것입니다.

 

② 대학별 입시경쟁률과 같이 현재의 성과와 향후 입학 의향 대학과 같이 미래의 성과를 나타내는 지표를 인지도를 기준으로 비교해 보면 현재 관심있는 대학이 어떤 상태에 있는지 확인할 수 있습니다.

 

③ 대학별로 주요 고객유형별 이미지 위상을 점검할 수 있습니다. 대학의 주요 고객으로는 학생, 학부모 및 기업 등을 고려할 수 있으며 대학의 발전이라는 관점에서 대학의 고객별로 중요하게 고려해야할 이미지는 다를 수 있습니다.

 

④ 경쟁 대학 대비 이미지 위상 차이와 대학 선택 시 고려비중 대비 적합도를 파악함으로써 대학의 이미지 개선 방향을 도출할 수 있다.

 

⑤ 대학 광고·홍보물에 대한 노출 호감도 외에 크리에이티브의 평가요소인 Relevance, Originality, Impact에 대한 평가를 통해 대학 광고·홍보물의 크리에이티브 특성을 점검하고 이를 근거로 ⑥ 대학 광고·홍보물의 집행 경쟁력을 점검할 수 있습니다.

 

⑦ 대학 광고·홍보물의 copy, model, BGM 및 tonality에 대한 평가 역시 진행할 수 있습니다.

 

⑧ 대학 광고·홍보물의 집행 매체의 접촉율과 접촉빈도를 점검함으로써 매체의 효율을 파악하고 매체전략에 반영할 수 있습니다.

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흔히 우리는 데이터를 어떻게 분석할 것인지, 혹은 어떻게 보여줄 것인지에만 손쉽게 관심을 가집니다. 그러나 그것들만큼 중요한 일이 데이터를 수집하는 과정의 품질을 어떻게 관리할 것인가 입니다.

오늘은 일대일 면접 조사나 전화조사에서 면접원을 어떻게 선발하고 관리하는지에 대해 알아보고자 합니다. 사실 설문조사업에 종사하는 사람이 아니라면 별로 관심이 없을 수도 있지만 면접원의 선발과 관리는 설문조사의 품질을 결정하는 매우 중요한 일입니다. 아주 가끔 면접원은 아무나 할 수 있는 일이고 면접원 인건비는 낮으면 낮을수록 좋다고 생각하거나 조사의 품질을 높이면서 비용은 삭감만 하려는 분들을 보게 됩니다. 그러나 개별 면접원에 따라서 응답자 입장에서 얼마나 다른 경험일 수 있는지 한번이라도 피부로 느껴본 사람이라면 설문조사를 위한 면접원의 선발과 관리에 매우 신경을 쓰지 않을 수 없습니다.

설문조사 실무에서는 대체로 다음과 같은 과정을 통해 면접원을 선발하고 관리합니다. 설문 진행 상황 점검과 함께 중요하게 관리해야 할 점은 면접원별로 조사결과에 차이가 있는지 입니다. 특정 면접원의 결과가 다른 면접원의 결과가 차이가 크고 이에 대한 합리적인 이유가 없다면 해당 면접원은 불완전한 면접을 진행했을 가능성이 높고 해당 면접원이 진행한 설문지는 철저하게 점검해야 합니다.

 

면접원을 동원한 설문조사에 대해 어떤 면에서는 상당히 회의적인 생각을 가지고 있기는 하지만 면접원을 동원한 설문조사를 진행하기로 했다면 철두철미하게 품질관리를 해야 하는 것은 당연합니다. 면접원을 동원한 설문조사를 진행하다 보면 조사방법론에 대한 전문적인 교육을 받았을 것 같지 않은 면접원 분이 경험을 통해 설문조사의 과정을 잘 이해하고 있는 모습을 만나게 되는 경우가 있습니다. 그럴 경우에는 생활의 달인을 만난 것처럼 즐거움과 존경심이 일어나게 됩니다.

 

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대학 교육 만족도 조사나 공공기관의 고객 및 직원 만족도 조사를 수행하다 보면 이 설문지는 이런 점이 문제가 좀 있는 것 같다는 생각이 들 때가 있습니다. 그런 사례를 원문을 조금 변경해 열거해 보았습니다.

 

사례에서와 같이 설문조사의 외양을 갖추고 있으나 응답자의 의견을 공정하게 질문하는 것이 아니라 응답자에게 어떤 편향성을 유도하는 내용이라면 설문조사 결과는 의사결정의 품질을 개선하는데 기여할 수 없습니다.

일반적으로 대학이나 공공기관의 고객 만족도 조사는 연간 1회 내지 2회 정도 실시하게 되는데 대체로 해당 기관의 모든 시설 및 서비스 내용을 포괄하다 보니 설문지의 분량이 조사 대상자의 인내심을 넘어서는 경우도 가끔 발생하게 됩니다. 지나치게 긴 설문지는 straight liner나 speeder와 같은 불성실응답을 양산합니다.

그러므로 어느 정도 조사결과를 축적했다면 요인분석을 통해 조작적 정의에 부합하지 않는 문항은 선별한 후 전반적 만족도에 미치는 영향과 관리 상의 중요성을 고려하여 삭제 여부를 고려해야 할 것입니다.

문항에 대한 통계적 분석 결과에도 불구하고 관리상의 중요성 등을 고려할 때 설문의 수정이 어렵다면 로테이션, 설문지 책형 구분 등 설문지의 구성을 최대한 개선하여 응답자의 불성실 응답이 설문 조사 결과에 미치는 영향을 평균적으로 제어하는 것이 좋습니다.

 

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오늘 덕성여자대학교 평생교육원 스마트 창작터에서 주관하는 린스타트업 과정 중 '고객검증을 위한 설문지 작성법과 활용법' 교육을 얼떨결에 진행하고 왔습니다. 교육을 시작할 때 제가 조금 심하게 재미없다는 말씀을 드렸는데 처음에는 믿지 않으시던 분들이 교육이 진행될수록 점점 믿음이 깊어지시는 모습을 보게 되어 미묘하게 기쁜 마음이 들었습니다.

언제나처럼 우리는 시장을 통해 소비자와 생산이 분리된 세계에 살고 있으며, 제품의 특성이 소비자의 입장에서 어떤 편익과 연결되는지에 대한 선험적인 지식은 존재하지 않는다는 점을 강조했습니다. 일종의 완곡한 영업이었으나 교육에 참석하신 분들이 눈치채신 것 같지는 않습니다.

시장조사에 대해 본격적인 지식이 아직은 충분하지 않은 분들은 어떻게 하면 설문지를 구성하고 어떻게 분석할지에 대해 궁금해 하시는 경우가 많습니다. 그러나 전문적으로 설문조사를 비즈니스로 삼을 것이 아니라면 시장조사 프로젝트를 관리할 수 있을 정도의 지식이면 충분하고 보다 더 중요한 것은 시장조사를 시작하기에 앞서 정리되어야 할 소비자와 제품에 대한 지식과 경험입니다. 우리는 설문지를 통해 언어로 질문하든 아니면 뇌파를 스캔하든 어떤 방법을 이용하더라도 우리의 마음을 직접 관찰할 수는 없습니다. 우리가 우리의 마음에 대해 가지는 이런 저런 주장이나 가설은 결국 우리의 마음을 엿보는 수단에 의존합니다.

설문지를 이용한 시장조사에서 소비자에 대한 지식은 설문지라는 수단을 통해서만 전달될 수 밖에 없으므로 시장조사의 품질은 설문지에 의존합니다. 설문지의 품질은 설문지를 작성하는 조사기획자의 역량과 함께 시장조사를 진행하는 마케터의 통찰력에 의존합니다. 시시콜콜한 기술을 정확하는 것도 중요하지만 그 기술로 무엇을 할 것인가가에 대한 진지한 성찰이 더더더 중요합니다. 그러니 마케터 분들은 소비자에 대한 통찰력을 갖는데 집중하시고 시장조사와 데이터분석은 데이터테일즈에 맡게 주신다면 좋을 것 같습니다.

 

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