기존 통계분석 프로그램을 사용하는 사람 입장에서는 R의 특성이 무엇이든 가장 관심이 가는 부분은 무료로 자유롭게 사용할 수 있다는 점입니다. 하지만 실제로 R을 접해보면 적지 않게 당황하게 됩니다. 우선 R은 대·소문자를 구분하기 때문에 기존 통계분석 프로그램에 익숙한 사람이 느끼는 이질감은 생각보다 큰 것이었습니다.

그러나, 최근 다소 과열이다 싶을 정도로 관심이 폭발하는 빅데이터에 대한 관심을 잠시 넣어두더라도 오픈소스가 주는 자유로움을 포기할 수는 없기에 걸음마부터 R을 시작해 보기로 했습니다.

R에서 데이터를 활성화하기 위해서는 우선 작업 디렉터리를 분석 데이터가 있는 폴더로 변경해야 합니다. 일반적으로 통계분석 프로그램에서 분석용 syntax 파일과 데이터 파일이 동일 폴더에 있거나 별도로 파일을 활성화하는 명령어가 필요한 것과 유사한 것 같습니다.

경험적으로 측정가능한 개념을 변수라고 할 때 변수는 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

이 중 독립변수와 종속변수의 척도 유형에 따라 다변량분석을 분류할 수 있습니다.

해외 시장에 대한 접근성이 높아지면서 해외 소비자에 대한 이해 필요성이 높아지고 있다고 하겠습니다. 이미 보유하고 있는 2차 자료를 이용하거나 검색을 통해 필요해 해외 소비자 정보를 찾아 볼 수도 있겠지만 해결해야 할 문제와 직접적으로 관련된 정보를 얻기 위해서는 해외 설문조사가 불가피할 때도 있습니다.

현지에 직접 가서 조사 에이전시를 통해 설문조사를 진행할 수도 있겠지만 비용 대비 효과를 고려한다면 해외 소비자 패널을 이용한 인터넷 설문조사가 보다 현실적인 대안이라고 하겠습니다.

1. 해외 소비자 조사 패널의 선택

해외 소비자 조사를 위해 패널을 선택할 때 당연히 패널의 크기와 다양성을 고려해야 할 것입니다. 그 외 한가지 더 생각한다면 국내에 지사나 에이전시가 있어서 커뮤니케이션이 용이한가 입니다. 국내 지사나 에이전시 존재 여부가 특히 중요한 이유는 해외 시장에 대해 필요한 지식을 용이하게 물어볼 수 있기 때문입니다. 예를 들어 특정 중동지역 국가에서 우리나라 식료품 구입이 가능한지 여부 혹은 중국 소비자 조사 진행 시 규제 등과 같이 설문구성을 위해 필요한 기본적인 정보를 손쉽게 확인할 수 있습니다.  

일반적으로 해외 소비자 패널을 공급하는 기업들은 다른 패널 공급사와 지속적으로협력하는 경우가 많아, 해외 패널 담당자에게 직접 문의했을 경우 협조를 얻기 어려운 사항에 대해서도 확인 가능한 경우가 가끔 있기 때문에 가급적 국내 지사나 에이전시가 있는 기업을 이용하는 것이 편리합니다.

서베이몽키에서 생성해둔 설문조사에서 설문 디자인을 선택해서 설문을 입력해보도록 하겠습니다.

설문 디자인을 선택한 후 작성기에서 원하는 설문유형을 drag&drop으로 입력할 수 있습니다.

객관식 설문을 중심으로 세부적인 입력사항을 살펴보면 우선 묻고자 하는 질문을 입력하고 선택할 수 있는 보기를 입력하게 됩니다. 복수응답을 허용할지 여부를 설정하고 기타보기가 필요한 경우 추가하게 됩니다.

응답자가 질문을 답변하지 않고 지나갈 경우에 대비해서 답변 필수를 선택하고 보기가 많은 경우 응답순서에 따른 오차를 평균적으로 제어하기 위해 보기를 무작위화하는 것이 좋습니다.

보기가 많을 경우, 하나씩 개별적으로 입력하기 보다는 보기 대량 추가 기능을 이용해 보기를 한번에 입력할 수도 있습니다.

기타 문항을 설정할 경우 보기로 표시할 수도 있고, 의견란으로 표시할 수도 있습니다. 그런데 분석에 포함하기를 원한다면 보기로 표시하도록 설정해야 합니다. 아래와 같이 보기로 표시할 때만 설문에서 선택할 수 있습니다.

분석 시 결측치를 피하기 위해 질문에 대한 답변을 필수로 선택하는 것이 좋습니다. 답변을 필수로 선택한 경우, 질문에 답변하지 않으면 경고 메시지를 노출하게 됩니다.

복수응답인 경우 필수 답변 보기의 수를 지정할 수 있습니다. 아래에서 최소 2개로 설정한 결과, 보기를 한 개 선택했음에도 경고 메시지가 노출되는 모습을 볼 수 있습니다.

보기를 무작위화할 경우, 기타 보기가 있다면 마지막 보기를 무작위화하지 않도록 설정해서 기타까지 보기 중간에 노출되는 것을 방지해야 합니다. 아래에서 기타 보기는 제외하고 다른 보기들을 무작위로 노출하는 것을 확인할 수 있습니다.  

다음 시간에는 객관식 문항 다음으로 많이 사용하게 될 행렬형/점수 척도 문항에 대해 알아보겠습니다.

약간의 비용만 지불한다면, 직접 설문조사를 수행하고 기본적인 결과를 바로 볼 수 있는 솔루션이 국내외에 많이 나와 있는 편입니다. 그 중에서도 큰 경제적 부담 없이 설문조사를 수행할 수 있으면서 꼭 필요한 기능은 구비하고 있는 솔루션이라면 서베이몽키를 추천할 수 있을 것 같습니다.

서베이몽키는 유료서비스 외에도 계정가입만으로 무료제공하는 BASIC 서비스를 제공하고 있어 무료로 체험해볼 수 있으며, 일부 기능이나 문항수, 표본수의 제한(조사당 10문항, 100표본)을 제외하면  조사목적으로 BASIC 서비스를 이용하여도 괜찮을 것입니다. 물론 좀 더 전문적인 활용에 관심이 있다면 서베이몽키 계정 업그레이드를 통해 다양한 기능을 활용해 볼 수도 있습니다. 조사대상 고객수가 소규모이거나 학교에서 과제용으로 활용하는 것이 아니라면 최소한 PLUS급 이상을 사용할 것을 추천합니다.

서베이몽키에 가입하셨다면 '설문조사 만들기'를 클릭해 보시기 바랍니다. 

'설문조사 만들기'를 클릭하면 설문조사 제목을 입력하는 페이지가 나옵니다. 처음부터 새로 설문을 입력해서 인터넷 설문조사를 시작할 수도 있고 기존 설문조사와 전문가 기본서식을 활용할 수도 있습니다.

서베이몽키로 설문조사를 생성하고 나면 우측 상단에 설문 디자인(Design), 설문 응답 수집(Collector), 설문 결과 분석(Analysis)의 세가지 메뉴가 있는 것을 볼 수 있습니다.

서베이몽키 설문 디자인에서는 총 18개의 설문유형을 제공하고 있습니다. 다음 시간에는 서베이몽키의 설문유형 중 우선 객관식을 중심으로 서베이몽키를 이용해 설문을 작성할 때 주의해야할 사항을 알아보겠습니다.

설문조사와 통계분석의 전제가 되는 문제에 대한 합리적인 접근은 결국 개념간의 관계를 규명하는 것입니다. 개념간의 관계가 밝혀지고 그 관계 중 우리가 통제할 수 있는 관계를 찾으면 우리가 관심 있는 문제의 해결책을 찾은 것이 됩니다.   

결국 최초 개념 정립이 향후 문제해결의 성공여부를 결정하는 중요한 시작이 된다고 할 수 있습니다. 흔히 관심 있는 관찰 사건들을 추상적으로 표현한 것을 개념이라고 합니다.

그 중에서 특히 추상적 개념을 측정가능한 형태로 기술해 하는 것을 조작적 정의라고 하는데 설문조사와 관련해 매우 중요한 의미를 가지고 있습니다. 왜냐하면 정의 자체가 잘못된 경우에는 그 개념에 기반한 설문조사의 결과도 전혀 신뢰할 수 없기 때문입니다.

특히, 개념 중에서 경험적으로 측정 가능한 개념을 변수라고 합니다. 변수에 구체적인 수치를 부여하는 작업을 측정이라고 하고 척도는 측정 시 수치 부여의 규칙 즉 잣대를 말합니다.  

이 척도를 기준으로 변수를 분류해보면 아래와 같이 분류해볼 수 있습니다. 이 척도에 대한 이해는 최초 조사설계 및 분석계획을 수립하고 설문을 구성하는, 설문조사의 시작부터 매우 중요합니다. 척도의 종류에 따라 적용 가능한 분석이 다르고 설문응답자의 설문응답 부담이 다르다고 하겠습니다.

마케팅설문조사에 수행하다 보면 고급분석과 깔끔한 보고서 디자인과 레이아웃에 경도되어 정작 정보의 품질을 결정하는 방법론적 고민은 덜 하게 되는 경우도 있습니다. 하지만, 겉보기에 화려한 형식보다는 단순하고 쉽더라도 기본기를 충실히 지켜 실제 의사결정에 기여하는 정보를 얻는 것이 훨씬 더 중요하다고 하겠습니다.

합리적 사고가 없다면 설문조사를 통해 얻은 자료는 공허한 숫자의 나열일 뿐입니다. 그래서 반드시 정답은 아니지만 실무에서 적용해볼 수 있는  논리적 사고 방식을 알아보겠습니다. 

 일반적으로 합리적인 의사결정은 문제를 인식하고 목표를 설정한 후에 목표를 실현하기 위한 수단을 탐색하고 여러 대안을 일정한 기준을 가지고 평가하여 대안을 선택하는 일련의 과정입니다.

선택한 대안은 실행과정을 거치게 되는데 실행과정 역시 문제와 그 해결을 위한 대안을 찾는다는 점에서 또 다른 의사결정과정입니다. 즉 합리적 의사결정과정을 좀 더 자세하게 들여다보면 목표와 수단의 연계로 이루어져 있음을 알 수 있습니다. 

대안을 선택하여 실행했다면 그 결과를 평가하여 다음 의사결정에 환류하게 됩니다. 목표의 설정은 바람직한 상태와 현재 상태의 괴리라는 문제를 해소하는 것이 된다는 점에서 문제 인식은 목표설정과 맞닿아 있습니다.

논리적 사고의 방법으로 Zero Bas접근은 대안 탐색에 유용하고, So what? 접근은 목표와 수단간의 논리적 연계를 점검하는데 유용합니다.

Zero Base 접근은 기존의 사고틀- 관성에서 벗어나 처음부터 영기준으로 다시 생각하는 방법입니다. 그런데 사실 이것은 쉽지 않은것으로 실무에서의 경험을 토대로 생각해보면 현 상황을 반대로 생각해보는 것(역발상)이 가장 효과적입니다. 때때로 강제로 아이디어를 도출해보는 것도 방법입니다. 무조건 제품의 단점을 나열해보거나 조직의 관리가능한 내적 요소와 고객의 구매고려요인 또는 만족요인을 강제로 연결시켜볼 수도 있습니다. 

목표나 문제를 위한 대안을 재정의해보는 방법도 있습니다. 기존의 정의를 부정한다는 점에서 역발상의 방법과도 유사합니다. 예를 들어 우리회사 A제품은 디자인이 별로라서 소비자들이 좋아하지 않는다라고 한다면 과연 고객들의 비선호 요인이 디자인인지 다시 한번 근본적으로 의심해보는 것입니다. 어쩌면 디자인 이면에 다른 비선호요인이 있을수도 있습니다. 

So what~? 접근은 언제나 현재 시점에서 행동과 연결가능한 결론을 내리는 방법입니다. 이것은  판단기준이 되는 대전제에 비추어 소전제인 사실이 부합하는지를 점검하여 판단을 내리는 방법으로 검증과 실행을 반복함으로써 의사결정의 품질을 높이고자 하는 접근입니다. 

이 방법은 끊임 없이 목표-수단간의 논리적 적합성을 점검함으로써 목표를 실현하기 위한 실제 행동지침에 접근해 가게 됩니다. 예를 들어 '(대전제 -판기준) 소비자들은 디자인이 우수한 제품을 선호한다.' (소전제-사실) A제품은 디자인이 우수한 제품이다. (결론 -판단) 소비자들을 A제품을 선호한다'와 같은 결정을 지속적으로 반복함으로써 목표-수단, 결과-원인과의 연쇄를 통해 의사결정의 품질이 올라가게 됩니다

이러한 논리적 사고를 좀더 편리하게 수행할 수 있게 도움을 주는 도구개념으로는 MECE와 로직트리가 있습니다. MECE는 특히 대안 탐색에 유용한 도구로 대상 개념을 상호배타적으로 분류하여 각 개별 하위 개념으로 상위 개념을 설명하려는 시도입니다. 집합론에서는 바로 분할(partition)이라는 개념이 MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustively)를 잘 설명해줍니다.

원인과 결과, 과제와 수단간의 인과관계을 찾아내는 수단으로는 로직 트리가 있습니다. 좌에서 우로 시간적 순서에 따른다면 과제(결과, 목표)가 가장 오른쪽에 위치에야 겠지만 로직트리는 결과 중심적 사고로 결과(목표)를 놓고 이를 구현하는 대안을 모색하게 됩니다. MECE와 로직트리를 이용하여 결론을 내리기 되면 그것이 서베이를 통해 알아야 할 가설들이 됩니다.