만족도, 인지도 등 조사분석 전문가가 필요할 때 Cuerix!

만족도 조사는 상품이나 서비스를 고객에게 전달하는 과정, 사용 후 고객 인식 등을 조사항목으로 구성하죠?
그런데 만족도 조사분석 결과는 항목별 평균을 주로 보고합니다.
평균만으로 알 수 있는 정보는 매우 제한적입니다.
고객에게 상품이나 서비스를 전달하는 과정별 항목에서 평균이 낮다고 무조건 해당 분야를 변경해야 하나요? 평균 점수가 낮다는 기준은 명확한가요? 비교 대상은 있나요?

이런 의문, Curerix라면 단번에 해결할 수 있습니다.
기존에 사용하던 만족도 조사항목에 더해 전반적인 만족도 항목을 배치하고, URL을 고객에게 배포하세요.
자동분석 기능을 설정하여 IPA분석 결과를 읽어보세요.
만족도 구성 항목 중 1순위 개선점과 2순위 개선점을 자동 분석 보고합니다.
항목별 기술통계(평균, 중위수, 분산, 표준편차, 표준오차 등)는 기본입니다.
설문 항목에 명목척도(성별, 거주지역, 직급 등)를 포함한 경우, 명목별(예: 남성, 여성 등) 기술통계와 교차분석 테이블(카이제곱검정에 따른 동질성이나 독립성 분석 결과 포함)을 자동으로 보고합니다.
NPS(순추천지수, Net promoter Score) 측정 도구를 추가해 보세요.
만족도가 측정 당시의 인식 상태 정보만 제공한다면 NPS는 고객의 미래 행동을 추론할 수 있습니다. 당연히 자동분석 결과를 보고합니다.
사용자는 분석 결과를 읽기만 하면 측정 결과를 이해할 수 있습니다.

더 정교한 향후 고객만족 향상 필요점을 도출할 수 있습니다.
통계 지식이 있는 사람만 사용했던 항목 간의 회귀분석을 클릭만으로 수행해보세요. 통계분석 관련 지식이 없어도 걱정할 필요가 없습니다.
독립변수와 종속변수 클릭만으로 자동분석 결과를 보고합니다.
사용자는 분석 결과를 읽으며 분석 내용을 이해할 수 있고 어떤 요인이 전반적인 고객 만족에 가장 큰 영향을 미치는가를 알 수 있습니다.

조사 자체가 귀찮거나 어려운 경우

외부 전문기관에 조사를 의뢰한다고 할 때 불특정 다수에 대한 조사는 패널을 확보한 업체를 활용하는 것이 효율적입니다.
그런데 사실은 자기 사업 관련(정책고객 포함) 고객 정보는 발주기관이 더 잘 알고 있지 않나요?
대부분 외부 전문기관에 고객 리스트를 전달하고 조사를 의뢰하지 않나요?
따라서 고객에게 설문지 URL만 전달할 수 있다면 직접 수행하는 데 따르는 수고는 SMS 문자 발송만 하면 되겠지요?
그런데, URL 발송에 필요한 전화번호나 e-mail 주소는 개인정보에 속합니다.
**외부 전문기관에 고객 전화번호나 e-mail 정보를 위탁할 때 고객에게 일일이 동의서를 받을 수 있을까요? ** 직접 URL을 발송하는 것이 최선의 개인정보보호라면 외부 조사기관에 의뢰하는 것이 최선이 아니란 것은 명확합니다.
이제 조사 활동을 직접 해보세요. 개인정보 노출 위험을 최소화하십시오.

수집한 데이터로 분석이 어려운 경우

외부 전문기관이 고객 인식조사 데이터를 분석하는 방법은 매우 제한적입니다.
기술통계, IPA분석, 단순 또는 다중회귀분석 정도이지요.
Cuerix는 이 모든 것을 클릭만으로 자동분석하고 해설까지 제시합니다.
실무자 입장에서는 귀찮은 일일 수 있지만 이제 도전 한번 해보시지요.
담당자가 가장 잘 아는 내용이고,
고객에 대해서도 담당자가 가장 잘 알고 있다면,
Cuerix가 제시하는 분석 결과와 해설만으로도 외부 전문기관 보다 더 정확한 고객인식을 파악할 수 있지 않을까요?

조사분석에 대한 객관성 확보가 제한적인 경우

Cuerix는 그 자체가 외부 조사분석 시스템입니다.
조사한 데이터 편집은 가능하지만 원본 데이터는 별도 보관하며, 분석 결과 또한 전문 프로그램이 자동 분석한 결과를 제시하므로 객관성을 충분히 확보할 수 있습니다.
“조사분석 전문시스템 Cuerix.com을 활용한 데이터 수집 및 분석 결과를 제시함” 이라고 객관성을 설명하십시오.

조사항목의 타당성 입증이 어려운 경우

Cuerix라면 쉽게 입증할 수 있습니다.
30개 이상의 데이터(n>30)만 있다면, 탐색적 요인분석→확인적 요인분석(수렴타당도와 판별타당도), 필요한 경우 ICC/Rwg까지 클릭만으로 조사항목의 타당성을 검증할 수 있습니다.
그런데 사실은, 설문 항목의 타당성을 통계적으로 검증하는 경우는 거의 없지요?
조사항목 개발 보다는 이미 가지고 있는 조사항목을 그대로 사용하거나 일부 항목을 수정하는 정도 아닌가요?

담당자 관점에서는 외부 전문기관의 분석 및 시사점을 활용하되 조사 내용과 분석을 별도로 수행해 볼 수 있어 데이터 품질과 객관성을 확보할 수 있겠지요?

특히, 외부기관이 수집한 데이터를 한 곳에 보관하고, 축적된 과거 데이터와 현재 데이터 간의 비교분석 등 CCuerix를 사용하면 데이터 분석 기반의 기획 인프라를 구축하는 셈입니다.
외부 전문기관 관점에서는 조사분석의 엄청난 효율을 경험할 수 있습니다.
틀에 박힌 조사분석 보고서를 작성하는 것이 아니라,
새로운 분석방법을 적용할 수 있고,
명목별 분석, 데이터 간의 다양한 인과관계 분석,
새로운 분석 방법을 적용해도 데이터 분석에 소요되는 시간이 절감되고,
고품질 보고서를 작성할 여유가 충분해집니다.
용역보고서의 품질향상을 원한다면 Cuerix! 하십시오.