리서치 결과 활용하기
리서치를 수행하셨는데, 어떻게 결과를 활용하면 좋을지 막막하신가요?
리서치를 수행하셨는데, 어떻게 결과를 활용하면 좋을지 막막하신가요?
어떠한 방법이든 리서치를 수행하면 그 결과물을 확인할 수 있게 됩니다. 설문조사를 수행했다면 결과 보고서가 나올 것이고, 인터뷰를 수행했다면 인터뷰 요약본을 확인할 수 있을 것입니다. 이러한 리서치 수행 결과물을 어떻게 활용하면 좋을까요? 리서치의 목적에 따라서 다른 과정을 거치겠지만, 최종적으로 하나의 방향으로 수렴하게 됩니다.
단순히 리서치의 결과를 확인하는 것만으로는 인사이트를 얻기 어렵습니다. 여기서 말하는 인사이트라 함은, ①문제 혹은 가능성의 인식과 ②문제 해결 혹은 개선 방안을 의미합니다.
리서치 결과를 활용해서 유의미한 인사이트를 얻으려면 어떻게 하는 것이 좋을까요?
리서치의 결과를 확인해서, 어떠한 방식으로 보고서를 작성해야할지 모르겠다면, 조직 내부와 리서치의 결과를 공유하세요. 리서치 결과를 확인하고 어디서부터 시작해야할지 모르시겠다면, 조직원 전체와 브레인스토밍을 수행하거나, 리서치 결과 공유 워크숍을 진행하는 것도 괜찮습니다.
리서치 수행 결과를 확인하면, 리서치 목적에 따른 다양한 상태를 진단할 수 있게 됩니다. 고객이 우리 서비스에 얼마나 만족하는지, 혹은 얼마나 불만족하는지. 불만족한다면 어느 부분에서 특히 불만족하는지. 서비스의 단골이 된 사람들은 어떠한 인구통계학적 특성을 공유하고 있는지.
데이터를 꼼꼼히 살펴보면 리서치 전에는 감각적으로 알고 있던 현상들을 직관적으로 바라볼 수 있게 됩니다.
리서치의 결과를 활용해서 상황 진단까지 완료되면 우리 제품/서비스이 어떠한 문제를 갖고 있는지 확인할 수 있습니다. 리서치 참여자의 목소리를 통해서 확인 된 문제들을 나열하고, 어떤 것이 ‘진짜 문제’인지를 연관 된 다른 데이터와 교차 검증을 통해서 확인합니다. 중요한 것은, 리서치 결과에서 문제라는 결과가 나왔다고 하더라도 다른 데이터를 통해서 검증하기 전까지는 의심하는 것입니다.
아래 프로세스를 걸치면, 나열 된 문제 중 어떤 것이 ‘진짜 문제’인지 정의할 수 있게 됩니다:
발견 된 문제에 대해서 범위를 설정합니다. 높은 순위일 수록 시급성이 높은 문제이며, 낮은 순위일 수록 문제 수준이 경미하거나, 실제 문제가 아닐 수 있습니다.
문제의 시급성을 정리하면, 보유하고 있는 정량 데이터를 통해서 문제 가설을 확인하세요. 정량 데이터는 Google Analytics, 검색 키워드, 회원 가입 수 등의 변화 추이를 활용할 수 있습니다.
가설을 검증하기 위해 활용할 수 있는 데이터소스는 한정적이지 않습니다. 정의 된 문제가 ‘진짜 문제’라면, 문제를 기록하고 있는 데이터가 분명히 존재합니다. 인식 된 문제가 ‘진짜 문제’인지 확인하기 위해서 어떤 것을 확인해야 할지 모르겠다면, 동료와 문제를 공유해서 함께 고민하는 것이 좋습니다.
리서치 후, 위 과정을 통해서 문제를 확인했다면 이제 해결 방법 혹은 개선 방향을 설정할 때입니다. 문제를 어떻게 개선할지 방향을 잡지 못하겠다면, 아래 행동 목록을 고려해보세요.
리서치는 문제 해결 방법이 아니라, 문제 해결 방법을 탐색하는 과정에 있습니다. 리서치를 프로젝트의 마지막에 두지 말고, 모든 프로젝트에 리서치를 수행해보세요. 그 과정에서 더 많은 리서치가 필요하게 될 수도 있으나, 우리가 제공하는 가치가 고객에게 보다 더 사랑 받을 가능성이 커집니다.
다양한 가능성의 가운데에서 어떤 식으로 방향을 잡아서 나아가야 할지 모르시겠다면, 포켓서베이 전문 컨설턴트의 의견을 확인하세요. 다양한 시장의 인사이트를 갖고 있는 포켓서베이 전문 컨설턴트가 리서치 수행, 진단, 결과 활용까지 모든 것을 제안해드립니다.
인공지능을 활용한 포켓서베이의 특별한 리서치 분석 방식은 문제의 가설을 설정하는데 최적화되어 있습니다. 고도로 훈련 된 포켓서베이 전문 컨설턴트는 인공지능이 정리해준 데이터를 분석하여, 리서치 의뢰 고객에 꼭 맞는 해결 방안을 제안드립니다.
어떠한 방법이든 리서치를 수행하면 그 결과물을 확인할 수 있게 됩니다. 설문조사를 수행했다면 결과 보고서가 나올 것이고, 인터뷰를 수행했다면 인터뷰 요약본을 확인할 수 있을 것입니다. 이러한 리서치 수행 결과물을 어떻게 활용하면 좋을까요? 리서치의 목적에 따라서 다른 과정을 거치겠지만, 최종적으로 하나의 방향으로 수렴하게 됩니다.
단순히 리서치의 결과를 확인하는 것만으로는 인사이트를 얻기 어렵습니다. 여기서 말하는 인사이트라 함은, ①문제 혹은 가능성의 인식과 ②문제 해결 혹은 개선 방안을 의미합니다.
리서치 결과를 활용해서 유의미한 인사이트를 얻으려면 어떻게 하는 것이 좋을까요?
리서치의 결과를 확인해서, 어떠한 방식으로 보고서를 작성해야할지 모르겠다면, 조직 내부와 리서치의 결과를 공유하세요. 리서치 결과를 확인하고 어디서부터 시작해야할지 모르시겠다면, 조직원 전체와 브레인스토밍을 수행하거나, 리서치 결과 공유 워크숍을 진행하는 것도 괜찮습니다.
리서치 수행 결과를 확인하면, 리서치 목적에 따른 다양한 상태를 진단할 수 있게 됩니다. 고객이 우리 서비스에 얼마나 만족하는지, 혹은 얼마나 불만족하는지. 불만족한다면 어느 부분에서 특히 불만족하는지. 서비스의 단골이 된 사람들은 어떠한 인구통계학적 특성을 공유하고 있는지.
데이터를 꼼꼼히 살펴보면 리서치 전에는 감각적으로 알고 있던 현상들을 직관적으로 바라볼 수 있게 됩니다.
리서치의 결과를 활용해서 상황 진단까지 완료되면 우리 제품/서비스이 어떠한 문제를 갖고 있는지 확인할 수 있습니다. 리서치 참여자의 목소리를 통해서 확인 된 문제들을 나열하고, 어떤 것이 ‘진짜 문제’인지를 연관 된 다른 데이터와 교차 검증을 통해서 확인합니다. 중요한 것은, 리서치 결과에서 문제라는 결과가 나왔다고 하더라도 다른 데이터를 통해서 검증하기 전까지는 의심하는 것입니다.
아래 프로세스를 걸치면, 나열 된 문제 중 어떤 것이 ‘진짜 문제’인지 정의할 수 있게 됩니다:
발견 된 문제에 대해서 범위를 설정합니다. 높은 순위일 수록 시급성이 높은 문제이며, 낮은 순위일 수록 문제 수준이 경미하거나, 실제 문제가 아닐 수 있습니다.
문제의 시급성을 정리하면, 보유하고 있는 정량 데이터를 통해서 문제 가설을 확인하세요. 정량 데이터는 Google Analytics, 검색 키워드, 회원 가입 수 등의 변화 추이를 활용할 수 있습니다.
가설을 검증하기 위해 활용할 수 있는 데이터소스는 한정적이지 않습니다. 정의 된 문제가 ‘진짜 문제’라면, 문제를 기록하고 있는 데이터가 분명히 존재합니다. 인식 된 문제가 ‘진짜 문제’인지 확인하기 위해서 어떤 것을 확인해야 할지 모르겠다면, 동료와 문제를 공유해서 함께 고민하는 것이 좋습니다.
리서치 후, 위 과정을 통해서 문제를 확인했다면 이제 해결 방법 혹은 개선 방향을 설정할 때입니다. 문제를 어떻게 개선할지 방향을 잡지 못하겠다면, 아래 행동 목록을 고려해보세요.
리서치는 문제 해결 방법이 아니라, 문제 해결 방법을 탐색하는 과정에 있습니다. 리서치를 프로젝트의 마지막에 두지 말고, 모든 프로젝트에 리서치를 수행해보세요. 그 과정에서 더 많은 리서치가 필요하게 될 수도 있으나, 우리가 제공하는 가치가 고객에게 보다 더 사랑 받을 가능성이 커집니다.
다양한 가능성의 가운데에서 어떤 식으로 방향을 잡아서 나아가야 할지 모르시겠다면, 포켓서베이 전문 컨설턴트의 의견을 확인하세요. 다양한 시장의 인사이트를 갖고 있는 포켓서베이 전문 컨설턴트가 리서치 수행, 진단, 결과 활용까지 모든 것을 제안해드립니다.
인공지능을 활용한 포켓서베이의 특별한 리서치 분석 방식은 문제의 가설을 설정하는데 최적화되어 있습니다. 고도로 훈련 된 포켓서베이 전문 컨설턴트는 인공지능이 정리해준 데이터를 분석하여, 리서치 의뢰 고객에 꼭 맞는 해결 방안을 제안드립니다.