리서치에 인구통계정보 활용하기

“무슨 일을 하시나요?”, “연령대가 어떻게 되시나요?”, “반려 동물과 함께 하시나요?”

리서치의 정확도를 높이기 위해서는 리서치에 참여하는 사람들의 개인의 특성을 파악하는 것이 중요합니다. 리서치에서는 이러한 정보를 ‘인구통계정보’ 라고 부릅니다.

이러한 인구통계정보를 활용하면 비단 리서치의 정확도를 높일 수 있을 뿐더러, 비교적 저렴한 비용으로 리서치를 수행할 수 있도록 해줍니다. 이 글을 통해서 인구통계 정보를 어떻게 활용하면 좋을지 알아보세요.

리서치에 인구통계정보 활용하기

인구통계정보에 대해서 간단히 정의하면, 리서치에 참여하는 특정 참여자에 대해서 보다 깊게 이해하기 위해서 확인하는 정보들입니다. 리서치 도중에 인구통계정보를 수집할 수도 있으며, 사전에 인구통계정보를 확인한 사람들을 대상으로 리서치를 수행할 수도 있습니다.

인구통계정보 수집하기

인구통계정보에는 성별, 연령, 직업, 종교, 소득, 교육 수준, 거주 지역 등 개인의 특징을 명확하게 평가할 수 있는 정보들이 포함됩니다. 이러한 유형의 정보들을 활용하면, 리서치에 참여한 사람들의 특성을 분류하여 리서치의 결과를 세분화하여 분석할 수 있도록 해줍니다.

하지만, 리서치를 통해 보다 큰 인사이트를 확보하고 싶다는 이유로 인구통계정보를 수집하기 위한 인구통계학적 질문을 대량으로 수행하는 것은 위험합니다. 대량의 인구통계정보를 제공한다는 것은 곧 개인을 특정할 수 있도록 한다는 것이기 때문에, 리서치 참여자로 하여금 거부감을 느끼게 할 가능성이 높습니다. 예컨대, 연령, 성별, 졸업 학교, 현재 직장, 거주 지역 등 정보를 물어보면, 인구통계학적으로 동일한 조건을 가진 사람이 1명 밖에 남지 않게 되기 때문이죠.

그래서 인구통계학적 정보를 수집할 때는 범위를 사용한 질문으로 참여자의 거부감을 낮출 수도 있습니다. 아래 질문을 확인해보세요:

다음 중 어느 연령대에 속하시나요?

  • 19세 이하
  • 20세-29세
  • 30세~39세
  • 40세~49세
  • 50세~59세
  • 60세 이상

위 질문과 같이 범주를 활용하면, 리서치 결과를 분석할 때 그룹을 세분화하기도 편리해집니다. 각 연령 마다 그룹을 작성하여 분석하려면 번거로운 작업 과정을 거쳐야할 뿐더러, 그렇다고 항상 유의미한 결과가 도출되는 것은 아니기 때문입니다.

사전에 조사 된 인구통계정보 활용하기

어느 한 사람의 인구통계정보를 다량으로 습득하기란 어려운 일입니다. 리서치에 참여한 사람이 응답하는 과정에서 개인정보 유출에 대한 불안함 혹은 불쾌함을 느낄 수 있어서, 조사 응답을 중단하거나 거짓말을 할 수 있기 때문입니다.

적절한 인구통계정보를 갖고 있는 리서치 대상을 찾는 데 도움이 필요하시다면, 포켓서베이가 구축한 패널을 이용할 수 있습니다. 포켓서베이는 인구통계학적 요소를 점진적으로 수집하여, 리서치 참여자들이 불편하지 않을 정도로 천천히 인구통계정보를 확인합니다. 그 과정에서 기존 정보를 재확인하여 얼마나 일관되게 질문에 답변을 했는지 지속적으로 확인하여, 신뢰할 수 있는 리서치 응답자 풀을 갖고 있습니다.

포켓서베이는 연령, 성별, 거주 지역 등 기본적인 인구통계학적 정보는 물론 최근 관심 분야, 구입한 제품, 선호하는 명품 브랜드 등 개인의 기호 정보를 포함한 자체 패널 풀을 보유하고 있습니다.

인공지능을 통한 인구통계정보 활용

만약 어떤 대상에게 질문해야 유의미한 결과를 얻을 수 있을지 모르시겠다면, 포켓서베이에게 질문해보세요.

켓서베이의 인공지능은 리서치를 하고자하는 제품군의 특징에서 주로 이야기하는 사람들이 누구인지, 관심을 가질 사람들이 누구인지를 확인하고 가장 적합한 리서치 풀을 제안합니다.

포켓서베이의 전문 컨설턴트들은 리서치 의뢰서를 확인하고, 인공지능의 도움을 받아 가장 인구통계학적으로 적합한 리서치 대상을 확인합니다. 그리고 리서치 대상에 최적화 된 리서치를 기획하고 수행할 수 있습니다.

“무슨 일을 하시나요?”, “연령대가 어떻게 되시나요?”, “반려 동물과 함께 하시나요?”

리서치의 정확도를 높이기 위해서는 리서치에 참여하는 사람들의 개인의 특성을 파악하는 것이 중요합니다. 리서치에서는 이러한 정보를 ‘인구통계정보’ 라고 부릅니다.

이러한 인구통계정보를 활용하면 비단 리서치의 정확도를 높일 수 있을 뿐더러, 비교적 저렴한 비용으로 리서치를 수행할 수 있도록 해줍니다. 이 글을 통해서 인구통계 정보를 어떻게 활용하면 좋을지 알아보세요.

리서치에 인구통계정보 활용하기

인구통계정보에 대해서 간단히 정의하면, 리서치에 참여하는 특정 참여자에 대해서 보다 깊게 이해하기 위해서 확인하는 정보들입니다. 리서치 도중에 인구통계정보를 수집할 수도 있으며, 사전에 인구통계정보를 확인한 사람들을 대상으로 리서치를 수행할 수도 있습니다.

인구통계정보 수집하기

인구통계정보에는 성별, 연령, 직업, 종교, 소득, 교육 수준, 거주 지역 등 개인의 특징을 명확하게 평가할 수 있는 정보들이 포함됩니다. 이러한 유형의 정보들을 활용하면, 리서치에 참여한 사람들의 특성을 분류하여 리서치의 결과를 세분화하여 분석할 수 있도록 해줍니다.

하지만, 리서치를 통해 보다 큰 인사이트를 확보하고 싶다는 이유로 인구통계정보를 수집하기 위한 인구통계학적 질문을 대량으로 수행하는 것은 위험합니다. 대량의 인구통계정보를 제공한다는 것은 곧 개인을 특정할 수 있도록 한다는 것이기 때문에, 리서치 참여자로 하여금 거부감을 느끼게 할 가능성이 높습니다. 예컨대, 연령, 성별, 졸업 학교, 현재 직장, 거주 지역 등 정보를 물어보면, 인구통계학적으로 동일한 조건을 가진 사람이 1명 밖에 남지 않게 되기 때문이죠.

그래서 인구통계학적 정보를 수집할 때는 범위를 사용한 질문으로 참여자의 거부감을 낮출 수도 있습니다. 아래 질문을 확인해보세요:

다음 중 어느 연령대에 속하시나요?

  • 19세 이하
  • 20세-29세
  • 30세~39세
  • 40세~49세
  • 50세~59세
  • 60세 이상

위 질문과 같이 범주를 활용하면, 리서치 결과를 분석할 때 그룹을 세분화하기도 편리해집니다. 각 연령 마다 그룹을 작성하여 분석하려면 번거로운 작업 과정을 거쳐야할 뿐더러, 그렇다고 항상 유의미한 결과가 도출되는 것은 아니기 때문입니다.

사전에 조사 된 인구통계정보 활용하기

어느 한 사람의 인구통계정보를 다량으로 습득하기란 어려운 일입니다. 리서치에 참여한 사람이 응답하는 과정에서 개인정보 유출에 대한 불안함 혹은 불쾌함을 느낄 수 있어서, 조사 응답을 중단하거나 거짓말을 할 수 있기 때문입니다.

적절한 인구통계정보를 갖고 있는 리서치 대상을 찾는 데 도움이 필요하시다면, 포켓서베이가 구축한 패널을 이용할 수 있습니다. 포켓서베이는 인구통계학적 요소를 점진적으로 수집하여, 리서치 참여자들이 불편하지 않을 정도로 천천히 인구통계정보를 확인합니다. 그 과정에서 기존 정보를 재확인하여 얼마나 일관되게 질문에 답변을 했는지 지속적으로 확인하여, 신뢰할 수 있는 리서치 응답자 풀을 갖고 있습니다.

포켓서베이는 연령, 성별, 거주 지역 등 기본적인 인구통계학적 정보는 물론 최근 관심 분야, 구입한 제품, 선호하는 명품 브랜드 등 개인의 기호 정보를 포함한 자체 패널 풀을 보유하고 있습니다.

인공지능을 통한 인구통계정보 활용

만약 어떤 대상에게 질문해야 유의미한 결과를 얻을 수 있을지 모르시겠다면, 포켓서베이에게 질문해보세요.

켓서베이의 인공지능은 리서치를 하고자하는 제품군의 특징에서 주로 이야기하는 사람들이 누구인지, 관심을 가질 사람들이 누구인지를 확인하고 가장 적합한 리서치 풀을 제안합니다.

포켓서베이의 전문 컨설턴트들은 리서치 의뢰서를 확인하고, 인공지능의 도움을 받아 가장 인구통계학적으로 적합한 리서치 대상을 확인합니다. 그리고 리서치 대상에 최적화 된 리서치를 기획하고 수행할 수 있습니다.

어떤 사람을 대상으로 리서치를 수행할지
포켓서베이와 함께 확인해보세요.