효과 측정 조사

특정 이벤트 이후에 우리 브랜드에 대한 인식의 변화를 확인하려면 어떻게 할까요?
사전·사후 두 차례 조사를 진행해서 이벤트로 인한 인식의 변화를 확인해보세요.

TV 및 지면 광고 송출, 오프라인 이벤트 등. 우리는 브랜드의 이미지를 제고하기 위해서 다양한 활동을 수행합니다. 그렇다면, 특정 활동(이벤트) 이후에 우리 브랜드 이미지에 대한 인식이 어떻게 변화했는지 어떻게 확인할 수 있을까요? 또 어떻게 정량화할 수 있을까요?

효과 측정 조사는 이미지 제고 등을 위한 활동의 일정이 예정되어 있을 때, 활동 전·후 두 차례 조사를 수행하는 방법입니다.

효과 측정 조사? 사전·사후 조사?

 

특정 자극에 대한 반응을 살피거나, 변화를 추적해야 하는 경우 동일한 대상에게 의견을 물어야 합니다. 이러한 조사 방법을 ‘사전·사후 조사’ 혹은 ‘효과 측정 조사’라 해요.

예를 들어 제품 구매 의사에 체험 요소가 영향을 미치는지 확인해보고 싶다고 해보겠습니다. 우선 제품 사용 경험이 없는 사람들을 모아 ‘제품을 구매할 의사가 어느 정도 됩니까?’ 질문을 해요. 이어서 사람들이 특정 기간 동안 제품을 체험하도록 하고, 구매 의사에 대해서 다시 한번 더 의견을 물어봅니다. 만약 체험이 구매 의사에 긍정적인 효과를 미친다면, 체험 전에 제품 구매 의사가 “매우 낮다”고 했던 사람들도 체험 후에는 구매할 의사가 “매우 높다”고 의견을 바꾸겠죠.

효과 측정 조사는 얼핏 보면 단순해보이지만, 생각 만큼 쉽지는 않습니다. ①우선 설문에 성실히 답변해야 할 사람을 찾아야 하고, ②효과를 검증할 수 있는 설문을 설계해야 하며, ③사람들이 설문을 중단(사전 조사만 참여하고 사후 조사에는 참여하지 않는 등)하지 않도록 관리해야 하기 때문이죠.

세 가지 중 하나라도 충족되지 않으면 유의미한 효과 측정 조사를 수행 할 수 없습니다. ①의견을 낼 사람이 없다면 사전 조사부터 시작할 수가 없을 것이고, ②의견을 낼 사람들이 있다 하더라도 여러 번으로 진행할 설문을 철저하게 설계하지 않는다면 조사 목적에 부합한 의견을 모을 수 없겠죠. ③무엇보다도 마지막 조사까지 모두 참여하지 않은 사람의 의견은 사전에 조사한 단편적인 정보만 제공합니다.

효과 측정 조사, 포켓서베이와 함께 손쉽게 수행하세요.

만약 효과 측정 조사가 어렵게 느껴지신다면, 포켓서베이 전문가와 함께 조사 목적에 꼭 맞고, 성실하게 의견을 낼 사람들을 포켓서베이 패널에서 찾아보세요. 전문가의 도움을 받는다면 설문 설계도 어려운 일이 아닙니다. ‘사람들이 사전 조사에만 참여하면 어떡하지.’ 고민되신다면, 포켓서베이에게 문의해보세요.

포켓서베이 패널을 활용한 효과 측정 조사

 

포켓서베이는 인구통계학적 대표성을 갖춘 대규모 패널을 보유하고 있습니다. 시장 조사, 공공 조사, 학술 조사 어떤 성격의 조사일지라도 의견을 낼 사람을 찾을 수 있습니다. 아울러 실제 인구 비례에 맞춰, 실제 시장 환경에 맞춰 대표성 있는 의견을 수집할 수 있죠.

포켓서베이의 패널을 활용하면 효과 측정 조사처럼 여러 차례로 계획된 조사도 쉽게 수행할 수 있습니다.  우리의 활동으로 인한 자극을 경험하거나 시간 흐름에 따라서 변화하는 사람들의 의견을 수집해보세요.

만약 기업/기관의 전속 패널이 되어 지속적으로 의견을 내어줄 사람을 찾고 있다면, 포켓서베이 고객자문단 서비스를 이용해볼 수 있습니다. 만약 이미 고객/이용자의 명단을 갖고 계시다면 포켓서베이의 전문가가 조사에 꼭 부합하는 대상자를 선별합니다.

인공지능 보고서로 실시간 인사이트 확인

포켓서베이 인공지능보고서 시스템은 수, 빈도 분석은 물론이고 점수 환산 분석, 코호트 분석을 자동으로 수행합니다. 만약 오랜 기간 동안 설문을 진행한다면 추이 분석, 특정 기간 간 비교 분석 결과도 확인할 수 있습니다. 사전 사후 조사와 같이 동일한 집단을 대상으로 여러 차례의 조사를 진행하는 경우라면 추이 분석과 기간 간 비교 분석은 아주 유용하지요.

앞서 들었던 예시 ‘제품 체험 사전·사후 구매 의사 조사’ 결과를 인공지능보고서로 확인한다고 가정해볼게요. 인공지능보고서에서는 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

TV 및 지면 광고 송출, 오프라인 이벤트 등. 우리는 브랜드의 이미지를 제고하기 위해서 다양한 활동을 수행합니다. 그렇다면, 특정 활동(이벤트) 이후에 우리 브랜드 이미지에 대한 인식이 어떻게 변화했는지 어떻게 확인할 수 있을까요? 또 어떻게 정량화할 수 있을까요?

효과 측정 조사는 이미지 제고 등을 위한 활동의 일정이 예정되어 있을 때, 활동 전·후 두 차례 조사를 수행하는 방법입니다.

효과 측정 조사? 사전·사후 조사?

 

특정 자극에 대한 반응을 살피거나, 변화를 추적해야 하는 경우 동일한 대상에게 의견을 물어야 합니다. 이러한 조사 방법을 ‘사전·사후 조사’ 혹은 ‘효과 측정 조사’라 해요.

예를 들어 제품 구매 의사에 체험 요소가 영향을 미치는지 확인해보고 싶다고 해보겠습니다. 우선 제품 사용 경험이 없는 사람들을 모아 ‘제품을 구매할 의사가 어느 정도 됩니까?’ 질문을 해요. 이어서 사람들이 특정 기간 동안 제품을 체험하도록 하고, 구매 의사에 대해서 다시 한번 더 의견을 물어봅니다. 만약 체험이 구매 의사에 긍정적인 효과를 미친다면, 체험 전에 제품 구매 의사가 “매우 낮다”고 했던 사람들도 체험 후에는 구매할 의사가 “매우 높다”고 의견을 바꾸겠죠.

효과 측정 조사는 얼핏 보면 단순해보이지만, 생각 만큼 쉽지는 않습니다. ①우선 설문에 성실히 답변해야 할 사람을 찾아야 하고, ②효과를 검증할 수 있는 설문을 설계해야 하며, ③사람들이 설문을 중단(사전 조사만 참여하고 사후 조사에는 참여하지 않는 등)하지 않도록 관리해야 하기 때문이죠.

세 가지 중 하나라도 충족되지 않으면 유의미한 효과 측정 조사를 수행 할 수 없습니다. ①의견을 낼 사람이 없다면 사전 조사부터 시작할 수가 없을 것이고, ②의견을 낼 사람들이 있다 하더라도 여러 번으로 진행할 설문을 철저하게 설계하지 않는다면 조사 목적에 부합한 의견을 모을 수 없겠죠. ③무엇보다도 마지막 조사까지 모두 참여하지 않은 사람의 의견은 사전에 조사한 단편적인 정보만 제공합니다.

효과 측정 조사, 포켓서베이와 함께 손쉽게 수행하세요.

만약 효과 측정 조사가 어렵게 느껴지신다면, 포켓서베이 전문가와 함께 조사 목적에 꼭 맞고, 성실하게 의견을 낼 사람들을 포켓서베이 패널에서 찾아보세요. 전문가의 도움을 받는다면 설문 설계도 어려운 일이 아닙니다. ‘사람들이 사전 조사에만 참여하면 어떡하지.’ 고민되신다면, 포켓서베이에게 문의해보세요.

포켓서베이 패널을 활용한 효과 측정 조사

 

포켓서베이는 인구통계학적 대표성을 갖춘 대규모 패널을 보유하고 있습니다. 시장 조사, 공공 조사, 학술 조사 어떤 성격의 조사일지라도 의견을 낼 사람을 찾을 수 있습니다. 아울러 실제 인구 비례에 맞춰, 실제 시장 환경에 맞춰 대표성 있는 의견을 수집할 수 있죠.

포켓서베이의 패널을 활용하면 효과 측정 조사처럼 여러 차례로 계획된 조사도 쉽게 수행할 수 있습니다.  우리의 활동으로 인한 자극을 경험하거나 시간 흐름에 따라서 변화하는 사람들의 의견을 수집해보세요.

만약 기업/기관의 전속 패널이 되어 지속적으로 의견을 내어줄 사람을 찾고 있다면, 포켓서베이 고객자문단 서비스를 이용해볼 수 있습니다. 만약 이미 고객/이용자의 명단을 갖고 계시다면 포켓서베이의 전문가가 조사에 꼭 부합하는 대상자를 선별합니다.

인공지능 보고서로 실시간 인사이트 확인

포켓서베이 인공지능보고서 시스템은 수, 빈도 분석은 물론이고 점수 환산 분석, 코호트 분석을 자동으로 수행합니다. 만약 오랜 기간 동안 설문을 진행한다면 추이 분석, 특정 기간 간 비교 분석 결과도 확인할 수 있습니다. 사전 사후 조사와 같이 동일한 집단을 대상으로 여러 차례의 조사를 진행하는 경우라면 추이 분석과 기간 간 비교 분석은 아주 유용하지요.

앞서 들었던 예시 ‘제품 체험 사전·사후 구매 의사 조사’ 결과를 인공지능보고서로 확인한다고 가정해볼게요. 인공지능보고서에서는 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

포켓서베이와 함께
우리 활동의 효과를 측정해보세요