안녕하세요. 소리새입니다.
두번째 이야기로 정량조사에 대해서 간략히 말씀 드릴까해요.
뭐 다들 잘 아시겠지만, 정량조사는 대부분의 조사를 의미할 만큼 그 비중이 매우 큰 편입니다.
보통 조사회사에서는 여론조사와 마케팅조사를 함께 하고 있구요.
회사의 특성에 따라 주로 하는 조사가 다른 경우도 있습니다.
정량조사는 여러가지로 나눌 수 있습니다.
앞서 말씀 드린 것처럼 일반적인 설문조사와 CLT, HUT, gang survey까지 다양합니다.
우선 각 조사에 대해서 깊이 있게 말씀 드리는 것은 어렵구요.
마케팅 실무 담당자들이 조사를 진행하실 때, 조사회사와 communication을 어떻게 하셔야 하는가를 말씀 드릴까해요.
물론 조사방법에 대해서 알고 계시면 더 도움이 되시겠지만
우선 조사회사와 조사를 시작하게 되면, 그 목적에 맞게 설문지를 개발하고 조사 대상자를 선택을 합니다.
이 과정에서 설문지를 협의하게 되는데 현실적으로 제가 학교에서 배울 때하고는 좀 차이가 있는 것이
설문의 양이 참 많아요. 설문 양이 많으면, 신뢰성이 떨어진다고 하지만, 어쩔 수 없는 현실입니다.
정량 조사의 진행 순서를 보면
1. 조사 의뢰 2. 설문지 협의 3. 설문조사(실사) 4. Raw-table작성 5. Top-line 6. report 로 진행됩니다.
물론 중간에 여러 가지 일이 있긴 하지만, 대체로 이런 순서를 가지고 있습니다.
마케팅 담당자이신 분들은 조사회사가 만들어낸 설문지를 보실 때,
꼼꼼히 보셔야 할 것은 조사 대상자를 분류하고 그 분류에 맞게 응답하게 되어있는가?
보셔야 해요. 예를 들어 제품 경험자들만 응답할 수 있는 것을 비경험자가 응답을 하거나 하면, 오류가 나거든요.
설문지가 확정되면, 실사를 시작하게 되고, 조사를 마치고 나면 Raw table을 만들어 냅니다.
Raw -table은 조사 회사마다 약간 차이가 있지만, 테이블을 작성하게 될 때, 조사회사와 협의를 하게 됩니다.
물론 의뢰회사에 담당자가 조사를 전혀 모를 경우 Raw-table이 어떻게 작성 되야 하고, 어떻게 읽어야 하는지
모르거든요.
Raw-table : 실사를 마치고 나서 모든 조사 항목의 결과를 보기 편하게 표로 작성하는 것을 말합니다.
예를 들어 제품에 대한 만족도가 전체 평균이 5점척도에서 3.5점이 나왔다고 하면, Raw table에서는
그것을 남/녀, 제품 사용경험자/비경험자, 제품 재구입자/처음 구입자, 연령별, 지역별, 등으로
각각의 경우에 평균을 모두 한 눈에 볼 수 있게 해주는 표를 만들어 냅니다.
이 표에 대해서 협의를 해야 하는데 이유는? 보고서를 작성할 때, 좀 더 편하게 작성하고 전체 조사 결과에 대한
데이터를 모두 포함하게 되는 중요한 자료거든요. 협의 내용은 바로 banner를 결정하는 것입니다.
Banner : 위에서 말씀 드린 성별, 연령별, 사용경험별, 지역별 등등 표의 가장 상단에 올 내용들을 협의 하게 됩니다.
Banner는 조사의 난이도에 따라 하나가 될 수도 있고 둘이 될 수도 있고 그 이상이 될 수도 있습니다.
그 말은 만족도를 살펴보고자 할 때, banner1에서는 성별, 연령별, 사용경험별, 지역별을 보고
Banner2에서는 직업별, 광고접촉여부, .... 등등 다른 내용들이 표의 윗부분에 들어가게 됩니다.
이렇게 말씀만 드리면 잘 모르시겠죠?
간단히 표를 그려보면
banner 1
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전체 성별 연령별 사용경험별 지역별
남 녀 20대 30대 40대 비경험 경험 서울 부산 대구 광주 대전
명 200 100 100 60 80 60 100 100 40 40 40 40 40
Base for(%) 100 50 50 30 40 40 50 50 20 20 20 20 20
만족도(5점척도)
매우 만족한다 ...........(5점) 10 11 9 많아서 생략....^^
약간 만족한다 ...........(4점) 20 19 11
보통이다 ................(3점) 30 31 30
약간 불만족 .............(2점) 30 29 28
매우 불만족 .............(1점) 10 10 12
total........................ 2.9 3.0 2.8 2.7 2.8 3.1 2.7 3.1 3.0 2.8 2.88 2.78 3.1
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*표의 수치는 정확하지 않습니다.
요건 간단한 표입니다. 실제를 더 복잡해요. banner는 바로 성별, 연령별, 사용경험별... 기타 등등 이부분입니다.
banner를 결정하는 문제를 협의 하셔야 조사결과를 정리하거나 보고서 작업을 할 때, 유용하게 사용할 수 있습니다.
위 테이블을 읽는 것은 간단하죠? 남자 평균은 3.0이고 여자 평균은 2.8입니다.
설문 항목이 얼마나 되는가 그리고 배너를 몇 개로 가지고 갈 것인가?에 따라서 Raw-table의 양이 결정이 됩니다.
설문 문항이 100문항이고, banner가 2개가 된다면, Raw-table의 양은 200장이 됩니다.
위의 표가 한 문항당 2가지가 나오게 됩니다.
이해가 좀 가시나요?
만족도를 묻는 질문에 대해서 표가 2가지가 나올 수 있고 그 표2개면 거의 모든 것을 한눈에 볼 수 있어요.
Raw-table의 설명을 자세히 해드린 이유는 Raw-table이 중요하기 때문입니다. 각 테이블들은 기본적인 base(응답자수)가 같을 수도
다를수도 있습니다. 즉 전체 응답자가 모두 응답한 항목인가?, 아니면, 일부 응답자만 응답한 항목인가에 따라서 달라집니다.
Raw-table을 마치고 나면, 간단히 중요 조사 내용을 정리한 Top-line을 작성을 하기도 하고 하지 않는 경우도 있습니다.
그리고 보고서를 작성하도록 합니다.
전체적으로 이해가 가셨나요?
설명이 어려웠을 수도 있네요. 더 자세히 설명 드리기는 힘든 부분이 있네요.
어쨌든 마케팅 조사를 실무에서 담당하시는 분들은 조사 순서를 대체로 이해하고 계시고, 어떤 것들이 필요한 가를 알고
계시면, 더 잘 주문하실 수 있겠죠?
그럼 다음에 또 시간 되면.. 올려 놓을께요.
좋은 하루 되세요.
소리새가..^^