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동네 행사 참여 및 만족도 설문조사

주민들이 블록 파티, 마켓, 축제와 같은 동네 행사를 어떻게 알게 되고, 참석하며, 평가하는지, 그리고 무엇이 있으면 더 자주 참여하게 될지를 측정합니다. AI 후속 인터뷰는 단순한 숫자에 그치지 않고 만족도 점수와 참석 장벽 뒤에 숨은 실제 이유를 깊이 파고듭니다.

샘플 질문

템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.

질문 14개 · 약 7분
Q01
메시지

이웃 여러분, 안녕하십니까! 저희는 우리 동네 모두를 위한 더 나은 커뮤니티 행사를 만들기 위해 의견을 수집하고 있습니다. 응답은 완전히 비밀이 보장되며 익명으로 처리됩니다. 약 8분 정도 소요되며, 특히 무엇이 참석을 어렵게 했는지에 대한 솔직한 답변이 가장 유용한 부분입니다.

Q02
객관식필수

지난 6개월 동안 동네 행사(블록 파티, 마켓, 축제, 청소 활동 등)에 몇 번이나 참석하셨습니까?

  • 없음
  • 1~2회
  • 3~5회
  • 6회 이상
Q03
객관식필수

평소 다가오는 동네 행사에 대해 어떻게 알게 되십니까?

  • 동네 협회 또는 주민자치회 소식지
  • 소셜 미디어 그룹 (예: Facebook, Nextdoor)
  • 전단지 또는 포스터
  • 이웃의 입소문
  • 지역 뉴스 또는 커뮤니티 웹사이트
  • 보통 소식을 듣지 못함
Q04
최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

다음 행사 유형 중 어떤 것이 가장 마음에 들고, 어떤 것이 가장 마음에 들지 않으십니까?

  • 야외 농산물 직거래 장터
  • 블록 파티
  • 다문화 축제
  • 공원에서의 무료 운동 강좌
  • 어린이 활동의 날
  • 푸드트럭 나이트
  • 연말 조명 축제
  • 커뮤니티 자원봉사 청소 활동
세트별 최선·최악 선택최선:가장 마음에 드는 것최악:가장 마음에 들지 않는 것
Q05
매트릭스필수

다음 각 항목에 대해 동네 행사를 어떻게 평가하시겠습니까?

5개 행 × 5개 열
  • 사전 공지 / 소통
  • 시기 (요일 및 시간대)
  • 위치 및 접근성
  • 참가 비용
  • 제공되는 활동의 다양성
: 매우 나쁨 · 나쁨 · 좋음 · 매우 좋음 · 훌륭함
Q06
의견 척도필수

전반적으로 지금까지 열린 동네 행사에 얼마나 만족하십니까?

척도: 17
최소:전혀 만족하지 않음최대:매우 만족함
Q07
객관식

동네 행사에 더 자주 참석하지 못하게 하는 요인이 있다면 무엇입니까?

  • 행사에 대해 알지 못했음
  • 일이나 가족 일정과 겹침
  • 위치가 너무 멀음
  • 참가 비용
  • 제공되는 주제에 관심이 없음
  • 안전에 대한 우려
  • 접근성 요구가 충족되지 않음
Q08
의견 척도필수

동네 행사 참석을 친구나 이웃에게 추천할 가능성이 얼마나 되십니까?

척도: 010
최소:전혀 없음최대:매우 높음
Q09
AI 인터뷰

응답자의 전반적인 만족도 평가와 선택한 장벽을 기준으로 삼으십시오. 만족도가 낮았거나 시기, 비용, 인지 부족을 언급했다면, 참석을 고려했지만 건너뛴 마지막 행사에 대해 이야기하도록 하고 구체적으로 무엇이 있었다면 결정을 바꿨을지 물어보십시오. 항목을 높게 평가했거나 트레이드오프 질문에서 명확한 선호 행사 유형을 선택했다면, 무엇이 그 경험을 그렇게 좋게 만들었는지 탐구하십시오. 마지막으로 다음 달 행사에 적용할 구체적인 변화 한 가지를 물어보며 마무리하십시오.

Q10
장문형

그 외에 공유하고 싶으신 것이 있습니까 — 행사 아이디어, 의견, 또는 다르게 되었으면 하는 점 등?

Q11
메시지

귀하에 대한 간단한 질문 몇 가지만 드리면 끝납니다.

Q12
객관식

이 동네에 얼마나 오래 거주하셨습니까?

  • 1년 미만
  • 1~3년
  • 4~9년
  • 10년 이상
  • 답변하지 않음
Q13
객관식

연령대가 어떻게 되십니까?

  • 18세 미만
  • 18~24세
  • 25~34세
  • 35~44세
  • 45~54세
  • 55~64세
  • 65세 이상
  • 답변하지 않음
Q14
메시지

의견을 공유해 주셔서 감사합니다! 귀하의 일정과 관심사에 더 잘 맞는 행사를 계획하는 데 활용하겠습니다 — 이름은 붙이지 않고, 오직 동네 전체의 패턴만 살펴봅니다.

포함된 기능

  • AI 후속 질문

    정형화된 설문이 놓치는 세부 내용을, 주관식 답변에 맞춰 AI가 심층 질문으로 끌어냅니다.

  • 주의력 확인 장치

    성의 없는 답변과 저품질 응답자를 걸러내는 내장 안전장치입니다.

  • AI가 작성한 문안

    문구, 질문 순서, 분기 로직까지 AI가 연구 목표에 맞춰 작성합니다.

  • 자동 리포트

    응답이 모이면 주요 주제, 인용문, 이해하기 쉬운 요약이 자동으로 작성됩니다.

다른 서비스와 비교

다른 설문 도구의 가장 유사한 템플릿을 검토했습니다. 그 도구들이 잘하는 점과, 이 템플릿이 한발 더 나아가는 지점을 정리했습니다.

이 템플릿을 선택하는 이유

  • Includes a best-worst trade-off exercise that pinpoints which event types (block parties, markets, festivals) residents most and least want, not just a generic satisfaction score
  • Pairs an opinion-scale satisfaction question and a barriers multiple-choice with an AI follow-up interview that anchors on the respondent's own rating and selected barriers to dig into the real 'why'
  • Covers the full discovery-to-attendance funnel (how residents hear about events, how often they attend, what stops them) plus a matrix rating and open-ended long-text field for ideas
  • Closes with tenure and age-range questions so results can be segmented by how long someone has lived in the neighborhood

SurveyMonkey

Neighborhood Events Survey Template

A ready-to-field template covering similar ground (attendance, discovery channels, satisfaction) for neighborhood events. It's a static question set built for quick deployment through SurveyMonkey's standard survey and reporting tools rather than any kind of adaptive interviewing. Good for a fast benchmark, but every respondent gets the identical follow-up (none) regardless of their answers.

잘하는 점

  • Established survey platform with broad template library and familiar builder
  • Fast to launch with pre-built neighborhood-events-specific questions
  • Likely integrates with SurveyMonkey's existing analysis and benchmarking tools

아쉬운 점

  • Static question flow only — no adaptive AI follow-up to probe why someone rated satisfaction low or cited a specific barrier
  • No automated per-response quality scoring to flag low-effort answers
  • No published methodology or transparent prompt logic for how deeper insights are derived, because there isn't a follow-up interview layer

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