Q01
메시지
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전기차 공용 충전 결제 명확성 및 신뢰성 설문조사
최근 30일 이내에 공용 충전을 이용한 전기차 운전자를 위한 진단 설문조사로, 결제 투명성, 첫 시도 성공률, 실패 패턴, 그리고 인지된 가격 공정성을 측정하여 충전 사업자의 우선 개선 영역을 파악합니다.
샘플 질문
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질문 21개 · 약 10분
Q02
객관식
최근 30일 이내에 공용 전기차 충전기를 이용하신 적이 있습니까?
- 예
- 아니오
Q03
객관식
최근 30일 이내에 완료하신 공용 충전 세션은 대략 몇 회입니까?
- 1~2회
- 3~5회
- 6~10회
- 11~20회
- 20회 초과
Q04
드롭다운
충전 세션을 시작하기 전에 가격은 일반적으로 어떻게 표시됩니까? 가장 자주 경험하신 상황과 가장 잘 맞는 항목을 선택해 주십시오.
- kWh당 가격만 표시
- 분당 가격만 표시
- kWh당 가격 + 세션 수수료
- 분당 가격 + 세션 수수료
- 충전기 출력 수준별 차등
- 동적 가격제(수요 또는 시간대에 따라 변동)
- 시작 전 가격 미표시
- 장소/사업자에 따라 너무 달라서 말하기 어려움
- 기타(직접 입력해 주십시오)
Q05
의견 척도
최근 30일 이내에 첫 결제 시도가 아무 문제 없이 성공한 경우는 얼마나 자주 있었습니까?
척도: 1 – 7
최소:전혀 없음최대:항상
Q06
의견 척도
전반적으로, 최근 30일 이내에 공용 충전기에서 지불하신 가격이 얼마나 공정하다고 느끼십니까?
척도: 1 – 7
최소:매우 불공정함최대:매우 공정함
Q07
장문형
경험에 비추어 볼 때, 공용 전기차 충전기의 결제 명확성 또는 신뢰성을 가장 크게 개선할 수 있는 한 가지는 무엇이라고 생각하십니까?
Q08
객관식
주로 어떤 종류의 전기차를 운전하십니까?
- 배터리 전기차(BEV)
- 플러그인 하이브리드(PHEV)
- 기타
Q09
메시지
이 설문조사를 완료해 주셔서 감사합니다. 귀하의 의견은 공용 전기차 충전 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다. 본 연구에 관해 문의 사항이 있으시면 연구팀으로 연락해 주십시오.
Q10
객관식
최근 30일 이내에 공용 전기차 충전기에서 어떤 결제 수단을 이용하셨습니까? 해당하는 것을 모두 선택해 주십시오.
- 비접촉식 카드(태그)
- 칩앤핀 카드
- 모바일 지갑(Apple Pay / Google Pay)
- 네트워크 모바일 앱
- RFID 카드 또는 포브
- 웹 결제용 QR 코드
- Plug & Charge(ISO 15118)
- 기타(직접 입력해 주십시오)
Q11
의견 척도
전반적으로, 최근 30일 이내에 이용하신 공용 충전기에 표시된 가격 정보는 얼마나 명확했습니까?
척도: 1 – 7
최소:전혀 명확하지 않음최대:매우 명확함
Q12
객관식
최근 30일 이내에 공용 충전기에서 결제 시도가 실패한 횟수는 대략 몇 번입니까?
- 0회 — 실패 없음
- 1~2회
- 3~5회
- 6회 이상
Q13
의견 척도
가장 자주 이용하시는 공용 충전 네트워크를 다른 전기차 운전자에게 추천하실 가능성은 얼마나 됩니까?
척도: 1 – 7
최소:전혀 없음최대:매우 높음
Q14
AI 인터뷰
서면 응답을 해 주셔서 감사합니다. 귀하의 생각을 조금 더 깊이 살펴보고 싶습니다. 결제 명확성 또는 신뢰성이 충전 세션에 영향을 미쳤던 구체적인 경험에 대해 더 자세히 말씀해 주시겠습니까?
Q15
드롭다운
주로 어느 지역에서 공용 충전기를 이용하십니까?
- 북미
- 영국 및 아일랜드
- 유럽(영국 및 아일랜드 제외)
- 호주 및 뉴질랜드
- 아시아(중동 제외)
- 중동
- 아프리카
- 라틴 아메리카 및 카리브해
Q16
객관식
어떤 종류의 충전기를 가장 자주 이용하십니까? 해당하는 것을 모두 선택해 주십시오.
- 노상 완속 AC(≤7 kW)
- 레벨 2 AC(최대 약 22 kW)
- DC 급속(50~149 kW)
- 고출력 DC(150 kW 이상)
Q17
객관식
최근 30일 이내에 공용 충전기에서 다음 결제 문제 중 겪으신 것이 있다면 무엇입니까? 해당하는 것을 모두 선택해 주십시오.
- 카드 리더기 오작동
- 앱 또는 네트워크 오류
- 모바일 신호 또는 연결 불량
- 카드가 예기치 않게 거절됨
- 가격 불일치 또는 가격 혼란
- QR 코드 또는 URL 작동 안 함
- 계정 인증 시간 초과
- 기타(직접 입력해 주십시오)
- 결제 문제를 겪지 않음
Q18
객관식
연령대가 어떻게 되십니까?
- 18~24세
- 25~34세
- 35~44세
- 45~54세
- 55~64세
- 65세 이상
- 답변하지 않음
Q19
객관식
가장 최근의 결제 실패를 떠올리실 때, 어떻게 해결하셨습니까?
- 같은 충전기에서 같은 방법을 다시 시도함
- 같은 충전기에서 다른 결제 수단으로 변경함
- 같은 장소의 다른 충전기로 이동함
- 다른 장소 또는 사업자로 이동함
- 고객지원에 전화하여 해결됨
- 세션을 완전히 포기함
Q20
객관식
성별이 어떻게 되십니까?
- 남성
- 여성
- 논바이너리
- 답변하지 않음
Q21
의견 척도
연락하신 충전 고객지원은 얼마나 도움이 되었습니까?
척도: 1 – 7
최소:전혀 도움이 되지 않음최대:매우 도움이 됨
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.
이 템플릿을 선택하는 이유
이 템플릿의 설계 목적을 소개합니다. 다른 설문 도구에서는 직접 비교할 만한 템플릿을 찾지 못했습니다.
차별화 포인트
- Combines closed-ended metrics (pricing display clarity, first-attempt payment success, failure frequency) with an AI follow-up interview that probes the open-text response about what would most improve payment clarity
- Captures failure-pattern detail (payment issues experienced, resolution method, support helpfulness) that goes beyond a single satisfaction score
- Includes demographic and usage-context questions (EV type, region, session frequency, charger type) so operators can segment reliability and fairness findings
- Produces an auto-generated report with transparent prompts, so operators can see exactly what the AI asked and why during the follow-up interview
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