자원봉사 행사 경험 및 재참여 의향 설문조사
자원봉사자가 특정 행사를 어떻게 경험했는지 — 자신의 역할이 명확했는지, 행사가 원활하게 진행되었는지, 자신의 기여가 의미 있게 느껴졌는지 — 를 측정한 후 재참여 의향을 파악합니다. 행사 주최자와 자원봉사 코디네이터를 위해 제작되었으며, AI 후속 질문은 자원봉사자가 다시 신청할지 여부를 결정지은 구체적인 순간을 깊이 있게 파고듭니다.
샘플 질문
템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.
어떤 자원봉사 역할을 맡으셨습니까? (템플릿 안내: 출시 전에 이 선택지를 실제 행사의 근무 분류로 교체하십시오.)
- 체크인 / 등록
- 준비 및 물류
- 직접 서비스 (예: 식사 제공, 키트 포장)
- 정리 및 철수
- 기타
근무를 시작하기 전에, 자신의 역할이 실제로 무엇을 포함하는지 얼마나 명확하게 알고 계셨습니까?
행사가 어떻게 운영되었는지를 고려할 때, 각 진술에 얼마나 동의하십니까?
- 체크인이 빠르고 원활했습니다
- 필요할 때 물품과 자재가 준비되어 있었습니다
- 질문이 있을 때 자원봉사 코디네이터를 쉽게 찾을 수 있었습니다
- 제 업무에 대한 안내가 따라 하기 쉬웠습니다
일을 하는 동안 자신의 작업이 미치는 영향을 얼마나 명확하게 볼 수 있었습니까?
자신의 구체적인 업무가 행사의 전체 목표에 어떻게 기여하는지 설명해 준 사람이 있었습니까?
- 예, 명확하게 설명해 주었습니다
- 어느 정도 설명해 주었습니다
- 아니요, 거의 설명이 없었습니다
- 잘 모르겠습니다
전반적으로, 이번 행사에서의 자원봉사 경험을 어떻게 평가하시겠습니까?
저희와 다시 자원봉사에 참여하실 가능성은 어느 정도이십니까?
응답자의 재참여 의향 점수 뒤에 있는 이유를 탐색하십시오: 행사에서 그들의 감정을 형성한 하나의 구체적인 순간을 자세히 이야기하도록 요청하고, 역할의 명확성이나 눈에 보이는 영향이 어떻게 작용했는지 물어보십시오. 점수가 낮았다면, 그것을 '예'로 바꿔줄 단 하나의 변화를 찾으십시오. 점수가 높았다면, 무엇이 그 역할을 의미 있게 만들었는지를 찾아 반복할 수 있도록 하십시오.
다음번을 위해 몇 가지만 개선할 수 있다면, 이 개선 사항들을 영향력이 큰 순서부터 작은 순서로 순위를 매겨 주십시오.
- 제 역할에 대한 더 명확한 안내
- 더 빠르거나 원활한 체크인
- 제 업무와 목적 간의 더 눈에 보이는 연결
- 더 흥미롭거나 다양한 업무
- 행사 중 코디네이터와의 더 나은 소통
- 자원봉사자의 기여에 대한 더 많은 인정
지난 12개월 동안, (이번 행사를 포함하여) 몇 번의 자원봉사 행사에 참여하셨습니까?
- 이번이 처음이었습니다
- 2~3회
- 4~6회
- 7회 이상
연령대가 어떻게 되십니까?
- 18세 미만
- 18~24세
- 25~34세
- 35~44세
- 45~54세
- 55~64세
- 65세 이상
- 답변하고 싶지 않음
이것으로 모두 끝났습니다 — 목적을 위해 시간을 내어 주시고 이 소중한 의견을 주셔서 감사합니다! 다음 행사에서는 이 의견을 활용하여 역할 안내를 더 명확하게 하고 자원봉사자의 영향을 더 눈에 잘 보이도록 하겠습니다.
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 role-clarity and task-impact questions (rating-scale, multiple-choice) before rating overall experience, so organizers can pinpoint where volunteer engagement broke down, not just an overall score
- Uses an AI follow-up interview specifically to probe the reasoning behind the likelihood-to-return score, surfacing the actual moment that shaped a volunteer's decision rather than leaving it as a number
- A ranking question lets volunteers prioritize which fixes matter most for next time, giving organizers actionable next steps instead of generic satisfaction data
- Matrix question on event logistics plus demographic/frequency questions (age range, past volunteering count) allow segmentation of return-likelihood by volunteer type
QuestionPro
Volunteer Experience Survey TemplateA fielding-ready static survey template covering general volunteer experience topics. It's built on QuestionPro's broad survey platform, which supports standard question types and reporting, but the template itself is a fixed questionnaire rather than one built around probing a specific return-likelihood moment. Good for basic experience tracking, less suited to deep qualitative follow-up.
잘하는 점
- Established survey platform with broad question-type support and reporting tools
- Ready-to-use template requiring minimal setup
- Backed by a large enterprise-survey feature set (logic, analytics dashboards)
아쉬운 점
- Static question set with no adaptive AI follow-up to explore why a volunteer would or wouldn't return
- No automated per-response quality scoring
- No transparent, published prompt/methodology for how deeper insights are generated
Typeform
Free Event Volunteer Form TemplateThis is a volunteer sign-up/intake form template, not a post-event experience or return-likelihood survey, so it serves a different stage of the volunteer lifecycle. Typeform's conversational form style is polished and easy to deploy, but the template as described collects registration info rather than measuring event experience or retention drivers. It would need significant rebuilding to match this survey's purpose.
잘하는 점
- Clean, conversational form-filling experience
- Easy embedding and sharing for volunteer recruitment
- Simple logic branching for basic form paths
아쉬운 점
- Built for pre-event sign-up, not post-event experience or return-likelihood measurement
- No adaptive AI interview or voice AI follow-up to probe volunteer reasoning
- No per-response quality scoring or auto-generated experience reports
설문을 공개할 준비가 되셨나요?
이 템플릿을 편집기에서 열어 보세요. 첫 응답자가 보기 전에 모든 부분을 원하는 대로 바꿀 수 있습니다.