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슈퍼마켓 선택 기준 및 쇼핑객 충성도 설문

쇼핑객이 특정 슈퍼마켓을 선택하고 계속 이용하게 만드는 실제 요인 — 가격, 신선도, 편의성, 리워드 — 을 밝혀냅니다. 최선-최악 상충 관계 연습, 만족도 배터리, 그리고 최근의 매장 전환 또는 전환 고민의 실제 이야기를 재구성하는 AI 후속 인터뷰를 활용합니다. 식료품 소매 및 카테고리 인사이트 팀을 위해 설계되었습니다.

샘플 질문

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

질문 12개 · 약 7분
Q01
메시지

안녕하십니까! 저희는 사람들이 식료품을 어디에서 구매할지 어떻게 선택하는지 이해하고자 합니다. 응답 내용은 완전히 기밀로 처리되며 익명화됩니다. 약 5분 정도 소요되며, 정답이나 오답은 없습니다 — 실제로 어떻게 쇼핑하시는지만 말씀해 주십시오.

Q02
객관식필수

식료품 구매를 위해 가장 자주 이용하시는 슈퍼마켓은 어디입니까?

  • (경쟁사 A로 교체)
  • (경쟁사 B로 교체)
  • (경쟁사 C로 교체)
  • (경쟁사 D로 교체)
  • (템플릿 안내: 출시 전에 이 목록을 귀사 시장의 실제 슈퍼마켓 체인으로 맞춤 설정하십시오.)
Q03
객관식필수

지난 30일 동안 그곳에서 몇 번의 개별 식료품 쇼핑을 하셨습니까?

  • 없음 — 이번 달에는 그곳에서 쇼핑하지 않았습니다
  • 1~2회
  • 3~5회
  • 6~10회
  • 10회 초과
Q04
최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

어느 슈퍼마켓에서 쇼핑할지 선택할 때, 다음 중 가장 중요한 것과 가장 덜 중요한 것은 무엇입니까?

  • 항상 저렴한 가격
  • 세일 및 프로모션
  • 제품 품질 및 신선도
  • 제품의 다양성과 선택 폭
  • 매장 청결도 및 정돈 상태
  • 편리한 위치
  • 빠르고 쉬운 계산
  • 적립 또는 리워드 프로그램
  • 온라인 주문 또는 배송 옵션
세트별 최선·최악 선택최선:가장 중요함최악:가장 덜 중요함
Q05
매트릭스필수

가장 자주 이용하시는 슈퍼마켓을 생각하실 때, 각 항목에 대해 어떻게 평가하시겠습니까?

7개 행 × 5개 열
  • 일상적인 가격
  • 제품 품질/신선도
  • 제품의 다양성
  • 매장 청결도
  • 직원의 친절함과 도움
  • 외 2개
: 나쁨 · 보통 · 좋음 · 매우 좋음 · 훌륭함
Q06
의견 척도필수

가장 자주 이용하시는 슈퍼마켓을 친구나 가족에게 추천하실 의향이 얼마나 있으십니까?

척도: 010
최소:전혀 추천하지 않을 것임최대:매우 추천할 것임
Q07
객관식필수

지난 3개월 동안 식료품 쇼핑의 일부를 다른 슈퍼마켓으로 옮기신 적이 있습니까?

  • 예, 대부분의 쇼핑을 그곳으로 옮겼습니다
  • 예, 쇼핑의 일부를 그곳으로 옮겼습니다
  • 아니요, 하지만 고려한 적은 있습니다
  • 아니요, 고려한 적이 없습니다
Q08
AI 인터뷰

응답자의 전환 답변 뒤에 있는 구체적인 결정을 재구성하십시오. 쇼핑을 다른 곳으로 옮겼거나 고려한 적이 있다면, 무엇이 계기가 되었는지 — 특정한 나쁜 경험, 가격 변동, 새로운 매장의 개점 — 그리고 가장 중요하다고 꼽은 요소 중 실제로 결정적인 역할을 한 단일 속성이 무엇이었는지 알아내십시오. 전환을 고려한 적이 없다면, 현재 슈퍼마켓에서 무엇이 바뀌어야 진지하게 떠날 것을 고려하게 될지 탐색하십시오. 일반적인 인상보다는 구체적이고 최근의 사례를 얻으십시오.

Q09
객관식

연령대가 어떻게 되십니까?

  • 18~24세
  • 25~34세
  • 35~44세
  • 45~54세
  • 55~64세
  • 65세 이상
  • 답변하지 않겠습니다
Q10
객관식

본인을 포함하여 가구에 몇 명이 함께 거주하십니까?

  • 1명
  • 2명
  • 3~4명
  • 5명 이상
  • 답변하지 않겠습니다
Q11
객관식

연간 가구 소득은 대략 어느 정도입니까?

  • $30,000 미만
  • $30,000~$59,999
  • $60,000~$99,999
  • $100,000 이상
  • 답변하지 않겠습니다
Q12
메시지

이것으로 모두 끝났습니다 — 쇼핑 방식을 공유해 주셔서 감사합니다! 귀하의 응답은 슈퍼마켓 선택과 충성도를 이끄는 요인에 관한 보고서에 반영되어 가격 책정, 매장 경험, 리워드 관련 의사결정을 형성하는 데 도움이 됩니다.

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

  • Uses a best-worst trade-off exercise to force real prioritization between price, freshness, convenience, and rewards, rather than relying on flat rating scales alone
  • Pairs a satisfaction battery with an AI follow-up interview that reconstructs the actual story behind a recent switch or near-switch, capturing context static surveys miss
  • Includes transparent, reviewable AI prompts so retail and category insights teams can see exactly how the follow-up probes respondents
  • Automated per-response quality scoring and an auto-generated report mean teams get analysis-ready output without manual coding of open-ends

QuestionPro

Supermarket Selection Criteria Survey Template

This is a directly comparable, fielding-ready template covering supermarket choice factors for grocery retail research. It's built on QuestionPro's standard survey engine, so it likely relies on fixed question flows rather than adaptive follow-up. Good option for teams already standardized on QuestionPro's platform and reporting tools.

잘하는 점

  • Purpose-built for the same supermarket selection use case, so question relevance is high out of the box
  • Backed by QuestionPro's established survey platform with broad distribution and panel options
  • Likely includes standard analytics/dashboard reporting typical of QuestionPro templates

아쉬운 점

  • No adaptive AI follow-up interview to probe deeper into an individual respondent's switching decision — questions are static once fielded
  • No indication of voice AI interview capability or guided screen-share tasks
  • No published methodology or prompt transparency for how open-ended responses are analyzed or scored

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