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도서관 이용자 만족도 및 개선 설문조사

이용자가 도서관의 장서, 직원, 공간, 디지털 자료를 어떻게 평가하는지, 그리고 어떤 개선이 가장 중요한지를 측정하며, 만족도 점수 이면의 실제 이야기를 파고드는 AI 후속 질문을 포함합니다. 예산, 운영 시간, 리모델링을 계획 중인 공공 및 대학 도서관을 위해 제작되었습니다.

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샘플 질문

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

질문 11개 · 약 6분
Q01
메시지

잠시 시간을 내어 도서관 이용 경험을 공유해 주셔서 감사합니다! 응답 내용은 완전히 기밀로 유지되며 익명 처리됩니다. 이 설문은 무엇을 개선하고 다음에 무엇에 투자할지 결정하는 데 도움이 됩니다. 약 7분 정도 소요됩니다.

Q02
객관식필수

지난 3개월 동안 도서관 지점을 방문하거나 온라인 서비스를 이용하신 빈도는 어느 정도입니까?

  • 전혀 이용하지 않음
  • 한 번
  • 몇 번
  • 주 1회 정도
  • 거의 매일
Q03
객관식필수

가장 최근 방문 또는 온라인 이용의 주된 이유는 무엇이었습니까?

  • 도서, 영화 또는 기타 미디어 대출
  • 조용히 공부하거나 작업하기
  • 컴퓨터 또는 와이파이 이용
  • 프로그램 또는 행사 참여
  • 연구 또는 참고 자료 도움 받기
  • 아이들과 활동 참여
  • 자료 반납만
Q04
매트릭스필수

다음 각 항목에 대해 얼마나 만족하십니까?

7개 행 × 5개 열
  • 도서 및 자료의 다양성
  • 도서관 직원의 친절함
  • 운영 시간
  • 조용한 학습 또는 작업 공간
  • 디지털 자료(전자책, 데이터베이스, 스트리밍)
  • 외 2개
열: 매우 불만족 · 불만족 · 보통 · 만족 · 매우 만족
Q05
의견 척도필수

이 도서관을 친구나 동료에게 추천하실 의향이 어느 정도입니까?

척도: 0 – 10
최소:전혀 추천하지 않음최대:매우 추천함
Q06
최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

다음 개선 사항 중 귀하에게 가장 중요한 것과 가장 덜 중요한 것은 무엇입니까?

  • 저녁 또는 주말 운영 시간 연장
  • 더 크거나 최신의 도서/미디어 장서
  • 더 많은 조용한 학습 공간
  • 더 빠르고 안정적인 와이파이
  • 더 많은 프로그램 및 행사
  • 확장된 디지털 자료(전자책, 스트리밍, 데이터베이스)
  • 더 많은 셀프 체크아웃 옵션
세트별 최선·최악 선택최선:가장 가치 있는 개선최악:가장 가치가 낮은 개선
Q07
AI 인터뷰

응답자의 추천 점수 이면의 이유를 탐색하십시오. 그들의 감정을 형성한 구체적인 최근 순간이나 상호작용을 물어보십시오. 그것이 두드러진 긍정적 경험이었는지 아니면 불만이었는지 확인하십시오. 트레이드오프 질문에서 최상위 개선 사항을 선택했다면, 그 개선이 이루어졌을 때 그들의 행동이 실제로 어떻게 바뀔지 파고드십시오. 점수가 보통이거나 낮다면, 도서관을 열정적으로 추천하기 위해 무엇이 이루어져야 하는지 직접 물어보십시오.

Q08
장문형

가능하다면 이 도서관에 대해 바꾸고 싶은 특정 사항이 있습니까?

Q09
객관식

현재 이 도서관의 회원증을 가지고 계십니까?

  • 예
  • 아니요
  • 잘 모르겠음
  • 답변하지 않음
Q10
객관식

귀하를 가장 잘 나타내는 연령대는 무엇입니까?

  • 18세 미만
  • 18-24세
  • 25-34세
  • 35-49세
  • 50-64세
  • 65세 이상
  • 답변하지 않음
Q11
메시지

모두 완료되었습니다 — 감사합니다! 귀하의 의견은 이 도서관의 운영 시간, 장서, 서비스에 관한 결정에 직접 반영됩니다.

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

  • Combines structured rating questions (visit frequency, satisfaction matrix, recommendation score, max-diff prioritization of improvements) with an AI follow-up interview that probes the real reasoning behind a patron's recommendation score, not just the number itself
  • Opens and closes with plain-language chat messages that set expectations and explain how the feedback will be used, making the experience feel conversational rather than a static form
  • Includes a max-diff exercise so libraries can see which improvements (hours, collection, digital resources, space) matter most vs. least, useful for budget and renovation planning
  • Captures library card status and age range alongside satisfaction data, letting libraries segment results by patron type without adding extra survey length

Jotform

Library Satisfaction Survey Form Template

A ready-to-use, static form template covering standard library satisfaction questions. It's built on Jotform's drag-and-drop form builder, so it's easy to customize fields and branding, but it functions as a fixed questionnaire rather than an adaptive interview. Good for quick deployment, less suited to uncovering the 'why' behind a rating.

잘하는 점

  • Fielding-ready template that can be customized via Jotform's widely-used drag-and-drop builder
  • Likely integrates with Jotform's broader form ecosystem (payment, notifications, storage add-ons)

아쉬운 점

  • No adaptive follow-up questioning — every respondent sees the same fixed question set regardless of their answers
  • No mention of voice interviews or automated per-response quality scoring
  • No transparent, publishable prompt methodology since it isn't an AI-driven interview tool

SurveySparrow

Library Satisfaction Survey Template | For Academic or Public Libraries

Explicitly targets both academic and public libraries, matching QuestionPunk's audience well. SurveySparrow's conversational form format gives a friendlier feel than a plain grid, but it remains a pre-set question flow rather than a true AI-driven interview that adapts based on responses.

잘하는 점

  • Purpose-built for library audiences, covering both academic and public library contexts
  • Conversational UI format that feels more engaging than a traditional multi-page form

아쉬운 점

  • No adaptive AI follow-up — the conversational format is scripted, not dynamically generated per respondent
  • No voice-based interview option or automated quality scoring of open-ended responses
  • No published academic pricing tier or transparent prompt-level methodology to review

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이 템플릿을 편집기에서 열어 보세요. 첫 응답자가 보기 전에 모든 부분을 원하는 대로 바꿀 수 있습니다.

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