Operations & Data

예산 배분 및 우선순위 트레이드오프 설문

이해관계자에게 100점을 주고 그것을 배분하게 하십시오. 총합 고정(constant-sum) 방식으로 여러 이니셔티브에 점수를 나누게 하면, 동의 척도 설문이 감추는 진짜 우선순위 결정이 드러납니다. 후속 질문은 무엇을 완전히 없앨지 포착하고, AI 인터뷰어는 응답자의 가장 큰 베팅을 압박 검증합니다.

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샘플 질문

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

질문 7개 · 약 5분

Q01

메시지

귀하에게 배분할 100점이 있습니다 — 이는 다음 주기의 예산, 시간, 관심을 나타냅니다. 귀하가 옳다고 믿는 방식대로 여러 이니셔티브에 점수를 배분하십시오. 강제된 트레이드오프가 핵심입니다. 모든 것이 이길 수는 없습니다.

Q02

객관식필수

귀하는 조직의 어느 부문과 가장 가깝습니까?

제품 및 엔지니어링
영업 및 마케팅
운영 및 지원
재무 및 관리
리더십

Q03

점수 배분필수

각 이니셔티브가 마땅히 받아야 한다고 믿는 우선순위에 따라 100점을 배분하십시오.

핵심 제품 경험 개선
신규 시장 또는 세그먼트 진출
운영 비용 및 기술 부채 절감
브랜드 및 수요 창출에 투자
고객 성공 및 유지 강화
새로운 AI 역량 구축

100점 배분

Q04

객관식필수

만약 이 중 단 하나에만 완전히 투자할 수 있다면, 무엇이어야 합니까?

핵심 제품 경험 개선
신규 시장 또는 세그먼트 진출
운영 비용 및 기술 부채 절감
브랜드 및 수요 창출에 투자
고객 성공 및 유지 강화
새로운 AI 역량 구축

Q05

객관식필수

그리고 부득이하게 하나를 완전히 없애야 한다면 무엇을 없애시겠습니까?

핵심 제품 경험 개선
신규 시장 또는 세그먼트 진출
운영 비용 및 기술 부채 절감
브랜드 및 수요 창출에 투자
고객 성공 및 유지 강화
새로운 AI 역량 구축

Q06

AI 인터뷰

배분을 압박 검증하십시오: 가장 큰 베팅의 근거가 되는 증거나 경험은 무엇인지, 그 베팅이 옳았다고 보이려면 12개월 후 무엇이 사실이어야 하는지, 없앤 이니셔티브가 왜 0점을 받아 마땅한지(매몰 비용? 다른 사람의 문제? 실제로 가치가 낮음?), 그리고 조직의 현재 지출이 자신의 배분과 가장 크게 어긋난다고 믿는 지점은 어디인지 이끌어내십시오.

Q07

메시지

배분이 기록되었습니다 — 감사합니다! 결과는 조직이 어디에서 의견이 일치하고 정확히 어디에서 갈리는지를 보여주는 우선순위 지도로 집계됩니다.

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

Native constant-sum allocation with a forced 100-point total and option randomization — trade-offs, not agree-scale inflation
Fund-fully and cut-entirely questions bracket the allocation with hard choices
The AI interviewer pressure-tests the biggest bet: the evidence behind it and what would falsify it in 12 months
Role capture lets you compare how different functions would spend the same budget

QuestionPro

Constant Sum Question Type - What You Need To Know

Methodology guide plus feature page for QuestionPro's native constant-sum question, where respondents divide a fixed total (100 points, a $5,000 budget, a 40-hour week) across options. Strong practical design guidance (5-7 options max, base list on prior qualitative research, randomize to avoid order bias) and a genuine question type rather than a workaround, but it's a single question, not a full trade-off study with follow-up.

잘하는 점

Genuinely native constant-sum question type that enforces the sum and produces metric data
Clearly explains the forced-trade-off advantage over 'everything is very important' rating scales
Flexible totals beyond 100 (dollar budgets, hours) matching real resource-allocation framing
Actionable design rules: cap at 5-7 options, ground the list in prior qualitative work, randomize order

아쉬운 점

Documents a single question type, not a guided budget-allocation study with segmentation
No adaptive follow-up asking why a respondent starved or over-funded a given option
No automatically generated report ranking priorities and surfacing segment differences
Methodology lives in a blog post rather than a transparent, editable in-product prompt

BlockSurvey

Constant Sum Survey Questions: Allocate Points & Budget

Feature page for BlockSurvey's constant-sum question built from multiple number boxes with an auto-total and a 'Require a Fixed Sum' toggle that validates before submission. Includes a concrete marketing-channel allocation example (100 points across social, email, SEO, paid, events) and a comparison table vs. rank-order. Clean setup and validation, but analysis is mean-based with no adaptive probing or narrative output.

잘하는 점

Concrete worked example (100 points across five marketing channels) makes the use case tangible
Built-in fixed-sum validation prevents submissions that don't total correctly
Explicitly contrasts constant-sum vs. rank-order so users pick the right instrument
Explains analysis via mean allocations across respondent groups

아쉬운 점

Assembled from multiple number boxes plus a toggle rather than a first-class trade-off study flow
No adaptive AI follow-up on surprising allocations
Analysis stops at group means; no auto-generated priority report
No pairing with qualitative interview to explain the trade-offs a respondent made

OpinionX

Constant Sum Survey Method [Explanation & Real Examples]

Method explainer and product page framing constant-sum as 'points allocation' that reveals the magnitude of preferences, not just the order. Features a memorable Google Docs beta example (testers put 89% of a $100 budget toward formatting, exposing a hidden usability gap) and candidly notes that Google Forms, SurveyMonkey, and Typeform lack native constant-sum. Strong storytelling and honest tooling context, but still a single explicit-preference question.

잘하는 점

Vivid real example (Google Docs $100 allocation) showing how the method surfaces hidden priorities
Clearly frames the value as capturing preference magnitude, not just rank order
Transparent about which mainstream tools lack native constant-sum and names alternatives
Distinguishes explicit (constant-sum) vs. implicit (pairwise) preference measurement

아쉬운 점

Focuses on one question method rather than a full guided allocation study
No adaptive AI follow-up to interview respondents about their allocation logic
No native auto-report synthesizing allocations into recommendations
Method write-up is a blog explainer, not an editable in-app methodology prompt

자주 묻는 질문