Industry-Specific

건설 프로젝트 엑스트라넷 사용성 설문

프로젝트 팀이 문서 관리, RFI, 도면 마크업을 위해 건설 프로젝트 엑스트라넷을 실제로 어떻게 사용하는지, 그리고 버전 혼란이나 느린 승인이 어디에서 시간을 낭비하게 하는지를 측정합니다. AI 후속 인터뷰는 최근의 구체적인 사건을 재구성하여 평가 뒤에 숨은 실제 업무 흐름의 마찰을 드러냅니다.

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샘플 질문

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

질문 12개 · 약 7분

Q01

메시지

귀하의 프로젝트에서 사용하는 프로젝트 엑스트라넷(문서/협업 플랫폼)에 대한 의견을 몇 분간 나눠 주셔서 감사합니다. 이는 도면, RFI, 승인이 팀 간에 흐르는 방식을 개선하는 데 도움이 됩니다. 답변은 완전히 비밀이 보장되며 익명으로 처리됩니다. 약 5분이 소요됩니다.

Q02

객관식필수

진행 중인 프로젝트에서 가장 많이 사용하는 프로젝트 엑스트라넷 또는 문서 관리 플랫폼은 무엇입니까?

(플랫폼 A로 교체, 예: Asite)
(플랫폼 B로 교체, 예: Procore)
(플랫폼 C로 교체, 예: Autodesk Build)
공유 드라이브 / 이메일만 사용
기타

Q03

의견 척도필수

지난 30일 동안 도면, RFI, 승인을 확인하기 위해 프로젝트 엑스트라넷에 얼마나 자주 로그인하셨습니까?

척도: 0 – 10

최소:전혀 안 함최대:하루에 여러 번

Q04

매트릭스필수

현재 프로젝트에서 이 플랫폼이 다음 각 작업을 얼마나 잘 지원하는지 평가해 주십시오.

5개 행 × 5개 열

최신 도면 개정본 찾기
RFI 상태 및 응답 추적
도면에 대한 마크업 및 댓글 스레드
귀하의 업무에 영향을 미치는 변경 사항 알림
현장 사진 또는 현장 보고서 업로드 및 공유

열: 매우 미흡함 · 미흡함 · 보통 · 좋음 · 매우 좋음

Q05

객관식필수

지난 30일 동안 실수로 오래된 도면이나 문서 버전으로 작업한 적이 얼마나 자주 있었습니까?

전혀 없음
한 번
몇 번
자주

Q06

평점 척도필수

필요할 때 현재 승인된 도면 세트를 찾기가 얼마나 쉽습니까?

범위: 1 – 5

최소:매우 어려움최대:매우 쉬움

Q07

점수 배분

일반적인 한 주를 기준으로, 엑스트라넷에서 보내는 시간이 다음 활동에 어떻게 분배됩니까? 총 100점을 배분해 주십시오.

문서나 도면 검색
RFI 제출 또는 응답
마크업 및 댓글 검토
사진 또는 현장 보고서 업로드
승인이나 결재 독촉

100점 배분

Q08

최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

다음 개선 사항 중 귀하의 업무에 가장 도움이 되는 것과 가장 도움이 되지 않는 것은 무엇입니까?

최신 도면을 위한 더 빠른 검색
무엇이 왜 변경되었는지에 대한 더 명확한 알림
더 간단한 RFI 제출 절차
현장에서의 더 나은 모바일 / 오프라인 접근
중복되거나 충돌하는 파일 버전 감소
더 쉬운 마크업 및 주석 도구
더 빠른 페이지 로드 및 업로드 속도

세트별 최선·최악 선택최선:가장 도움이 됨최악:가장 도움이 되지 않음

Q09

AI 인터뷰

응답자에게 프로젝트 엑스트라넷이 혼란이나 지연을 일으킨 가장 최근 사례(예: 잘못된 도면 개정본, 놓친 알림, 느린 승인)를 처음부터 끝까지 설명하도록 요청하십시오. 무슨 일이 있었고, 어떻게 발견했으며, 얼마나 많은 시간이나 재작업이 발생했는지 물어보십시오. 최신 도면 개정본 찾기에 대한 응답자의 평가를 기준으로 삼고, 낮게 평가했다면 정확히 어느 지점에서 절차가 무너지는지 파고드십시오. 문제가 없었다고 답한다면, 해당 방식이 그들의 직종이나 역할에 잘 맞는 이유가 구체적으로 무엇인지 파고드십시오.

Q10

객관식

프로젝트에서 귀하의 주된 역할은 무엇입니까?

프로젝트 관리자
현장 감독 / 작업반장
설계 / 엔지니어링
협력업체 직종
발주처 대리인
행정 / 문서 관리자
기타
답변하지 않음

Q11

객관식

귀하의 회사에는 몇 명이 근무합니까?

20명 미만
20~99명
100~499명
500명 이상
답변하지 않음

Q12

메시지

이것으로 설문이 마무리됩니다. 감사합니다! 귀하의 답변은 팀의 답변과 함께 종합되어 프로젝트 엑스트라넷에서 도면, RFI, 승인을 관리하는 방식을 개선하는 데 활용됩니다.

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 a dedicated AI follow-up interview that asks respondents to walk through the most recent time the extranet caused a specific problem, reconstructing the actual incident rather than relying on generic ratings
Combines quantitative measures (opinion scale on login frequency, matrix on task support, rating on finding approved drawings, constant sum on time allocation, max-diff on improvement priorities) with qualitative depth on version confusion and approval delays
Captures role and company size context alongside platform usage, so friction points can be segmented by who is experiencing them
Automated per-response quality scoring and an auto-generated report mean the incident narratives get structured analysis without manual coding

QuestionPro

Project Extranets in the Construction Industry Survey + Sample Questionnaire Template

This is the most directly comparable template, covering the same core subject: how construction teams use project extranets for documents and drawings. It appears to be a static questionnaire rather than an adaptive interview, focused on structured rating and multiple-choice items. Useful as a benchmark for question coverage but likely doesn't probe into a specific recent incident the way an AI-driven follow-up would.

잘하는 점

Purpose-built for the construction project extranet use case, so question framing is likely industry-specific
Packaged as a ready sample questionnaire, making it easy to adopt or adapt quickly
Backed by a long-established survey platform with broad distribution and analysis tooling

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up to reconstruct a specific incident behind a low rating — respondents answer fixed items with no probing for root cause
No indication of voice AI interviews or guided screen-share tasks for observing actual drawing markup or RFI workflows
No published per-response quality scoring or transparent prompt methodology, so it's unclear how open-ended answers are validated

자주 묻는 질문