Industry-Specific

부서 간 성과 및 협업 평가

내부 이해관계자들이 특정 부서와 협업하는 경험 — 응답성, 품질, 소통, 신뢰성 — 을 포착하고, 무엇을 먼저 개선할지에 대한 트레이드오프 연습을 포함합니다. AI 후속 인터뷰는 수치 뒤에 있는 최근의 구체적인 상호작용을 재구성하여, 리더가 막연한 평가가 아닌 구체적이고 해결 가능한 세부 사항을 얻도록 합니다.

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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

함께 일하는 부서에 대한 피드백을 공유하는 데 몇 분 시간을 내주셔서 감사합니다. 이는 해당 팀이 무엇이 잘되고 있고 무엇을 개선해야 하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 귀하의 응답은 완전히 기밀로 유지되며 익명 처리됩니다. 약 5분 소요되며, 솔직한 의견이 가장 중요합니다.

Q02

객관식필수

이 설문에서 어느 부서를 평가하고 계십니까?

(부서 A로 교체하세요, 예: IT)
(부서 B로 교체하세요, 예: 재무)
(부서 C로 교체하세요, 예: 인사)
(부서 D로 교체하세요, 예: 마케팅)

Q03

객관식필수

지난 3개월 동안, 이 부서와 얼마나 자주 상호작용(요청, 프로젝트, 회의 등)하셨습니까?

전혀 없음
통틀어 몇 번
한 달에 몇 번
매주
거의 매일

Q04

매트릭스필수

최근 경험을 떠올리며, 이 부서를 다음 각 항목에서 어떻게 평가하시겠습니까?

5개 행 × 5개 열

소통의 명확성
요청에 대한 응답성
산출물의 품질
마감 준수의 신뢰성
팀 간 협업

열: 미흡 · 평균 이하 · 평균 · 양호 · 우수

Q05

의견 척도필수

다른 팀이나 동료에게 이 부서와 협업하도록 추천할 가능성이 얼마나 됩니까?

척도: 0 – 10

최소:전혀 없음최대:매우 높음

Q06

최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

이 부서가 개선해야 할 다음 항목 중, 지금 가장 중요한 것과 가장 덜 중요한 것은 무엇입니까?

더 빠른 응답 시간
더 높은 산출물 품질
더 능동적인 소통
더 나은 비용 또는 예산 관리
더 강력한 팀 간 협업
더 일관된 마감 준수
더 깊은 기술 전문성
변화에 대한 더 높은 적응력

세트별 최선·최악 선택최선:개선이 가장 중요한 것최악:개선이 가장 덜 중요한 것

Q07

객관식필수

6개월 전과 비교하여, 이 부서의 성과는 어떻게 변화했습니까?

많이 향상됨
다소 향상됨
거의 비슷함
다소 저하됨
많이 저하됨
잘 모르겠음 / 판단하기에 너무 새로움

Q08

AI 인터뷰

응답자가 이 부서와 가진 가장 최근의 구체적인 상호작용(요청, 프로젝트, 또는 인계)을 재구성하십시오: 무엇이 필요했는지, 실제로 무슨 일이 있었는지, 그리고 무엇이 잘되었거나 부족했는지. 응답자의 추천 점수 뒤에 있는 이유와 개선이 가장 중요하다고 꼽은 트레이드오프 항목에 밀접하게 초점을 맞추십시오. 성과가 저하되고 있다고 평가했다면 무엇이 언제 바뀌었는지 탐색하고, 첫 실질적 상호작용이라면 앞으로 신뢰를 쌓기 위해 무엇이 필요할지 물어보십시오.

Q09

장문형

이 부서가 귀하의 팀과 더 잘 협업하기 위해 시작하거나, 중단하거나, 계속해야 할 구체적인 것이 있습니까?

Q10

객관식

귀하는 주로 어느 부서에서 근무하십니까?

(부서 A로 교체하세요)
(부서 B로 교체하세요)
(부서 C로 교체하세요)
(부서 D로 교체하세요)
답변하지 않음

Q11

객관식

이 조직에 근무하신 지 얼마나 되셨습니까?

6개월 미만
6개월 ~ 2년
2년 ~ 5년
5년 이상
답변하지 않음

Q12

메시지

상세한 피드백에 감사드립니다! 귀하의 응답은 부서 성과 보고서로 정리되어 팀 리더들과 공유되며, 구체적인 개선을 이끄는 지침이 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

Goes beyond static ratings with an AI follow-up interview that reconstructs the specific recent interaction behind a respondent's scores, giving leaders concrete, fixable detail instead of vague averages.
Includes a trade-off exercise (max-diff) that forces respondents to prioritize what to fix first versus rating everything as equally important.
Combines quantitative tracking (matrix ratings, recommend-likelihood, change-over-time question) with qualitative depth (open-ended start/stop/keep and the AI-reconstructed interaction) in one flow.
Segments feedback by requester department, interaction frequency, and tenure, so results can be sliced by who is experiencing the friction and how often.

SurveyMonkey

Department Performance Survey Template

A static, fielding-ready template built specifically for rating how stakeholders experience working with an internal department, making it the most directly comparable template found. It relies on fixed rating-scale and open-text questions rather than any adaptive interviewing. As with most SurveyMonkey templates, it's meant to be customized before use rather than run as-is.

잘하는 점

Purpose-built for the same core use case: internal stakeholders rating a department's performance
Backed by a large, well-known survey platform with broad distribution and reporting tooling
Likely quick to deploy given SurveyMonkey's drag-and-drop template editor

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up interview to reconstruct the specific recent interaction behind a low or high score — respondents just leave ratings
No built-in trade-off/prioritization exercise (like max-diff) to surface what to fix first versus what's merely nice-to-have
No transparent, publishable interview prompts or automated per-response quality scoring — quality control is left to the researcher

자주 묻는 질문