AI & Technology

엔터테인먼트 챗봇 참여도 및 만족도 설문조사

사람들이 엔터테인먼트 챗봇(친구 역할, 롤플레이, 유머, 스토리텔링)을 얼마나 자주 사용하는지, 무엇이 재방문을 유도하는지, 그리고 경험이 어디에서 기대에 못 미치는지를 측정합니다. 또한 AI 후속 질문을 통해 기억에 남는 특정 대화를 재구성하여 실제로 무엇이 재미있고, 그럴듯하며, 혹은 실망스러웠는지를 드러냅니다. 캐릭터 또는 엔터테인먼트 중심의 AI 경험을 출시하는 제품 및 콘텐츠 팀을 위해 제작되었습니다.

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샘플 질문

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

질문 13개 · 약 7분

Q01

메시지

저희 엔터테인먼트 챗봇을 사용해 주셔서 감사합니다! 무엇이 잘 작동하고 무엇이 그렇지 않은지 여러분의 의견을 듣고 싶습니다. 응답 내용은 완전히 기밀로 처리되며 익명 처리됩니다. 약 5분 정도 소요되며, 좋든 나쁘든 솔직한 의견은 챗봇을 더 나아지게 하는 데 도움이 됩니다.

Q02

객관식필수

일반적인 한 주 동안 (챗봇 이름으로 대체)와(과) 얼마나 자주 대화하십니까? (템플릿 참고: 출시 전에 구체적인 제품명을 삽입하십시오.)

매일 또는 거의 매일
일주일에 몇 번
일주일에 약 한 번
한 달에 몇 번
그보다 드물게
이번이 첫 사용입니다

Q03

객관식필수

주로 어떤 용도로 사용하십니까? 해당하는 항목을 모두 선택하십시오.

가벼운 대화 또는 친구 역할
롤플레이 또는 캐릭터 상호작용
농담과 유머
스토리텔링 또는 창작 글쓰기
게임 또는 퀴즈
시간 때우기 또는 심심풀이
기타

Q04

의견 척도필수

지난 7일 동안의 대화를 생각해 볼 때, 전반적으로 얼마나 재미있으셨습니까?

척도: 1 – 10

최소:전혀 재미없었음최대:매우 재미있었음

Q05

매트릭스필수

각 문항이 챗봇에 대한 귀하의 경험을 얼마나 잘 설명합니까?

5개 행 × 5개 열

뚜렷하고 호감 가는 개성을 지니고 있습니다
진심으로 재미있거나 재치 있습니다
대화 초반에 나온 내용을 기억합니다
반복적이지 않고 신선하게 느껴지는 답변을 합니다
일반적인 답변이 아니라 제 말에 자연스럽게 반응합니다

열: 전혀 그렇지 않음 · 그렇지 않음 · 보통 · 그러함 · 매우 그러함

Q06

평점 척도필수

가장 최근에 나눈 대화의 품질을 어떻게 평가하시겠습니까?

범위: 1 – 5

최소:실망스러움최대:훌륭함

Q07

최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

다음 개선 사항 중 귀하의 즐거움에 가장 큰 차이를 만들 것은 무엇입니까? 각 라운드에서 가장 중요한 것과 가장 덜 중요한 것을 선택하십시오.

과거 대화에 대한 더 나은 기억
더 많은 유머와 개성
더 빠른 응답 속도
음성 또는 오디오 답변
제 관심사에 대한 더 많은 개인화
덜 반복적이거나 일반적인 답변
스토리 또는 롤플레이 시나리오의 더 많은 다양성
캐릭터 성격을 맞춤 설정하는 기능

세트별 최선·최악 선택최선:제 경험을 가장 많이 향상시킬 것최악:제 경험을 가장 적게 향상시킬 것

Q08

AI 인터뷰

응답자에게 챗봇과 나눈 최근 대화 중 특별히 기억에 남는 한 가지를 설명해 달라고 요청하십시오. 특히 재미있고 기억에 남았거나, 반대로 기대에 못 미쳤거나 답답하게 느껴졌던 대화여야 합니다. 챗봇이 정확히 무슨 말이나 행동을 해서 그런 반응이 나왔는지, 사람처럼 느껴졌는지 아니면 정해진 대본 같았는지, 그리고 다르게 했으면 좋았을 점이 무엇인지를 깊이 파고드십시오. 특정 대화가 기억나지 않는다면, 보통 어떤 세션이 시간을 들일 가치가 있게 느껴지고 어떤 세션이 시간 낭비처럼 느껴지는지 물어보십시오.

Q09

의견 척도필수

비슷한 것을 찾는 친구에게 이 챗봇을 추천할 가능성은 얼마나 됩니까?

척도: 0 – 10

최소:전혀 없음최대:매우 높음

Q10

객관식

앞으로 한 달 동안 계속 사용할 가능성은 얼마나 됩니까?

반드시 계속 사용할 것
아마 사용할 것
잘 모르겠음
아마 그만둘 것
반드시 그만둘 것

Q11

객관식

연령대가 어떻게 되십니까?

18세 미만
18-24세
25-34세
35-44세
45-54세
55-64세
65세 이상
답변하고 싶지 않음

Q12

객관식

귀하의 성별을 어떻게 표현하시겠습니까?

여성
남성
논바이너리
직접 기술하고 싶음
답변하고 싶지 않음

Q13

메시지

이것으로 모두 끝났습니다 — 경험을 공유해 주셔서 감사합니다! AI 후속 대화를 포함한 귀하의 답변은 이 챗봇의 향후 발언과 행동을 만들어 가는 팀에게 직접 전달됩니다.

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 an AI follow-up interview that asks the respondent to reconstruct one specific recent conversation, surfacing concrete detail on what made it entertaining, believable, or disappointing — not just a rating.
Combines quantitative signals (weekly usage frequency, entertainment opinion scale, matrix experience statements, recent-conversation rating, likelihood to recommend and continue using) with qualitative depth in a single flow.
Uses a MaxDiff exercise to force-rank which improvements would most move enjoyment, giving product teams a prioritized backlog rather than a vague wishlist.
Opens and closes with plain-language chat messages framing the survey and disclosing that responses (including the AI follow-up) will be used to improve the chatbot, keeping the prompts transparent to respondents.

SurveySparrow

Entertainment Chatbot

A ready-to-field template aimed at the same use case — gauging engagement and satisfaction with an entertainment chatbot. It's built on SurveySparrow's standard conversational-form format rather than an AI-driven interview, so depth comes from the number of fixed questions rather than adaptive probing. Good general-purpose starting point if you don't need follow-up depth on specific conversations.

잘하는 점

Purpose-built for entertainment chatbot feedback rather than a generic satisfaction survey
SurveySparrow's chat-style UI presentation fits a conversational, casual audience
Likely quick to deploy with standard question types (ratings, choice, etc.)

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up — every respondent gets the same fixed question set regardless of their answers
No mechanism to reconstruct a specific memorable conversation for qualitative detail; likely limited to closed-ended scores
No published automated quality scoring or prompt-level transparency for how responses are analyzed

자주 묻는 질문