메시지
모든 템플릿Industry-Specific
매장 내 쇼핑 여정 및 계산 경험 설문
쇼핑객이 무엇을 사러 왔는지, 매장을 어떻게 이동했는지, 원하는 상품이 없을 때 어떻게 했는지, 계산 경험은 어땠는지를 파악하며, 대체 상품 선택의 실제 이유와 이동 동선의 불편함을 깊이 파고드는 AI 후속 질문을 함께 제공합니다. 리테일 인사이트 및 카테고리 관리 팀을 위해 설계되었습니다.
가입 없이 체험 · 무료 요금제도 응답 무제한
실시간 미리보기
매장 내 쇼핑 여정 및 계산 경험 설문
오늘 저희 매장을 이용해 주셔서 감사합니다! 무엇을 사러 오셨는지, 상품을 찾기가 얼마나 쉬웠는지, 계산은 어떠셨는지 이번 방문에 대한 의견을 듣고 싶습니다. 응답은 완전히 기밀로 유지되며 익명으로 처리됩니다. 약 8분 정도 소요되며, 솔직한 의견이 저희에게 가장 큰 도움이 됩니다.
Powered by QuestionPunk
기본 테마. 색상과 글꼴은 자유롭게 바꿀 수 있습니다.
샘플 질문
템플릿에 포함된 내용을 미리 확인해 보세요. 모든 질문은 설문 공개 전에 자유롭게 수정할 수 있습니다.
질문 12개 · 약 7분
Q01
객관식필수
지난 30일 동안 이 매장에서 대략 몇 번 쇼핑하셨습니까?
- 이번이 첫 방문이었습니다
- 1~2회
- 3~5회
- 6~10회
- 10회 이상
Q02
객관식필수
오늘 방문의 주된 이유를 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?
- 주간/월간 대량 장보기
- 간단한 보충 방문 (몇 가지 품목)
- 특정 심부름 (한두 가지 품목)
- 식사나 행사를 위한 보충 구매
- 둘러보기 / 특별한 계획 없음
Q03
객관식필수
오늘 쇼핑 중 (목록, 앱, 또는 머릿속으로) 미리 계획한 부분과 매장에서 즉석으로 결정한 부분의 비율은 어느 정도였습니까?
- 전적으로 미리 계획함
- 대부분 계획했고 몇 가지만 추가함
- 절반 정도씩
- 대부분 매장에서 결정함
- 전적으로 매장에서 결정함
Q04
객관식
오늘 필요한 상품을 어떻게 찾아가셨습니까? 해당하는 것을 모두 선택하십시오.
- 이전 방문에서 기억한 매장 배치
- 매장 내 안내판이나 진열대 표시
- 매장 안내도 또는 디렉터리
- 매장 앱 또는 웹사이트
- 매장 직원에게 문의함
- 찾을 때까지 그냥 돌아다님
Q05
평점 척도필수
오늘 전반적으로 목록에 있는 상품을 찾기가 얼마나 쉬웠습니까?
범위: 1 – 5
최소:매우 어려움최대:매우 쉬움
Q06
객관식
이곳에서 원하는 상품이 품절이었던 가장 최근의 경험을 떠올려 보면, 그때 어떻게 하셨습니까?
- 같은 카테고리에서 다른 브랜드나 크기를 구매함
- 같은 브랜드의 다른 크기/묶음을 구매함
- 그 상품을 완전히 건너뜀
- 그것을 사러 다른 매장에 감
- 대신 온라인으로 주문함
- 직원에게 창고나 다른 지점 확인을 요청함
- 최근에 그런 일은 없었습니다
Q07
매트릭스필수
오늘 계산 과정을 생각하며, 각 문항에 얼마나 동의하십니까?
5개 행 × 5개 열
- 계산까지 기다리는 시간이 적절했다
- 계산대 직원이 친절하고 도움이 되었다
- 셀프 계산 또는 스캔 과정이 사용하기 쉬웠다
- 내가 사용하고 싶은 결제 수단이 있었다
- 계산 구역이 정돈되어 있고 붐비지 않았다
열: 전혀 동의하지 않음 · 동의하지 않음 · 보통 · 동의함 · 매우 동의함
Q08
의견 척도필수
오늘 방문을 바탕으로, 이 매장을 친구나 가족에게 추천하실 가능성은 어느 정도입니까?
척도: 0 – 10
최소:전혀 없음최대:매우 높음
Q09
AI 인터뷰
이 쇼핑객의 여정에서 불편했던 구체적인 순간을 파고드십시오. 응답자가 대체 구매나 찾지 못한 상품을 언급했다면, 정확히 무슨 일이 있었는지 재구성하십시오. 무엇을 찾고 있었는지, (있다면) 어떤 대안을 선택했는지, 그리고 그 상품이 재고에 있었거나 찾기 더 쉬웠다면 더 많이 구매했을지를 확인하십시오. 이동 과정에 헤매거나 직원에게 문의한 일이 있었다면, 어떤 안내판이나 배치 변경이 그것을 예방했을지 깊이 파고드십시오. 모든 것이 순조로웠다면, 하마터면 잘못될 뻔했던 점이나 다음 방문을 더 빠르게 만들 방법을 물으십시오.
Q10
장문형
오늘 방문에 대해 좋았던 점이든 나빴던 점이든, 매장이 알았으면 하는 다른 의견이 있으십니까?
Q11
객관식
귀하는 어느 연령대에 속하십니까?
- 18세 미만
- 18~24세
- 25~34세
- 35~44세
- 45~54세
- 55~64세
- 65세 이상
- 답변하지 않음
Q12
객관식
귀하의 성별을 어떻게 설명하시겠습니까?
- 여성
- 남성
- 논바이너리
- 직접 설명하고자 함
- 답변하지 않음
메시지
방문 경험을 공유해 주셔서 감사합니다! 귀하의 답변은 매장 배치, 재고 관리, 계산 과정에 관한 결정에 직접 반영되어 다음 방문을 더욱 편안하게 만드는 데 도움이 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
- Captures the full trip arc — trip purpose, planned vs. unplanned shopping, in-store navigation, and checkout — in one flow rather than a generic satisfaction survey
- Includes a dedicated multiple-choice question on what shoppers actually did the last time an item was out of stock, giving structured substitution behavior data before the AI probe
- Uses an AI follow-up interview step to probe the specific moment of friction a shopper described, digging into the real reasoning behind substitution choices and navigation friction instead of stopping at a rating
- Pairs a matrix on checkout agreement statements with an opinion-scale recommend question and an open open-text, so quantifiable and open-ended feedback both feed the auto-generated report
SurveyMonkey
Shopper Insights Survey TemplateA fielding-ready static template covering general shopper insights, likely with standard question types like ratings and multiple choice. It's a reasonable starting point for retail feedback but appears built as a fixed questionnaire rather than one that adapts per respondent. Good for benchmarking against a broad question bank, less suited to digging into individual shopper reasoning.
잘하는 점
- Backed by a widely-used, established survey platform with broad template library
- Likely quick to deploy for general shopper insight collection
- Familiar interface for teams already using SurveyMonkey
아쉬운 점
- No adaptive AI follow-up — questions are static and fixed at design time, so unexpected shopper friction can't be probed further
- No indication of automated per-response quality scoring or transparent prompt methodology
- No voice AI interview or guided screen-share task option for deeper behavioral capture
SurveySparrow
Shopper Insights Survey Template | Understand Buyer BehaviorA conversational-style template aimed at understanding buyer behavior, positioned as fielding-ready for retail teams. It likely offers a more chat-like respondent experience than a plain form, but the questions themselves appear pre-set rather than dynamically generated from prior answers. No mention of AI-driven follow-up probing or automated scoring.
잘하는 점
- Conversational survey format may improve completion rates versus a traditional grid form
- Framed specifically around buyer behavior, showing retail-focused intent
- Likely easy to customize branding and question wording for a specific store
아쉬운 점
- No adaptive AI interview that probes the specific reasoning behind an individual shopper's answers
- No published methodology or transparent prompt logic behind how questions are asked
- No automated quality scoring of open-ended responses or auto-generated analytical report
자주 묻는 질문
“매장 내 쇼핑 여정 및 계산 경험 설문” 템플릿에는 어떤 질문이 포함되어 있나요?
바로 사용할 수 있는 질문 12개가 포함되어 있으며, 처음 질문은 다음과 같습니다: “지난 30일 동안 이 매장에서 대략 몇 번 쇼핑하셨습니까?” · “오늘 방문의 주된 이유를 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?” · “오늘 쇼핑 중 (목록, 앱, 또는 머릿속으로) 미리 계획한 부분과 매장에서 즉석으로 결정한 부분의 비율은 어느 정도였습니까?”. 전체 질문은 위에서 미리 볼 수 있고 모두 수정 가능합니다.
이 설문을 완료하는 데 얼마나 걸리나요?
응답자는 보통 질문 12개를 약 7분 안에 완료합니다.
템플릿을 수정할 수 있나요?
네. 설문을 공개하기 전에 모든 질문, 답변 옵션, 순서를 자유롭게 수정할 수 있습니다. 질문을 추가·삭제하거나 AI 편집기에 연구 목표에 맞춘 재구성을 요청할 수도 있습니다.
이 템플릿은 무료인가요?
네. 편집기에서 바로 열어 수정을 시작할 수 있습니다. 체험에는 계정이 필요 없으며, 무료 플랜으로 설문을 공개할 수 있습니다.
설문을 공개할 준비가 되셨나요?
이 템플릿을 편집기에서 열어 보세요. 첫 응답자가 보기 전에 모든 부분을 원하는 대로 바꿀 수 있습니다.
관련 템플릿
비슷한 주제의 다른 설문을 만나 보세요.
