Market Research

시장 세분화 및 고객 니즈 발굴 설문조사

행동적 사용 패턴, 니즈 기반 태도, 구매 동인 간의 트레이드오프, 인구통계를 결합하여 고객을 의미 있는 세그먼트로 분류합니다. 세분화 모델을 구축하거나 갱신하려는 마케터와 리서처를 위해 만들어졌습니다. AI 후속 인터뷰는 각 응답자의 최우선 구매 동인 뒤에 숨은 '이유'를 파고들어, 세그먼트가 단순한 설문 점수가 아니라 실제 논리에 근거하도록 합니다.

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가입 없이 체험 · 무료로 시작 · 신용카드 불필요

샘플 질문

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

질문 15개 · 약 8분

Q01

메시지

안녕하십니까! 저희는 저희가 응대하는 다양한 유형의 고객을 더 잘 이해하여 여러분 각자를 더 잘 모실 수 있도록 노력하고 있습니다. 귀하의 응답은 완전히 비밀이 보장되며 익명으로 처리됩니다. 약 6~8분이 소요되며, 정답이나 오답은 없습니다. 귀하가 실제로 어떻게 생각하고 쇼핑하시는지 그대로 알려 주시기 바랍니다.

Q02

객관식필수

지난 30일 동안 (귀하의 제품/카테고리로 대체하십시오. 예: '밀키트 배송 서비스')을(를) 얼마나 자주 구매하거나 이용하셨습니까? (템플릿 참고: 고객을 세분화하려는 카테고리로 바꿔 넣으십시오.)

전혀 하지 않음
1회
2~3회
4~6회
6회 초과

Q03

매트릭스필수

귀하가 이 카테고리에서 일반적으로 쇼핑하는 방식에 관한 다음 각 진술에 얼마나 동의하십니까?

6개 행 × 5개 열

구매하기 전에 가장 낮은 가격을 적극적으로 찾아본다.
내 특정 니즈에 맞춘 제품이나 서비스를 원한다.
광고보다 내가 아는 사람들의 추천을 더 신뢰한다.
이미 알고 신뢰하는 브랜드를 주로 계속 이용한다.
새로운 브랜드나 제품을 발견하고 시도하는 것을 즐긴다.
외 1개

열: 전혀 동의하지 않음 · 동의하지 않음 · 보통 · 동의함 · 매우 동의함

Q04

최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

각 세트에서 이 카테고리의 제품을 구매할 때 가장 중요한 요소와 가장 덜 중요한 요소를 선택해 주십시오.

가격
제품 품질
편의성 또는 사용 편리성
브랜드 평판
고객 서비스
지속가능성 또는 윤리적 관행
내가 쇼핑하는 곳에서의 구매 가능성

세트별 최선·최악 선택최선:가장 중요함최악:가장 덜 중요함

Q05

점수 배분필수

이 카테고리에서 새로운 제품이나 브랜드를 일반적으로 발견하는 경로에 100점을 배분하십시오. 귀하에게 더 큰 영향을 미치는 경로에 더 많은 점수를 부여해 주십시오.

소셜 미디어
검색 엔진
친구나 가족의 입소문
매장 내 발견
이메일 또는 뉴스레터
TV 또는 스트리밍 광고

100점 배분

Q06

객관식필수

이 카테고리에서 가장 최근에 구매하신 곳은 어디입니까? (필요에 따라 귀하의 브랜드/카테고리로 대체하십시오.)

기업 웹사이트
오프라인 매장
제3자 온라인 마켓플레이스 (예: 아마존)
모바일 앱
기타

Q07

의견 척도필수

(귀하의 브랜드/제품으로 대체하십시오)을(를) 친구나 동료에게 추천할 의향이 얼마나 있으십니까?

척도: 0 – 10

최소:전혀 추천하지 않을 것임최대:매우 추천할 것임

Q08

AI 인터뷰

트레이드오프 활동에서 응답자가 가장 높은 순위로 꼽은 구매 요소 뒤에 숨은 논리를 탐색하십시오. 그 요소가 결과를 좌우했던 구체적이고 최근의 구매 사례와, 무엇이 그들의 생각을 바꾸었을지를 물어보십시오. 그런 다음 이를 추천 점수와 연결하십시오. 점수가 낮다면 그 이면의 충족되지 않은 니즈를 밝혀내고, 높다면 어떤 니즈가 그토록 잘 충족되고 있는지 정확히 밝혀내십시오. 응답자가 자연스럽게 속하는 기저 세그먼트(가격 중심, 편의성 중심, 품질 중심, 새로움 추구, 충성 고객)를 드러내는 표현에 주목하고, 그들이 밝힌 태도와 실제 행동 사이의 긴장을 기록하십시오.

Q09

메시지

거의 다 끝났습니다. 집단을 비교하는 데 도움이 되도록 몇 가지 간단한 배경 질문만 여쭙겠습니다. 이 질문들은 모두 선택 사항입니다.

Q10

객관식

귀하는 어느 연령대에 해당하십니까?

18세 미만
18~24세
25~34세
35~44세
45~54세
55~64세
65세 이상
응답하지 않음

Q11

객관식

귀하의 성별을 어떻게 표현하시겠습니까?

여성
남성
논바이너리
직접 기술하고 싶음
응답하지 않음

Q12

객관식

귀하의 연간 총 가구 소득은 얼마입니까?

30,000달러 미만
30,000~59,999달러
60,000~99,999달러
100,000~149,999달러
150,000달러 이상
응답하지 않음

Q13

객관식

귀하의 현재 고용 상태를 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?

정규직 취업
시간제 취업
자영업
실업 상태
학생
은퇴
응답하지 않음

Q14

단문형

귀하는 어느 도시 또는 지역에 거주하십니까? (선택 사항)

Q15

메시지

이 모든 정보를 공유해 주셔서 감사합니다! 귀하의 답변은 다른 응답자들의 답변과 결합되어 저희 제품, 메시지, 오퍼를 형성하는 고객 세그먼트를 구축하는 데 사용되며, 이 중 어느 것도 귀하의 개인 신원과 연결되지 않습니다.

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

Combines behavioral frequency, need-based attitude statements, MaxDiff-style trade-offs, and a constant-sum discovery-channel exercise in one flow, rather than a single question type
Includes an AI follow-up interview that probes the reasoning behind each respondent's top-ranked purchase driver, so segments are grounded in stated reasoning, not just ranked scores
Pairs quantitative segmentation inputs (usage, attitudes, trade-offs, demographics) with a conversational open-ended layer, then rolls everything into an auto-generated report for comparing groups
Uses plain chat-style intro/outro messages to keep respondents oriented, alongside standard demographic classification questions for segment profiling

SurveySparrow

Customer Needs Survey Template

A fielding-ready template focused on capturing customer needs and satisfaction rather than full segmentation. It's built on SurveySparrow's conversational form format, which is friendlier than a plain grid but still relies on fixed question sets. Good for a narrower needs-assessment use case than a full segmentation model.

잘하는 점

Conversational, chat-style UI likely improves completion rates versus a static grid
Purpose-built around customer needs rather than a generic template repurposed for segmentation
Ready to field with minimal setup

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up to probe why a respondent gave a particular answer — all questions are pre-scripted
No built-in behavioral usage + trade-off + demographic segmentation structure in one instrument
No automated per-response quality scoring or transparent prompt methodology disclosed

Typeform

Market Segmentation Survey Template

The most directly comparable template, aimed at the same market segmentation use case with a clean, conversational one-question-at-a-time format. It likely covers demographics and usage patterns but, like other static builders, cannot dynamically dig into a respondent's reasoning. Best suited to teams who want a quick, polished segmentation survey without custom logic.

잘하는 점

Purpose-built for market segmentation, so question flow is likely aligned to that goal
Polished, distraction-minimizing one-question-at-a-time interface
Easy to customize and deploy quickly

아쉬운 점

No adaptive AI interview to explore the 'why' behind a respondent's top purchase driver — responses stay at the level of fixed answer choices
No automated quality scoring of individual responses
No transparent, published prompt/methodology layer since it's a static question template

QuestionPro

Supermarket Shopping Attitudes Survey Template

A category-specific attitudinal template focused on supermarket shopping behavior, useful as a reference for needs-based attitude questions but narrower in scope than a general-purpose segmentation model. It's a static template requiring adaptation to other categories rather than a flexible, cross-category segmentation instrument. No interview or follow-up component is present.

잘하는 점

Detailed, category-specific attitude statements tailored to supermarket shopping
Backed by QuestionPro's established survey logic and question library
Ready to field for grocery/retail-specific research

아쉬운 점

Locked to a single retail category rather than a general, replaceable segmentation framework
No adaptive AI follow-up or voice interview option to explore reasoning behind trade-off choices
No automated per-response quality scoring or transparent prompt disclosure

자주 묻는 질문