Market Research

시장 규모 및 카테고리 지출 설문조사

예산 배분, 가격 민감도, 우선순위 질문에 카테고리 지출 뒤에 있는 실제 촉발 사건과 의사결정자를 재구성하는(단순한 표명 의향이 아닌) AI 후속 질문을 결합하여, 제품 또는 서비스 카테고리의 총 유효 지출, 현재 이용 현황, 전환 가능성을 추정합니다.

이 템플릿 사용하기 템플릿 더 둘러보기

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 13개 · 약 7분

Q01

메시지

참여해 주셔서 감사합니다! 본 설문은 귀사와 같은 조직이 현재 이 카테고리의 솔루션에 어떻게 지출하고 이를 평가하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 귀하의 응답은 완전히 기밀로 유지되며 익명으로 처리됩니다. 소요 시간은 약 6-7분이며, 정답이나 오답은 없습니다.

Q02

객관식필수

귀사의 (카테고리로 대체, 예: '클라우드 기반 경비 관리 소프트웨어')에 대한 현재 관계를 가장 잘 설명하는 문장은 무엇입니까? (템플릿 참고: 출시 전에 카테고리 이름을 전체적으로 대체하십시오.)

현재 사용 중
과거에 사용했으나 중단함
현재 적극적으로 옵션을 평가 중
알고 있으나 현재 평가하지 않음
본 설문 전까지 알지 못했음

Q03

숫자필수

귀사가 지난 12개월 동안 이 카테고리에 총 얼마를 지출했습니까(현지 통화 기준)? 최선의 추정치를 입력해 주십시오.

Q04

점수 배분필수

그 총지출을 생각하실 때, 다음 접근 방식 전반에 어떻게 나뉩니까? 지출 비중에 따라 100점을 배분해 주십시오.

사내 또는 수작업 프로세스
(경쟁사 A)
(경쟁사 B)
당사 카테고리의 솔루션
기타 도구 또는 공급업체

100점 배분

Q05

가격 민감도(Van Westendorp)필수

이제 귀하께서 필수적이라고 여기는 기능을 갖춘 이 카테고리의 솔루션을 상상해 보십시오.

이 솔루션이 어느 가격일 때 너무 저렴해서 품질을 의심하시겠습니까?
이 솔루션이 어느 가격일 때 저렴하다고(가격 대비 훌륭한 거래라고) 느끼시겠습니까?
이 솔루션이 어느 가격일 때 비싸다고 느끼기 시작하지만, 그래도 여전히 고려하시겠습니까?
이 솔루션이 어느 가격일 때 너무 비싸서 전혀 고려하지 않으시겠습니까?

Q06

객관식

지난 12개월 동안 다음 중 진지하게 고려하거나 평가하신 것을 모두 선택해 주십시오.

(경쟁사 A)
(경쟁사 B)
(경쟁사 C)
사내 자체 구축
없음 — 한 가지 옵션만 고려했음

Q07

의견 척도필수

향후 12개월 동안 귀사가 이 카테고리의 지출을 늘릴 가능성이 얼마나 됩니까?

척도: 1 – 7

최소:전혀 그렇지 않다최대:매우 그렇다

Q08

최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

이 카테고리의 솔루션을 선택할 때, 귀하의 결정에 가장 중요하고 가장 덜 중요한 요소는 무엇입니까?

초기 가격
도입 용이성
기능 완성도
기존 도구와의 통합
공급업체 평판 및 안정성
고객 지원 품질
계약 유연성

세트별 최선·최악 선택최선:가장 중요함최악:가장 덜 중요함

Q09

AI 인터뷰

이 조직의 카테고리 지출 뒤에 있는 실제 의사결정 과정을 재구성하십시오. 어떤 사건이나 문제점이 마지막 구매 또는 평가를 촉발했는지, 누가 예산을 쥐고 있는지, 그리고 내년에 지출을 확대하거나 공급업체를 전환하려면 무엇이 일어나야 하는지 파악하십시오. 만약 그들이 해당 카테고리를 '알지 못했다'고 답했다면, 현재 같은 필요를 해결하기 위해 무엇을 사용하고 있는지 깊이 파고드십시오.

Q10

장문형

현재 귀사가 이 카테고리에 더 많이 지출하는 것을 막는 가장 큰 단일 장벽은 무엇입니까?

Q11

객관식

귀사의 대략적인 규모는 어느 정도입니까(직원 수 기준)?

1-10명
11-50명
51-200명
201-1,000명
1,001-5,000명
5,000명 이상
답변하지 않겠습니다

Q12

드롭다운

귀사를 가장 잘 설명하는 산업은 무엇입니까?

기술 / 소프트웨어
금융 서비스
헬스케어
소매 / 이커머스
제조업
전문 서비스
교육
정부 / 공공 부문
기타
답변하지 않겠습니다

Q13

메시지

이것으로 모두 끝났습니다 — 감사합니다! 귀하의 응답은 다른 응답들과 결합되어 카테고리 지출과 시장 규모를 추정하는 데 사용되며, 제품 및 가격 결정을 안내하는 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

Combines hard budget-allocation data (constant sum across spend categories) with price-sensitivity (Van Westendorp) and prioritization (MaxDiff) in a single instrument, rather than a single question type.
Includes an AI follow-up interview specifically designed to reconstruct the real trigger events and decision-makers behind category spend — going beyond stated intent to actual causal drivers.
Captures both quantitative sizing (total spend, split by approach, likelihood to increase) and qualitative barriers (open-ended biggest-barrier question) in the same flow.
Automated per-response quality scoring and an auto-generated report mean the market-sizing data is analysis-ready rather than requiring manual coding of open-ends.

Jotform

Market Sizing Template

A static form template for collecting market-sizing inputs, built on Jotform's general-purpose form builder. It's fielding-ready as a basic data-collection form but doesn't appear to include structured pricing or prioritization methodologies like Van Westendorp or MaxDiff. No mention of adaptive follow-up or automated scoring.

잘하는 점

Easy to customize and embed via Jotform's drag-and-drop builder
Broad integration ecosystem (payments, CRMs, notifications)
Low barrier to quickly spin up a basic sizing form

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up questioning — respondents can't be probed further on vague or interesting answers
No visible price-sensitivity (Van Westendorp) or trade-off (MaxDiff) question types built into the template
No automated per-response quality scoring or AI-generated analysis report

SurveyMonkey

Market Sizing Survey Template & Questions

A prewritten question set aimed at market-sizing research, backed by SurveyMonkey's established survey infrastructure and analytics. It's a static questionnaire — respondents answer fixed questions with no dynamic probing, and there's no indication of built-in conjoint-style or price-sensitivity question types in the template itself.

잘하는 점

Backed by a mature survey platform with strong panel/distribution options
Built-in reporting and cross-tab analysis tools
Large template library for benchmarking against other survey types

아쉬운 점

No adaptive AI interview to dig into the real decision-makers or trigger events behind spend
No transparent, inspectable AI prompt methodology since there's no AI questioning layer at all
Static question flow — can't reconstruct causal narratives, only capture stated answers

SurveySparrow

Market Sizing Survey Template | Identify Growth Opportunities

A conversational-style survey template for market sizing, leveraging SurveySparrow's chat-like UI. It presents questions in a friendlier format than a traditional form, but this is a fixed question sequence, not an AI-driven interview that adapts based on responses.

잘하는 점

Conversational, chat-like question presentation improves completion rates
Mobile-friendly and reasonably quick to deploy
Part of a broader CX survey suite with automation and workflows

아쉬운 점

Conversational UI is not the same as adaptive AI probing — the question path doesn't change based on individual answers
No voice AI interview option or guided screen-share tasks
No automated quality scoring of open-ended responses

Typeform

Market Sizing Template

A one-question-at-a-time template well suited to a clean respondent experience, consistent with Typeform's design strengths. It's a static, pre-built question flow rather than an AI-moderated interview, and there's no evidence of price-sensitivity or trade-off analysis question types included.

잘하는 점

Polished, on-brand respondent experience with strong completion rates
Simple logic-jump branching for basic personalization
Easy embedding and sharing across channels

아쉬운 점

Logic jumps are rule-based branching, not true AI-generated adaptive follow-up questions
No AI interview layer to reconstruct real decision processes or trigger events behind spend
No published methodology for how any 'smart' logic is applied, and no automated quality scoring

자주 묻는 질문