Market Research

MaxDiff 기능 우선순위 조사

최고-최악 척도(best-worst scaling)로 실제 트레이드오프를 이끌어냅니다: 응답자는 회전하는 세트에서 가장 가치 있는 기능과 가장 가치 없는 기능을 고르고, 이후 AI 인터뷰어가 최상위 선택의 이유를 파고듭니다. 모든 것이 중요하다는 평가 인플레이션 대신 진정한 선호 순위를 산출합니다.

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샘플 질문

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

질문 8개 · 약 5분

Q01

메시지

다음에 무엇을 만들지 결정하는 데 도움을 주셔서 감사합니다! 귀하의 응답은 완전히 비밀이 보장되며 익명으로 처리됩니다. 짧은 기능 세트들을 보게 되며, 귀하에게 가장 중요한 것과 가장 덜 중요한 것을 고르시면 됩니다. 약 5분 정도 소요되며, 정답은 없습니다 — 솔직한 트레이드오프를 알고 싶습니다.

Q02

객관식필수

저희 제품을 사용하신 지 얼마나 되셨습니까?

3개월 미만
3~12개월
1~3년
3년 이상
아직 사용하지 않음

Q03

객관식필수

제품을 사용할 때 귀하의 역할을 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?

매주 직접 실무에 사용함
가끔 사용함
사용하는 사람들을 관리함
이런 도구를 평가하거나 구매함

Q04

최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

각 세트에서 귀하에게 가장 가치 있을 기능과 가장 가치 없을 기능을 선택해 주십시오.

이미 사용 중인 도구와의 더 깊은 통합
더 빠른 성능 및 로딩 속도
고급 분석 및 리포팅
협업 및 공유 워크스페이스
모바일 앱 경험
반복 작업의 AI 기반 자동화
더 세분화된 권한 및 관리자 제어
오프라인 접근

세트별 최선·최악 선택최선:가장 가치 있음최악:가장 가치 없음

Q05

의견 척도필수

이러한 개선 사항이 반영되기 전, 현재 상태 그대로의 제품에 얼마나 만족하십니까?

척도: 1 – 7

최소:매우 불만족함최대:매우 만족함

Q06

AI 인터뷰

응답자가 가장 가치 있다고 꼽은 기능이 왜 중요한지를 탐색하십시오: 그들이 해내려는 과업은 무엇인지, 그 기능이 없는 지금은 어떻게 하고 있는지, 시간이나 우회 방법 측면에서 무엇을 치르고 있는지, 그리고 그 기능이 잘못 만들어진다면 무엇이 실망스러울지를 파고드십시오. 또한 그들이 가장 가치 없다고 꼽은 선택이 정말로 중요하지 않은 것인지, 아니면 단지 그들의 역할과 관련이 없을 뿐인지도 파고드십시오.

Q07

장문형

방금 순위를 매긴 모든 것을 능가할, 목록에 없던 기능이 있습니까? 있다면 무엇이며, 그것으로 무엇을 할 수 있게 됩니까?

Q08

메시지

이것으로 끝입니다 — 감사합니다! 귀하의 트레이드오프는 저희 로드맵 우선순위에 바로 반영됩니다. AI 보고서는 모든 사람의 선택을 종합하여 그 이유와 함께 순위가 매겨진 목록으로 정리합니다.

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

Best-worst trade-offs arrive with the why: an AI interviewer probes the reasoning behind each respondent's top pick, so the ranking ships with its evidence
Usage and role screeners are built in, so preference rankings can be cut by segment without extra setup
A final open question asks what would beat everything listed — catching the option your item list missed
Every prompt and model setting is visible and logged, and the report assembles ranks plus reasoning automatically

QuestionPro

MaxDiff Surveys

A marketing/overview page positioning MaxDiff as a more discriminating alternative to rating and ranking scales, and cheaper than conjoint. It names concrete outputs (utility scores, share-of-preference) and use cases (new-feature research, market segmentation) but stops short of showing a real sample question set or result visuals, functioning as an intro rather than a ready-to-field template.

잘하는 점

Explicitly names the core analytical outputs: utility per attribute and Share of Preference calculation
Supports unlimited attributes with random sub-selection and rotation across choice sets
Frames MaxDiff correctly against alternatives (better discrimination than derived-importance rating scales; cheaper than conjoint)
Ties the method to specific business use cases (new product features, market segmentation)

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up to ask why a respondent picked an item as best or worst, so the 'why' behind the utilities is never captured
No voice-interview option; the method is a silent forced-choice grid only
No visible sample question or transparent methodology walkthrough on the page itself; users are pushed to separate help docs
No auto-generated narrative report shown; outputs are described as raw utility/share numbers a researcher must interpret

QuestionPro

MaxDiff Analysis survey question

The feature-level page for MaxDiff as a question type, distinct from the survey overview. It includes a worked credit-card preference example, five use cases, and an anchored-MaxDiff option, making it more concrete than the overview page, but it still defers setup mechanics and utility-calculation details to help documentation.

잘하는 점

Includes a concrete worked example (credit-card feature preference) so users can see the best/worst task shape
Offers anchored MaxDiff, letting scores be interpreted on an absolute good/bad threshold rather than only relatively
Enumerates five distinct use cases (consumer testing, real estate, packaging, attribute testing) to guide adoption
Rotates answer combinations across respondents to improve data quality and engagement

아쉬운 점

No conversational probe on the chosen best/worst item, so motivations behind preferences stay hidden
No transparent prompt or methodology exposed in-product; calculation details live in external help files
No auto-generated report; the page frames output as data a researcher analyzes downstream
No multilingual or voice administration described for the choice tasks

자주 묻는 질문