Industry-Specific

멘토십 지지 및 후원 효과 설문

멘토십 프로그램이 단순한 조언 대화를 넘어 실질적인 지지 — 소개, 추천, 후원 — 를 만들어 내고 있는지를 측정합니다. 프로그램 담당자와 L&D 팀을 위해 설계되었으며, 수치 뒤에 숨겨진 지지의 구체적인 사례(또는 그 부재)를 드러내는 AI 후속 질문을 포함합니다.

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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

귀하의 멘토십 관계를 되돌아보는 데 몇 분 시간을 내주셔서 감사합니다. 귀하의 응답은 완전히 비밀이 보장되며 익명으로 처리됩니다. 저희는 멘토십이 이루어지는지뿐만 아니라, 그것이 실질적인 지지 — 소개, 추천, 기회 — 로 이어지는지를 이해하고자 합니다. 약 5분 정도 소요되며, 귀하의 솔직한 경험이야말로 프로그램 개선에 큰 도움이 됩니다.

Q02

객관식필수

멘토십 프로그램에서 귀하의 역할은 무엇입니까?

멘티
멘토
둘 다 (일부에게는 멘토, 일부에게는 멘티)

Q03

의견 척도필수

이 멘토십 프로그램을 동료에게 추천할 가능성은 얼마나 됩니까?

척도: 0 – 10

최소:전혀 없음최대:매우 높음

Q04

매트릭스필수

귀하의 주된 멘토십 관계를 생각하실 때, 각 문장에 어느 정도 동의하십니까?

4개 행 × 5개 열

나의 멘토/멘티는 나의 경력 성장을 적극적으로 지지해 준다
나의 멘토/멘티는 내가 스스로 찾지 못했을 사람이나 기회에 나를 연결해 주었다
나의 멘토/멘티는 나의 경력에 영향을 미치는 리더들에게 나를 알려 준다
나는 나의 멘토/멘티에게 공개적으로 나를 지지해 달라고 편하게 요청할 수 있다

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

Q05

객관식필수

지난 6개월 동안, 다음 중 귀하가 멘티를 위해 한 일, 또는 멘토로부터 받은 것은 무엇입니까?

프로젝트나 도전적 업무에 추천했다/추천받았다
리더나 핵심 인물에게 소개했다/소개받았다
상, 승진 또는 프로그램에 추천했다/추천받았다
회의나 리더십 앞에서 업무를 공개적으로 칭찬했다/칭찬받았다
추천서/추천을 작성하거나 제공했다/받았다
해당 없음

Q06

순위 매기기필수

멘토십 지지가 귀하에게 가장 가치 있게 느껴지는 요소들을 가장 중요한 것부터 가장 덜 중요한 순으로 순위를 매겨 주십시오.

영향력 있는 사람들에게의 소개
공개적인 인정 또는 지지
기회에 대한 추천을 받는 것
역량 개발 지도
정서적 지원과 격려

드래그하여 순위 지정

Q07

AI 인터뷰

응답자의 추천 가능성 점수 뒤에 있는 이유를 파악하기 위해, 멘토십 지지의 구체적이고 최근의 사례 하나 — 실제로 일어난(또는 일어났어야 했지만 일어나지 않은) 소개, 추천, 추천서 — 를 물어보십시오. 점수가 낮았다면, 어떤 지지가 부족했는지 또는 무엇 때문에 요청하기 어렵게 느꼈는지를 깊이 파고드십시오. 점수가 높았다면, 그 지지가 어떤 구체적인 결과로 이어졌는지 물어보십시오.

Q08

의견 척도필수

이 프로그램을 통해 귀하 자신의 경력 성장을 지지받는 수준에 대해 얼마나 만족하십니까?

척도: 1 – 5

최소:매우 불만족최대:매우 만족

Q09

점수 배분필수

일반적인 멘토십 대화를 생각하실 때, 다음 활동들에 시간을 어떻게 배분하십니까? 합계가 100이 되어야 합니다.

일반적인 경력 조언
역량 개발 또는 피드백
네트워킹 또는 소개
정서적 지원
적극적인 후원 (추천, 지명, 보증)

100점 배분

Q10

객관식

멘티를 더 적극적으로 지지하거나 멘토로부터 더 많은 지지를 받는 데 무엇이 방해가 됩니까?

함께하는 시간이 충분하지 않음
'지지'가 어떤 모습이어야 하는지 불분명함
신뢰나 관계의 깊이가 부족함
조직의 지원이나 유인이 제한적임
누구에게 소개해야 할지 모름
방해되는 것이 없음

Q11

객관식

이 멘토십 프로그램에 참여한 지 얼마나 되셨습니까?

3개월 미만
3~6개월
6~12개월
1년 이상
답변하지 않음

Q12

객관식

귀하의 현재 직급을 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?

실무 담당자
팀 관리자
시니어/디렉터급
임원
답변하지 않음

Q13

메시지

공유해 주셔서 감사합니다 — 정말 큰 도움이 됩니다. 귀하의 응답은 다른 응답들과 함께 취합되어, 이 프로그램이 어디에서 실질적인 지지를 만들어 내고 있는지, 그리고 멘토와 멘티가 이를 실현하기 위해 어디에서 더 많은 지원이 필요한지를 파악하는 데 사용됩니다.

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

Goes beyond satisfaction scores with a matrix and multiple-choice questions that ask specifically about introductions, nominations, and sponsorship behaviors in the last 6 months — not just 'advice given.'
Includes an AI follow-up interview that probes the reasoning behind each respondent's likelihood-to-recommend score, surfacing a concrete story of advocacy (or its absence) rather than leaving the number unexplained.
Uses a constant-sum question to quantify how mentorship time is actually split, and a ranking question to reveal what respondents value most about advocacy — giving program owners prioritization data, not just sentiment.
Segments by role and program tenure (mentor/mentee, level, time in program) so L&D teams can see whether advocacy gaps cluster in specific cohorts, then auto-generates a report combining these responses.

SurveyMonkey

Mentorship And Advocacy Survey Template & Questions

A ready-to-field static template covering mentorship and advocacy themes, backed by SurveyMonkey's established survey infrastructure and distribution tools. It appears to rely on fixed question sets without any mechanism to dynamically probe individual responses. Good for benchmarking general sentiment, but less suited to uncovering the specific story behind a low or high score.

잘하는 점

Fielding-ready template on a mature, widely-used survey platform
Likely benefits from SurveyMonkey's broad distribution and analysis tooling
Simple setup for teams wanting a quick, standard mentorship survey

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up to probe the reasoning behind a recommendation or satisfaction score — all respondents get the same static questions
No voice AI interview or guided task/screen-share option for richer qualitative capture
No published methodology on how quality or sentiment scoring (if any) is calculated

자주 묻는 질문