Industry-Specific

음악 청취 습관 및 스트리밍 경험 설문조사

사람들이 음악을 발견하고 선택하며 경험하는 방식을 탐구합니다 — 플랫폼 선택, 장르 구성, 발견 경로, 만족도를 좌우하는 요인을 다룹니다. AI 후속 인터뷰를 통해 최근의 실제 발견 또는 서비스 전환 순간을 깊이 파고들어 평점 뒤에 숨은 '이유'를 밝혀냅니다. 음악 플랫폼, 레이블, 아티스트 팀을 위해 제작되었습니다.

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샘플 질문

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

질문 12개 · 약 7분

Q01

메시지

안녕하세요! 음악을 어떻게 찾으시는지, 어떤 서비스를 이용하시는지, 무엇을 가장 중요하게 여기시는지 등 음악 청취 습관에 대해 잠시 시간을 내어 이야기해 주셔서 감사합니다. 귀하의 응답은 완전히 기밀로 유지되며 익명 처리됩니다. 약 5분 정도 소요되며 정답이나 오답은 없습니다.

Q02

객관식필수

가장 자주 이용하시는 음악 스트리밍 서비스는 무엇입니까?

(스트리밍 서비스 A로 교체)
(스트리밍 서비스 B로 교체)
(스트리밍 서비스 C로 교체)
다운로드/소유한 음악 파일
라디오(방송 또는 온라인)
YouTube 또는 동영상 플랫폼

Q03

숫자필수

지난 7일 동안 최소 10분 이상 음악을 청취하신 날은 며칠입니까?

Q04

객관식필수

주로 어떤 상황에서 음악을 청취하십니까? 해당하는 항목을 모두 선택해 주십시오.

통근 또는 이동 중
일 또는 공부할 때
운동할 때
휴식하거나 긴장을 풀 때
사교 모임이나 파티에서
집안일을 할 때

Q05

매트릭스필수

가장 자주 이용하시는 음악 서비스에 대한 다음 각 진술에 어느 정도 동의하십니까?

4개 행 × 5개 열

추천이 내 취향과 잘 맞는다
마음에 드는 새로운 음악을 쉽게 찾을 수 있다
음질이 내 요구를 충족한다
지불하는 금액(또는 감수하는 광고)만큼의 가치가 있다

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

Q06

최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

음악 서비스를 선택할 때, 다음 중 무엇이 가장 중요하고 무엇이 가장 덜 중요합니까?

가격 / 구독 비용
음악 라이브러리 규모
맞춤형 추천
음질
오프라인 청취
광고 없는 경험
소셜 또는 공유 기능
팟캐스트 및 기타 오디오 콘텐츠

세트별 최선·최악 선택최선:가장 중요함최악:가장 덜 중요함

Q07

점수 배분필수

지난 한 달 동안의 청취를 떠올리며, 각 장르를 얼마나 자주 들으셨는지에 따라 100점을 어떻게 배분하시겠습니까?

팝
힙합 / 랩
록
일렉트로닉 / 댄스
R&B / 소울
컨트리 / 포크
기타 장르

100점 배분

Q08

순위 매기기

새로운 음악을 발견하는 다음 방법들을 귀하에게 중요한 순서대로 순위를 매겨 주십시오.

알고리즘 기반 추천
큐레이션 플레이리스트
친구 또는 입소문
소셜 미디어
라디오
라이브 공연 또는 페스티벌

드래그하여 순위 지정

Q09

AI 인터뷰

이 사람이 실제로 마음에 든 새로운 곡이나 아티스트를 가장 최근에 발견했던 순간을 재구성하십시오: 어떤 경로를 통해 알게 되었는지, 넘겨지지 않고 계속 듣게 만든 요인은 무엇이었는지, 그리고 그것이 주 서비스 이용 방식을 바꾸었는지 파악하십시오. 앞선 평가에서 추천이나 발견에 낮은 점수를 매겼다면, 구체적으로 무엇이 불만스러운지, 추천을 더 신뢰하기 위해 무엇이 바뀌어야 하는지 집중적으로 파고드십시오.

Q10

평점 척도필수

전반적으로, 현재의 음악 청취 경험에 대해 얼마나 만족하십니까?

범위: 1 – 5

최소:매우 불만족최대:매우 만족

Q11

객관식

귀하는 어느 연령대에 속하십니까?

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

Q12

메시지

여기까지입니다 — 음악을 어떻게 청취하시는지 공유해 주셔서 감사합니다! 귀하의 응답은 청취자 선호도 및 발견 습관에 관한 보고서에 반영됩니다.

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

Includes an AI follow-up interview that reconstructs a recent real discovery or switching moment, surfacing the 'why' behind satisfaction ratings rather than stopping at a rating scale
Combines structured measurement (matrix agreement statements, MaxDiff on choice drivers, constant-sum allocation of monthly listening, ranking of discovery channels) with open-ended AI probing in one flow
Captures both behavioral frequency (days listened in the last 7 days, listening situations) and platform choice/demographics for segmentation
Ends with automated scoring and a generated report, so labels and platform teams get synthesized 'why' insights rather than raw open-text to sort through manually

SurveyMonkey

Music Listening Template

A ready-to-field template covering general music listening habits, likely with standard multiple-choice and rating questions. It's built on SurveyMonkey's broad survey infrastructure with strong reporting and distribution tools, but the template itself appears to be a fixed questionnaire rather than an adaptive interview.

잘하는 점

Backed by SurveyMonkey's mature survey distribution and analytics ecosystem
Likely quick to deploy with pre-built question logic and benchmarks
Familiar respondent experience that supports high completion rates

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up questioning — respondents answer fixed items with no probing into individual context
No voice AI interview option or guided screen-share tasks
No published prompt-level methodology or transparent AI scoring logic

SurveySparrow

Online Music Streaming Survey Template | Listener Insights

Focused specifically on online music streaming, this template likely covers platform choice and listener satisfaction in a conversational-style survey format. SurveySparrow emphasizes chat-like UI, but this is still a pre-set question sequence rather than dynamic AI-driven follow-up. No mention of voice interviews or automated quality scoring of responses.

잘하는 점

Conversational, chat-style survey format that can feel more engaging than grid-based forms
Purpose-built for streaming audience insights
Likely supports skip logic for platform-specific branching

아쉬운 점

Conversational UI is scripted, not adaptive — it can't generate a new follow-up question based on a specific answer the way an AI interview can
No voice AI interview or guided screen-share task option
No automated per-response quality scoring or transparent prompt documentation

QuestionPro

Music Website Survey Template

Aimed more broadly at music website/platform feedback rather than streaming listening habits specifically, this template is a static question set for gauging site or service satisfaction. QuestionPro offers solid enterprise survey tooling, but this template doesn't appear tailored to discovery/switching behavior or streaming-specific metrics like the ones covered here.

잘하는 점

Enterprise-grade survey platform with extensive question-type library
Reasonable fit for general music website/service feedback
Supports standard reporting dashboards

아쉬운 점

Template targets website feedback broadly, not streaming discovery/switching behavior specifically
No adaptive AI follow-up interview to dig into a respondent's actual recent decision moment
No voice AI interviews, guided screen-share tasks, or automated response-quality scoring

자주 묻는 질문