Market Research

신규 콘셉트 평가 및 가격 조사

빌드 또는 출시 여부를 결정하는 팀을 위해 신규 제품 또는 서비스 콘셉트에 대한 반응 — 매력도, 차별성, 구매 의향, 그리고 최적 가격대 — 을 테스트합니다. AI 후속 인터뷰가 응답자를 실제로 구매하게 만들거나 떠나게 만드는 요인을 파고듭니다.

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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 13개 · 약 7분

Q01

메시지

저희가 검토 중인 신규 콘셉트에 대한 반응을 들려주시고자 몇 분 시간 내주셔서 감사합니다! 귀하의 응답은 전적으로 기밀이며 익명 처리됩니다. 오답은 없으며, 귀하의 솔직한 첫 반응이 가장 유용합니다. 약 6-7분 정도 소요됩니다.

Q02

메시지

콘셉트는 다음과 같습니다: (귀하의 콘셉트 설명, 이미지, 또는 한 페이지 목업으로 교체하십시오. 템플릿 안내: 응답이 콘셉트에 대한 혼란이 아니라 콘셉트 자체를 반영하도록, 하나의 명확한 엘리베이터 피치 — 하나의 핵심 이점, 하나의 주요 기능, 그리고 작동 방식 — 로 간결하게 유지하십시오.)

Q03

의견 척도필수

이 설명을 바탕으로, 만약 오늘 이용 가능하다면 이것을 구매할 가능성이 얼마나 되겠습니까?

척도: 0 – 10

최소:절대 구매하지 않을 것임최대:반드시 구매할 것임

Q04

평점 척도필수

전반적으로, 이 콘셉트가 귀하에게 얼마나 매력적입니까?

범위: 1 – 5

최소:전혀 매력적이지 않음최대:매우 매력적임

Q05

의견 척도필수

이 콘셉트는 귀하가 현재 사용하는 다른 제품이나 서비스와 얼마나 다릅니까?

척도: 1 – 7

최소:전혀 다르지 않음최대:매우 다름

Q06

매트릭스필수

이 콘셉트는 다음 각 항목을 얼마나 잘 충족합니까?

4개 행 × 5개 열

내가 가진 실제 문제를 해결한다
이해하기 쉽다
믿을 만하고 신뢰가 간다
다른 곳에서 이미 얻을 수 없는 것을 제공한다

열: 전혀 아니다 · 약간 그렇다 · 어느 정도 그렇다 · 매우 그렇다 · 극히 그렇다

Q07

최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

이 콘셉트의 다음 측면들 중 귀하에게 가장 중요한 것과 가장 덜 중요한 것은 무엇입니까?

(기능/이점 A로 교체)
(기능/이점 B로 교체)
(기능/이점 C로 교체)
(기능/이점 D로 교체)
(기능/이점 E로 교체)
(기능/이점 F로 교체)

세트별 최선·최악 선택최선:가장 중요함최악:가장 덜 중요함

Q08

가격 민감도(Van Westendorp)필수

이와 같은 제품을 떠올리며, 구체적인 가격으로 답변해 주십시오.

어느 가격이라면 너무 저렴해서 품질을 의심하게 되겠습니까?
어느 가격이라면 이것이 가격 대비 아주 좋은 거래, 즉 저렴하다고 느끼시겠습니까?
어느 가격부터 비싸다고 느껴지기 시작하지만, 그래도 구매를 고려하시겠습니까?
어느 가격이라면 너무 비싸서 구매를 고려하지 않으시겠습니까?

Q09

객관식

만약 이것이 합리적인 가격에 지금 이용 가능하다면, 얼마나 빨리 구매하실 것으로 예상하십니까?

즉시
한 달 이내
6개월 이내
먼저 후기를 보고 기다릴 것임
구매하지 않을 것임

Q10

AI 인터뷰

응답자의 구매 의향 점수 뒤에 있는 근거를 탐색하십시오: 그들이 구매하려면 구체적으로 무엇이 사실이어야 하는지, 그리고 의향이 낮았다면 발목을 잡는 단 하나의 의구심이나 반대 이유가 무엇인지 알아내십시오. 만약 콘셉트가 대안과 크게 다르지 않다고 평가했다면, 어떤 기존 제품과 비교하는지, 그리고 이 제품으로 전환할 만한 가치를 갖게 하려면 무엇이 필요한지 탐색하십시오. 후속 질문 중 적어도 하나는 그들이 제시한 가격대에 대한 반응을 기준으로 삼으십시오.

Q11

객관식

귀하의 연령대는 어떻게 되십니까?

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

Q12

객관식

귀하의 성별은 무엇입니까?

여성
남성
논바이너리
직접 기재하고자 함
답변하지 않음

Q13

메시지

이상입니다 — 의견 주셔서 감사합니다! 귀하의 응답은 저희의 콘셉트 및 가격 결정에 직접 반영되며, 개별 답변은 연구팀 외부에 공유되지 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

Includes an AI follow-up interview that digs into the specific reasoning behind each respondent's purchase-intent rating — surfacing what would make them actually buy or walk away, not just a static rating
Combines a Van Westendorp pricing question with an opinion-scale purchase-intent question and a matrix rating of how well the concept delivers on key attributes, giving both a price range and a feel for concept strength in one flow
Uses a MaxDiff exercise to force trade-offs on which aspects of the concept matter most vs. least, rather than relying on ratings alone
Wraps the whole flow in a friendly chat-style intro/outro and closes with basic demographics, so the report ties reactions to age and gender segments

QuestionPro

Concept Evaluation and Pricing Study Survey Templates

This is a directly comparable template covering concept appeal and pricing, from a large established survey platform. It reads as a standard fielding-ready questionnaire template rather than a report on live respondent reasoning. As with most QuestionPro templates, it's positioned as a customizable starting point within a broader survey-building suite.

잘하는 점

Backed by a large, well-established survey platform with broad question-type and distribution support
Purpose-built specifically for concept and pricing evaluation, so the base questions are on-topic
Likely customizable within QuestionPro's wider survey/reporting ecosystem

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up interview to probe individual purchase-intent reasoning — respondents get the same static question set regardless of their answers
No voice AI interview option or guided screen-share tasks for richer qualitative context
No published per-response quality scoring or transparent prompt methodology to show how any AI-assisted analysis works

자주 묻는 질문