Industry-Specific

온라인 제안서 경험 및 의사결정 피드백 조사

수신자가 온라인 제안서 도구를 통해 전달받은 비즈니스 제안서를 어떻게 경험했는지 — 명확성, 검토의 용이성, 신뢰 신호, 그리고 궁극적으로 결정을 이끈 요인 — 을 포착합니다. AI 후속 인터뷰가 표면적인 평점을 넘어, 수락, 거절, 또는 보류 뒤에 있는 실제 이유를 재구성합니다. 성사율을 높이고자 하는 영업, 에이전시, 제안서 소프트웨어 팀을 위해 설계되었습니다.

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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 14개 · 약 7분

Q01

메시지

최근에 받으신 제안서에 대한 피드백을 잠시 나눠 주셔서 감사합니다! 이는 팀이 제안서를 어떻게 구성하는지 개선하는 데 도움이 됩니다. 귀하의 응답은 완전히 기밀로 유지되며 익명화됩니다. 약 8분 소요되며, 오답은 없습니다.

Q02

객관식필수

귀하가 받으신 제안서의 결과는 어떠했습니까?

수락했습니다
아직 결정 중입니다
거절했습니다
결정 전에 변경을 요청했습니다

Q03

객관식

귀하는 제안서를 주로 어떻게 검토하셨습니까?

데스크톱 또는 노트북 컴퓨터에서
휴대폰에서
태블릿에서
인쇄해서

Q04

평점 척도필수

온라인 제안서 자체(섹션, 가격표, 첨부 파일)를 탐색하고 이해하기가 얼마나 쉬웠습니까?

범위: 1 – 5

최소:매우 어려움최대:매우 쉬움

Q05

의견 척도필수

제안서에 제시된 가격과 업무 범위가 얼마나 명확했습니까?

척도: 1 – 7

최소:매우 불명확함최대:완전히 명확함

Q06

매트릭스필수

귀하가 받으신 제안서에 관한 각 진술에 얼마나 동의하십니까?

4개 행 × 5개 열

전문적이고 잘 구성되어 보였다
이 회사의 수행 역량에 대한 확신을 주었다
추가로 물어볼 필요 없이 내 질문에 답해 주었다
여러 옵션(패키지, 부가 항목)을 비교하기 쉽게 해 주었다

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

Q07

객관식

제안서를 받으신 후 결정에 이르기까지 대략 얼마나 걸렸습니까?

당일
며칠
약 일주일
2주 이상
아직 결정하지 못했습니다

Q08

순위 매기기필수

아래 요인들을 귀하의 결정에 영향을 미친 정도에 따라 가장 중요한 것부터 가장 덜 중요한 것 순으로 순위를 매겨 주십시오.

가격
일정 / 납기일
제시된 추천인 또는 과거 실적
범위의 명확성
제안서의 외관과 느낌
발신자와의 소통

드래그하여 순위 지정

Q09

AI 인터뷰

이 응답자의 결정 뒤에 있는 실제 이야기를 재구성하십시오: 제안서의 어떤 구체적인 요소(가격, 범위, 일정, 표현 방식)가 수락, 거절, 또는 미결정 쪽으로 그들을 기울게 했는지 파악하십시오. 만약 응답자가 변경을 요청했거나 아직 결정 중이라면, 정확히 무엇이 빠졌거나 불명확한지, 그리고 다음에 무엇이 이루어져야 하는지 탐색하십시오. 일반적인 인상이 아니라 제안서의 구체적인 세부 사항에 질문의 기준을 두십시오.

Q10

의견 척도필수

이번 제안서 경험을 바탕으로, 이 회사와의 협업을 동료에게 추천하실 의향이 얼마나 있으십니까?

척도: 0 – 10

최소:전혀 그렇지 않다최대:매우 그렇다

Q11

장문형

무엇이 있다면, 제안서를 더 설득력 있게 만들거나 승낙하기 더 쉽게 만들었을 요소는 무엇입니까?

Q12

객관식

이번 결정에서 귀하의 역할을 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?

최종 의사결정자
주요 영향력 행사자 / 추천자
다른 사람을 대신하여 평가
기타
답변하지 않겠습니다

Q13

객관식

귀하의 조직 규모는 대략 어느 정도입니까?

혼자 / 1인
직원 2~10명
직원 11~50명
직원 51~200명
직원 201~1000명
직원 1000명 이상
답변하지 않겠습니다

Q14

메시지

이것으로 모두 마쳤습니다 — 솔직한 피드백에 감사드립니다! 귀하의 답변은 향후 제안서를 더 명확하고 승낙하기 쉽게 만드는 데 활용됩니다.

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 a satisfaction rating with an AI follow-up interview that reconstructs the actual reasoning behind an accept, decline, or stall — not just what respondents rate, but why.
Includes a ranking exercise that forces respondents to prioritize the specific factors (price, clarity, trust signals, etc.) that drove their decision, giving sales and proposal teams actionable weightings.
Pairs structured measures — navigation ease rating, pricing/scope clarity, a multi-statement agreement matrix, and decision-timeline questions — with an open-ended 'what would have made it more compelling' question and a final recommendation score for a full before/after picture.
Segments by decision role and organization size so proposal-software and agency teams can see whether friction points differ for economic buyers vs. influencers, or SMB vs. enterprise recipients.

SurveySparrow

Online Proposal Form Template

This is a static, fielding-ready form template focused on collecting proposal details rather than reconstructing recipient decision-making. It's a solid starting point for basic proposal feedback collection but relies on fixed question sets with no adaptive follow-up. Best suited for teams that just need a quick structured form rather than a deeper post-decision investigation.

잘하는 점

Ready-to-use, purpose-built template specifically for the proposal use case
Simple setup likely aligned with SurveySparrow's broader survey/form builder ecosystem
Accessible template gallery entry point for teams unfamiliar with proposal feedback surveys

아쉬운 점

No adaptive AI probing — respondents answer fixed questions with no follow-up that adjusts to their specific answer or outcome
No mention of voice AI interviews or guided screen-share tasks for richer qualitative context
No published methodology or per-response quality scoring, so it's unclear how response depth or reliability is assessed

자주 묻는 질문