Industry-Specific

온라인 소매업체 쇼핑 경험 평가 설문

고객이 온라인 소매업체를 가격, 상품 구색, 사이트 경험, 배송, 서비스 측면에서 어떻게 평가하는지, 그리고 무엇이 충성도와 경쟁사로의 이탈을 좌우하는지 측정합니다. AI 후속 인터뷰는 최근 주문의 구체적인 내용을 재구성하여, 평가를 추상적인 점수로 남겨두는 대신 그 이유를 설명합니다.

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샘플 질문

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

질문 14개 · 약 7분

Q01

메시지

최근 쇼핑 경험에 대한 의견을 공유해 주셔서 감사합니다! 약 8분 정도 소요되며, 무엇이 잘 되고 있고 무엇이 그렇지 않은지 이해하는 데 도움이 됩니다. 귀하의 응답은 완전히 기밀로 처리되며 익명화됩니다. 정답이나 오답은 없으며, 솔직한 의견이 가장 큰 도움이 됩니다.

Q02

객관식필수

지난 6개월 동안, 이 소매업체에서 얼마나 자주 구매하셨습니까?

이번이 첫 구매였습니다
1-2회
3-5회
6회 이상

Q03

객관식

가장 최근 구매는 어떤 방법으로 하셨습니까?

컴퓨터의 웹사이트
모바일 웹사이트
모바일 앱
매장 방문, 단 온라인으로 픽업 주문
상담원과의 전화 또는 채팅

Q04

의견 척도필수

전반적으로, 가장 최근 주문에 얼마나 만족하셨습니까?

척도: 1 – 7

최소:매우 불만족최대:매우 만족

Q05

매트릭스필수

이 소매업체를 다음 각 항목에 대해 어떻게 평가하시겠습니까?

6개 행 × 5개 열

가격 경쟁력
상품 구색과 다양성
웹사이트 또는 앱의 사용 편의성
배송 속도
반품 또는 교환 절차
외 1개

열: 미흡함 · 보통 · 좋음 · 매우 좋음 · 우수함

Q06

최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

온라인에서 어디서 쇼핑할지 결정할 때, 다음 요소 중 귀하에게 가장 중요한 것과 가장 덜 중요한 것은 무엇입니까?

가격
배송 속도와 비용
상품 구색과 다양성
반품 및 교환 정책
웹사이트 또는 앱의 사용 편의성
고객 리뷰와 평점
고객 서비스 품질
적립 또는 리워드 프로그램

세트별 최선·최악 선택최선:가장 중요함최악:가장 덜 중요함

Q07

의견 척도필수

이 소매업체를 친구나 동료에게 추천하실 가능성은 얼마나 됩니까?

척도: 0 – 10

최소:전혀 없음최대:매우 높음

Q08

AI 인터뷰

응답자의 가장 최근 주문을 구체적으로 재구성하십시오. 무엇을 구매했는지, 각 단계(탐색, 결제, 배송, 배달, 반품)에서 무엇이 잘되고 무엇이 잘못되었는지, 그리고 그 경험이 만족도와 추천 점수에 어떻게 영향을 미쳤는지 파악하십시오. 낮은 점수를 주었다면, 경험을 가장 크게 해친 단일 순간과 이를 높이려면 구체적으로 무엇이 바뀌어야 하는지 짚어내십시오. 높은 점수를 주었다면, 그것이 일반적인 경우인지 아니면 두드러진 예외인지 파고드십시오.

Q09

객관식필수

이러한 종류의 다음 구매를 생각하실 때, 가장 가능성이 높은 것은 무엇입니까?

반드시 이곳에서 계속 쇼핑할 것입니다
아마도 이곳에서 계속 쇼핑할 것입니다
잘 모르겠습니다 — (경쟁사 A로 교체하십시오)와 비교해 볼 수도 있습니다
아마도 경쟁사로 바꿀 것입니다
반드시 경쟁사로 바꿀 것입니다

Q10

장문형

이 소매업체가 귀하의 경험을 개선하기 위해 할 수 있는 한 가지는 무엇입니까?

Q11

객관식

귀하의 연령대는 어떻게 되십니까?

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

Q12

객관식

귀하의 성별은 무엇입니까?

여성
남성
논바이너리
직접 기술하겠습니다
답변하지 않겠습니다

Q13

드롭다운

귀하의 연간 가구 소득은 얼마입니까?

$25,000 미만
$25,000-$49,999
$50,000-$74,999
$75,000-$99,999
$100,000-$149,999
$150,000 이상
답변하지 않겠습니다

Q14

메시지

이것으로 마칩니다. 상세한 의견에 감사드립니다! 귀하의 응답은 소매업체 팀이 마찰 지점을 개선하고 쇼핑 경험을 향상시키는 데 사용하는 보고서에 직접 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

Goes beyond satisfaction and NPS scores by using an AI follow-up interview to reconstruct the specifics of the respondent's most recent order — what they bought, how the process went, and why they rated it the way they did.
Combines standard quantitative measures (purchase frequency, channel used, satisfaction, a ratings matrix across price/selection/site/shipping/service, and a MaxDiff on shopping priorities) with open-ended context that explains the numbers instead of leaving them abstract.
Captures forward-looking loyalty signals (likelihood to repurchase, likelihood to recommend) alongside a direct improvement question, giving both a diagnosis and a lever for action.
Closes with demographic questions (age, gender, income) for segmentation, framed by transparent chat messages that set expectations at the start and close of the survey.

QuestionPro

Online Retailer Evaluation Survey Template

A fielding-ready template covering standard retailer evaluation metrics like pricing, selection, and service. It's a conventional static survey builder template rather than an interview-style tool, so all questions are fixed in advance. Good for quick deployment but doesn't adapt based on individual responses.

잘하는 점

Ready-to-field template with established survey-platform infrastructure
Likely covers core retailer evaluation dimensions (price, selection, service)
Backed by a mature survey platform with reporting tools

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up to probe into a specific recent order — ratings stay abstract
No per-response quality scoring
No published methodology or transparent prompt logic

Jotform

Online Shopping Evaluation Form Template

This is a form-builder template, closer to a customizable data-collection form than a research-grade survey instrument. It's easy to edit and deploy but is built for simple field capture, not structured behavioral or attitudinal research. No interview or conversational follow-up capability is present.

잘하는 점

Highly customizable drag-and-drop form fields
Easy to embed or share as a standalone form
Simple setup for basic feedback collection

아쉬운 점

Static form fields only — no adaptive follow-up questioning
No automated quality scoring of responses
No mechanism to reconstruct order-level detail behind a rating

SurveyMonkey

Online Shopping Survey: Questions & Template

Presented partly as a question bank/guide alongside a template, focused on shopping attitudes broadly rather than a single retailer's performance specifically. Useful as a starting question list, but it is a static, pre-set survey rather than a dynamic interview experience.

잘하는 점

Established survey platform with broad question-bank guidance
Covers general online shopping attitudes and behavior
Backed by strong reporting and analytics tooling

아쉬운 점

No adaptive AI interview to dig into a specific recent order
No voice-based or guided-task response options
No transparent prompt-level methodology published

SurveySparrow

Online Shopping Survey Template

A conversational-style survey template that presents questions in a chat-like UI, which improves completion experience over plain forms. However, the conversational format is scripted rather than adaptive — it doesn't generate follow-up questions based on what a respondent actually says.

잘하는 점

Conversational chat-style UI for a friendlier respondent experience
Ready-made template for online shopping feedback
Mobile-friendly presentation

아쉬운 점

Conversational UI is not the same as adaptive AI follow-up questioning — flow is pre-scripted
No automated per-response quality scoring
No reconstruction of order-level specifics behind satisfaction scores

자주 묻는 질문