Industry-Specific

제품 사용성 및 사용자 경험 피드백 설문

제품 또는 웹사이트가 얼마나 사용하기 쉽고, 효율적이며, 만족스러운지를 평가하며, 속성 평가와 우선순위 지정 과제를 결합하고, 막연한 불만에 의존하는 대신 실제로 최근에 겪은 마찰의 순간을 재구성하는 AI 후속 질문을 함께 활용합니다. 지속적인 사용성 추적을 진행하는 제품, 디자인, 리서치 팀을 위해 설계되었습니다.

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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

(Replace with product/website name) 사용 경험을 공유하기 위해 잠시 시간을 내주셔서 감사합니다. 귀하의 피드백은 저희가 무엇을 개선하고 다음에 무엇을 만들지를 결정하는 데 도움이 됩니다. 응답 내용은 완전히 기밀로 처리되며 익명화됩니다. 약 5분 정도 소요됩니다.

Q02

객관식필수

지난 30일 동안 (Replace with product/website name)을(를) 얼마나 자주 사용하셨습니까?

매일
일주일에 몇 번
일주일에 약 한 번
이번 달에 몇 번
이번이 처음입니다

Q03

의견 척도필수

제품에서 마지막으로 어떤 작업을 완료하려 했던 때를 떠올려 보실 때, 그 작업을 처리하기가 얼마나 쉬웠습니까?

척도: 1 – 7

최소:매우 어려웠음최대:매우 쉬웠음

Q04

평점 척도필수

전반적으로 제품 사용 경험에 얼마나 만족하십니까?

범위: 1 – 5

최소:매우 불만족함최대:매우 만족함

Q05

매트릭스필수

아래 경험의 각 항목을 평가해 주십시오.

6개 행 × 5개 열

탐색 및 메뉴
시각적 디자인 및 레이아웃
페이지 또는 앱 로딩 속도
검색 및 원하는 항목 찾기
오류 메시지 및 복구
외 1개

열: 나쁨 · 평균 이하 · 보통 · 좋음 · 매우 우수함

Q06

최선·최악 선택형(MaxDiff)필수

다음 문제 중 지금 가장 시급히 개선이 필요한 것과 가장 덜 중요한 것은 무엇입니까?

혼란스러운 탐색
느린 로딩 또는 응답 속도
불명확한 오류 메시지
화면 간 일관성 없는 디자인
원하는 것을 찾기 어려움
작업 완료까지 단계가 너무 많음
불명확한 레이블 또는 용어
모바일 기기에서의 나쁜 경험

세트별 최선·최악 선택최선:가장 개선이 필요함최악:가장 개선이 덜 필요함

Q07

AI 인터뷰

응답자가 제품을 사용하면서 가장 최근에 겪은 답답했던 순간을 재구성하십시오. 무엇을 하려고 했는지, 실제로 단계별로 무슨 일이 있었는지, 정확히 어디에서 문제가 발생했는지를 파악합니다. 이전 평가 그리드에서 가장 낮게 평가한 속성이나 우선순위 지정 질문에서 가장 큰 문제로 선택한 항목을 기준으로 삼고, 그다음에 어떻게 했는지(포기했는지, 우회 방법을 찾았는지, 도움을 요청했는지)를 물어보십시오. 마찰이 전혀 없었다고 답할 경우, 하마터면 잘못될 뻔한 것이 무엇이었는지, 또는 반드시 한 가지를 골라야 한다면 무엇을 바꾸고 싶은지 캐물어 보십시오.

Q08

텍스트 하이라이트

아래는 제품의 예시 화면입니다. 혼란스럽거나 불명확하게 느껴진 단어나 문구를 표시해 주십시오. (템플릿 참고: 출시 전에 실제 인터페이스 문구나 화면 텍스트로 교체하십시오.)

다시 오신 것을 환영합니다! 계속하시려면 설정 패널에서 환경설정을 확인하여 계정 상태를 인증하신 후, 세션을 마무리해 주십시오. (템플릿 참고: 출시 전에 실제 X로 교체하십시오.)

Q09

장문형

제품을 더 쉽거나 더 쾌적하게 사용할 수 있도록 한 가지를 바꿀 수 있다면, 무엇을 바꾸시겠으며 그 이유는 무엇입니까?

Q10

객관식

제품에 접속할 때 가장 자주 사용하는 기기는 무엇입니까?

데스크톱 또는 노트북 컴퓨터
스마트폰
태블릿
여러 기기를 비슷하게 사용함

Q11

객관식

귀하의 역할 또는 제품을 주로 사용하는 방식을 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?

실무 담당자
관리자 또는 팀 리더
시스템 관리자
고객 또는 클라이언트
기타

Q12

메시지

이것으로 모두 끝났습니다 — 상세한 피드백을 주셔서 감사합니다! 귀하의 평가와 의견은 저희 디자인 및 제품 팀에 직접 전달되어 앞으로의 사용성 개선을 이끄는 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 static ratings by including a max-diff prioritization exercise so teams know which usability issue to fix first, not just how satisfied users are
Uses an AI follow-up interview that reconstructs the respondent's actual most recent frustrating moment, replacing vague complaints with a concrete incident
Includes a text-highlight exercise on a real product screen so respondents can mark the exact words or UI elements causing confusion
Combines attribute-level matrix ratings, device and role screening, and an open-ended improvement question in one flow built for ongoing usability tracking, not a one-off form

Jotform

User Experience Survey Form Template

A drag-and-drop, fielding-ready form template for collecting basic UX feedback. It's built on Jotform's general form platform, so it's easy to brand and embed but is a static questionnaire rather than an interview. Good for quick UX pulse checks, less suited to deep diagnostic research.

잘하는 점

Easy to customize and embed via Jotform's drag-and-drop builder
Broad integration ecosystem typical of Jotform's form platform
Simple, ready-to-use starting point for basic UX feedback

아쉬운 점

Static question set with no adaptive follow-up to probe individual answers
No mechanism to reconstruct a specific usability incident or moment of friction
No automated per-response quality scoring or transparent prompt methodology

QuestionPro

Mobile app user experience survey template | Voice of the customer surveys

A fielding-ready template focused specifically on mobile app UX, positioned within QuestionPro's larger Voice of the Customer survey library. It benefits from QuestionPro's enterprise survey and analytics tooling but is scoped to mobile apps rather than general product/website usability. Reporting is dashboard-based rather than narrative.

잘하는 점

Mobile-app-specific question framing
Backed by QuestionPro's established survey analytics and dashboard tooling
Part of a broader Voice of the Customer template library for cross-survey consistency

아쉬운 점

Fixed question flow with no adaptive AI follow-up to dig into a specific bad experience
No voice AI interview or guided screen-share task option
No published per-response quality scoring or transparent prompt disclosure

SurveySparrow

User Experience Survey & Questionnaire Template

A fielding-ready, chat-style UX survey template that leans on SurveySparrow's conversational UI to feel less like a form. It's positioned under marketing templates, suggesting a broader customer-feedback use case rather than dedicated product/design research. The conversational format is scripted, not adaptive.

잘하는 점

Conversational, one-question-at-a-time interface that can improve completion rates
Templated within SurveySparrow's marketing feedback suite for quick setup
Mobile-friendly presentation typical of SurveySparrow surveys

아쉬운 점

Conversational UI is pre-scripted, not adaptive AI probing based on the respondent's actual answers
No capability to reconstruct a specific recent friction moment or highlight confusing UI text
No automated quality scoring or transparent prompt methodology published

Typeform

User Experience Survey Form

A polished, fielding-ready UX survey template using Typeform's signature conversational, one-question-per-screen format. It's easy to customize visually and is well suited to lightweight feedback collection, but the flow is fixed once published. There's no research-specific tooling like task-based exercises or incident reconstruction.

잘하는 점

Visually engaging, one-question-at-a-time format known to boost completion
Simple to customize and brand within Typeform's editor
Widely used and familiar format for respondents

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up questions — logic branches are pre-set, not generated from responses
No prioritization exercise, screen-highlight task, or AI-reconstructed friction narrative
No automated per-response quality scoring or transparent prompt disclosure

자주 묻는 질문