Industry-Specific

공공도서관 이용자 경험 및 이용 현황 설문

사람들이 지역 공공도서관을 얼마나 자주 이용하는지, 어떤 서비스에 의존하는지, 그리고 직원, 소장 자료, 운영 시간, 디지털 접근성에 얼마나 만족하는지를 측정합니다. AI 후속 인터뷰가 만족도나 추천 점수 이면에 있는 구체적인 순간을 파고들어, 실제로 무엇이 있으면 더 자주 도서관을 찾게 될지를 밝혀냅니다. 도서관장과 시·군 기획팀에게 유용합니다.

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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

몇 분 시간을 내어 도서관 경험을 공유해 주셔서 감사합니다! 귀하의 피드백은 운영 시간, 소장 자료, 프로그램을 만들어 나가는 데 도움이 됩니다. 귀하의 응답은 완전히 기밀로 처리되며 익명화됩니다. 약 5분 정도 소요되며, 오답은 없습니다.

Q02

객관식필수

지난 3개월 동안 공공도서관 지점을 직접 방문하신 적이 얼마나 자주 있으십니까?

전혀 없음
한 번
2~3회
약 한 달에 한 번
매주 이상

Q03

객관식필수

지난 6개월 동안 도서관에서 다음 중 어떤 것을 이용하셨습니까?

종이책, 영화, 음악 대출
전자책 또는 디지털 미디어 대출
컴퓨터 또는 인터넷 이용
학습실 또는 회의실
어린이 또는 청소년 프로그램
성인 강좌 또는 워크숍
직원의 참고봉사 또는 자료 조사 도움
지역사회 행사 또는 전시

Q04

매트릭스필수

지역 도서관에 관한 다음 각 진술에 얼마나 동의하십니까?

5개 행 × 5개 열

직원들이 친절하고 전문적이다
소장 자료(도서, 미디어, 디지털 자원)가 내 필요를 충족한다
시설이 깨끗하고 쾌적하다
운영 시간이 내 일정에 편리하다
디지털 자원(전자책, 앱, 웹사이트)이 이용하기 쉽다

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

Q05

의견 척도필수

지역 도서관을 친구, 이웃, 또는 동료에게 추천할 의향이 얼마나 있으십니까?

척도: 0 – 10

최소:전혀 추천하고 싶지 않음최대:매우 추천하고 싶음

Q06

AI 인터뷰

응답자의 추천 점수와 직원, 소장 자료, 운영 시간, 디지털 자원에 대한 동의 평가의 이유를 탐색하십시오. 일반적인 인상보다는 최근의 구체적인 방문이나 상호작용에 초점을 맞추고, 도서관을 추천하는 것을 거의 막을 뻔한 것이 무엇이었는지, 또는 점수가 낮았다면 점수를 올리기 위해 무엇이 바뀌어야 하는지 물으십시오. 구체적인 부정적 경험을 언급한다면, 그 순간에 직원이나 도서관이 무엇을 다르게 할 수 있었는지 물으십시오.

Q07

최선·최악 선택형(MaxDiff)

도서관이 다음 개선 사항 중 일부에만 투자할 수 있다면, 귀하에게 가장 중요한 것과 가장 덜 중요한 것은 무엇입니까?

저녁 또는 주말 운영 시간 연장
더 많은 전자책 및 디지털 미디어 자료
더 많은 컴퓨터 또는 더 빠른 인터넷
더 다양한 프로그램과 행사
더 나은 주차 또는 접근성
더 조용한 학습 공간
더 빠른 예약 도서 수령 및 반납
개선된 웹사이트 또는 모바일 앱

세트별 최선·최악 선택최선:가장 중요함최악:가장 덜 중요함

Q08

객관식

가장 최근 도서관 방문의 주된 이유는 무엇이었습니까?

도서 또는 미디어 대출
컴퓨터 또는 인터넷 이용
프로그램 또는 행사 참석
학습 또는 회의실 이용
자료 조사 또는 참고봉사 도움 받기
어린이 활동을 위해 아이 동반
기타

Q09

장문형

귀하가 도서관을 더 자주 방문하거나 더 많이 이용하게 만들 변화 한 가지는 무엇입니까?

Q10

객관식

귀하는 어느 연령대에 속하십니까?

18세 미만
18~24세
25~34세
35~44세
45~54세
55~64세
65세 이상
답변하고 싶지 않음

Q11

객관식

가구 내에 18세 미만 자녀가 있으십니까?

예
아니요
답변하고 싶지 않음

Q12

메시지

도서관 경험을 공유해 주셔서 감사합니다! 귀하의 답변은 다른 모든 분들의 답변과 함께, 도서관이 운영 시간, 소장 자료, 프로그램을 기획하는 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 static rating questions with an AI follow-up interview that probes the specific moment behind a patron's recommendation and agreement scores, surfacing the 'why' instead of just the 'what'
Combines usage frequency, service reliance (multiple-choice), and a satisfaction matrix with a MaxDiff trade-off question to prioritize which improvements (hours, collections, digital access, staff) matter most
Includes an open-ended open-text question capturing concrete changes that would drive more visits, paired with demographic and household context (age range, children under 18) for segmentation
Delivers an auto-generated report from the responses plus the adaptive interview data, useful for library directors and city/county planning teams making budget or hours decisions

QuestionPro

Public Library Survey Questions + Sample Questionnaire Template

This is a genuinely comparable template covering library usage, satisfaction, and service questions for patron feedback. It appears to function more as a sample questionnaire/reference page with question examples rather than a ready-to-field adaptive survey. It's a reasonable starting point for teams wanting to build their own static questionnaire.

잘하는 점

Covers core library patron topics like usage frequency, services used, and satisfaction
Presented as a structured questionnaire template that's easy to skim and adapt
Backed by an established survey platform with broad question-type support

아쉬운 점

No adaptive AI follow-up interview to probe the reasoning behind a satisfaction or recommendation score — respondents just pick an answer with no deeper 'why' captured
No voice AI interview option or guided screen-share tasks for richer qualitative input
No per-response quality scoring or transparent prompt methodology published on the page

자주 묻는 질문