오늘의 주제
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자동으로 보고서를 뚝딱! 만들어주는 오픈애널리틱스
#교차분석표 #StatInsight
Data Talk: 설문조사 결과 보고서 만드는 시간, 줄일 순 없을까요?
새미, 안녕하세요!
교차분석 탭의 기능을 둘러봤으니, 이제 보고서 탭에 대해 알아보고자 해요. 참고로 결과 분석에 깊이를 더하는 교차분석 활용법과 팁은 언제든 여기에서 확인할 수 있어요.
새미께서는 설문조사 결과를 보통 팀원에게 어떤 방식으로 공유하시나요?
보통 PPT나 Word 등 리포트 형식으로 정리해서 공유해요. 그런데 생각보다 보고서를 만드는 작업이 오래 걸려서 업무 시간을 많이 잡아먹을 때도 있어요..
맞아요. 보통 데이터를 분석하는 것보다 데이터를 정리하고, PPT로 옮기고, 제대로 옮겨졌는지를 확인하는 데에 많은 시간을 낭비한다고 해요. 오픈애널리틱스 보고서 탭은 보고서 작성에 들이는 시간을 줄이고, 핵심 발견점을 빠르게 공유할 수 있도록 세심하게 구성한 탭이에요.
업무 효율을 높여주는 보고서 탭의 상세 기능들이 너무 궁금하네요!
보고서 탭은 보고서를 만들 때 흔히 사용하는 PPT 화면의 형태를 그대로 옮겨둔 탭으로 생각하시면 되어요. 화면은 성별·연령·특정 문항 등 원하는 분석 기준이 반영된 교차분석표와, 해당 교차분석표의 의미 있는 데이터를 자연어, 즉 우리가 사용하는 언어의 형태로 읽어주는 StatInsight로 구성되어 있어요. StatInsight 기능은 데이터 분석이 처음인 사람도 데이터의 의미를 파악할 수 있게 도와드립니다.
아래 200% 알아가기에서 보고서 탭의 구성, 문항 유형별 데이터 해석 방법에 대해 더 자세히 알아보아요!
보고서 탭 200% 알아가기
보고서 탭 화면의 대표 구성과 기능
분석 단위 설정
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보고서 탭 화면에 들어가면 [오른쪽 사이드바]에서 분석단위를 설정할 수 있어요. 성별·연령·특정 문항 등 최대 6개까지를 추가할 수 있으며, 화면에 있는 문항별 교차분석표에도 분석단위가 그대로 반영이 됩니다.
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만약에 오픈서베이 패널을 통해 조사하셨다면 분석단위가 자동으로 성별과 연령(10세)으로 설정되어 있어요.
StatInsight
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StatInsight는 교차분석표에서 통계적으로 유의미한 발견점만 선별해 자연어 형태로 읽어주는 기능이에요. [오른쪽 사이드바]에서 분석단위를 변경하거나 [왼쪽 사이드바]에서 다른 문항을 선택할 경우 이에 맞춰 내용이 업데이트됩니다.
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아래 이미지의 StatInsight를 예시로 살펴볼게요.
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StatInsight의 첫 번째 문장은 전체 기준으로 데이터를 살펴봤을 때의 발견점을 읽어주고 있어요. 가장 많은 응답자가 애플 무선 이어폰 보기를 선택했고, 다음으로 갤럭시 버즈와 기타 보기를 선택했다고 알려줍니다.
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그다음 문장은 연령별로 봤을 때 10~20대는 애플을, 40~50대는 기타 무선이어폰을 많이 선택했다고 알려주고 있어요.
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마지막 문장은 선호하는 브랜드별로 봤을 때 프리미엄 무선 이어폰 브랜드인 뱅앤올룹슨, 파워비츠를 좋아한다고 응답한 사람들이 현재 애플을 많이 쓰고 있다고 알려줍니다. 따라서 프리미엄 무선이어폰 마케팅 전략을 짜고 있다면 애플을 이용하고 있는 사람을 먼저 고객으로 전환하는 것을 우선순위 전략으로 고려할 수 있어요.
StatInsight 활용 팁
객광식 중복형 문항
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객관식 단일형과 StatInsight가 읽어주는 문장의 구성은 동일하나, 객관식 중복형은 응답자당 평균 몇 개의 보기를 선택했는지도 함께 제공해요.
객관식 순위형 문항
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몇 순위로 데이터를 볼지에 따라 StatInsight가 읽어주는 문장도 자동 업데이트됩니다. 순위를 변경하는 경우, 아래에 있는 교차분석표 내용과 통계적으로 유의미하다고 인식되는 데이터 기준이 달라지기 때문이에요.
평가형 문항
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평가형 문항은 긍정(만족)과 부정(불만족) 의견의 분포를 확인하는 것이 중요해요. 따라서 평가형 StatInsight에서는 긍정 및 부정 비율과 함께, 긍정 응답 비율이 높은 ‘긍정 편향’인지 부정 응답 비율이 높은 ‘부정 편향’인지 등도 알려줍니다.
주관식 숫자형 문항
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주관식 숫자형 결과에는 값이 터무니없이 크거나 작은 응답들이 섞여 있을 수 있어요. 그리고 이를 이상치라고 불러요. 결과를 바르게 분석하기 위해서는 주관식 숫자형은 이러한 이상치를 정제(cleaning)하는 것이 필요하기 때문에 StatInsight에서도 이상치일 가능성이 있는 숫자 범위를 함께 알려줍니다.
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주관식 숫자형은 일반적으로 횟수나 개수, 가격 등에 대한 응답자의 구체적인 생각을 물어볼 때 사용합니다. 특히 얼마일 때 구매 의향 혹은 사용 의향이 있는지를 묻는 경우에는 의향이 적은 그룹부터 많은 그룹까지 데이터의 범위를 나눠서 봐야 하는 경우가 생겨요. 주관식 숫자형 StatInsight는 이를 좀 더 쉽게 파악할 수 있게 하위 30% / 중위 40% / 상위 30%에 해당하는 값을 자동으로 산출해서 알려줍니다.