올바른 시장 조사 방법을 선택하는 방법: 전체 가이드

많은 비즈니스 소유자가 자본과 아이디어로 열정을 가지고 시작하지만 결국 마이너스 현금 흐름으로 끝나는 경우가 많습니다.

그러나 실사를 철저히 하는 사람들은 이 문제에 거의 부딪히지 않습니다. 준비의 가장 중요한 단계 중 하나는 효과적인 시장 조사입니다.

시장 조사는 매우 간단해 보입니다. 고객이나 잠재 고객에 대해 알고 싶으면 설문조사를 실시하고, 데이터를 수집하고, 제품을 테스트하기 시작하면 됩니다. 하지만 이 모든 과정을 거친 후에도 구체적이고 실행 가능한 인사이트를 얻는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

이러한 시장 조사 방법이 유효하지 않다고 말하는 것은 아닙니다. 그렇지만 그렇다고 해서 이 방법들이 여러분에게 적합하다는 의미는 아닙니다.

필요한 답을 찾는 방법은 수십 가지가 있으며, 잘못된 방법을 선택하면 궁극적으로 시간, 비용, 노력을 낭비하게 되며, 이미 언급했습니까? 돈?

어떤 팀은 간단한 인터뷰만 진행하면 되는데도 긴 설문조사를 진행하기도 합니다. 간단한 고객 전화 한 통으로 질문에 대한 답을 얻을 수 있는데도 경쟁사 분석에 몇 주를 소비하는 팀도 있습니다. 

열심히 일하지 않았다는 것이 아니라 도구를 잘못 선택했다는 것입니다.

올바른 시장 조사를 선택하려면 다음을 수행해야 합니다. 오른쪽 실제로 알아야 할 내용을 조사합니다.

알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

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주요 내용

• 시장 조사 방법은 1차(직접 수집한 데이터)와 2차(이미 존재하는 데이터)의 두 가지 버킷으로 나뉩니다.

• 가장 좋은 방법은 예산이나 선호도가 아닌 목표에 따라 다릅니다.

• 편향된 질문은 편향된 데이터를 만들어냅니다. 질문하는 방법도 질문하는 내용만큼이나 중요합니다.

• 단순하고 집중적인 연구가 복잡하고 방대한 연구를 언제나 이깁니다.

• AI 도구는 설문조사 프롬프트 작성부터 결과 발표에 이르기까지 프로세스의 속도를 높이고 간소화할 수 있습니다.

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시장 조사 방법이란 무엇인가요?

시장 조사 방법은 단순히 시장에 대한 정보를 수집하는 방법입니다. 여기에는 고객, 경쟁사, 업계 동향, 제품 또는 서비스에 대한 수요에 대한 데이터가 포함됩니다.

다음이 있습니다. 두 가지 주요 카테고리.

1차 연구는 설문조사, 인터뷰, 포커스 그룹, 관찰 등 사용자가 직접 수집한 데이터를 말합니다. 질문을 설계하고, 응답을 수집하고, 데이터를 소유합니다.

2차 연구는 다른 사람이 이미 수집한 데이터(예: 업계 보고서, 인구조사 데이터, 경쟁사 리뷰 또는 발표된 연구)를 말합니다. 이미 나와 있는 것을 해석하는 것입니다.

서로 다른 용도로 사용되므로 어느 쪽이 더 낫다고 할 수는 없습니다. 대부분의 탄탄한 연구 계획은 두 가지를 혼합하여 사용합니다.

1차 조사는 새롭고 구체적인 데이터를 제공하지만 수집하는 데 시간과 노력이 필요합니다. 2차 조사는 더 빠르고 저렴하지만 정확한 질문에 대한 답을 얻지 못할 수도 있습니다(그리고 오래된 데이터일 수도 있습니다).

까다로운 부분은 카테고리를 이해하는 것이 아니라 답변하려는 질문에 맞는 특정 방법을 파악하는 것입니다. 대부분의 사람들이 이 부분에서 고민을 많이 합니다.

리서치와 비즈니스 목표의 일치

방법을 선택하기 전에 목표를 명확히 하세요.

당연하게 들릴 수도 있지만 대부분의 사람들은 이 단계를 건너뜁니다.

스스로에게 물어보세요: 이 연구가 어떤 의사 결정을 지원해야 하나요? 새로운 제품 아이디어를 검증하고 있나요? 고객이 이탈하는 이유를 이해하려고 하나요? 제품 가격을 어떻게 책정할지 고민 중인가요? 각각 다른 접근 방식이 필요합니다.

예를 들어, 새로운 아이디어를 검증하는 경우 탐색적 연구가 필요합니다. 인터뷰와 개방형 설문조사는 사람들이 실제로 어떻게 생각하고 느끼는지 알아내는 데 도움이 되므로 여기에 적합합니다.

새로운 기능의 만족도 향상 여부와 같은 특정 사항을 측정하는 경우 정량적 조사가 필요합니다. 평가 척도가 있는 구조화된 설문조사는 시간 경과에 따라 추적할 수 있는 수치를 제공합니다.

이 단계를 조기에 제대로 수행하면 실제 질문에 대한 답이 되지 않는 수많은 데이터를 수집하는 수고를 덜 수 있습니다.

무엇이든 구축하기 전에 명확한 연구 질문을 작성하는 것이 도움이 됩니다.

기본적인 질문처럼 들리지만 구체적이어야 합니다. “고객을 더 잘 이해하기”는 연구 질문이 아닙니다. “첫 구매자가 두 번째 구매를 위해 재방문하지 않는 이유는 무엇인가?”가 연구 질문입니다.

다음과 같이 어려움을 겪고 있다면 엄격하고 명확한 연구 질문 또는 프롬프트 작성 설문 조사를 위해 탐지 불가능한 AI의 프롬프트 생성기 는 정말 유용합니다.

모호한 답변 대신 실제로 의미 있는 데이터를 가져오는 방식으로 질문을 구성하는 데 도움이 됩니다.

일반적인 연구 방법 유형 살펴보기

다음은 실제로 사용할 B2B 시장 조사 방법에 대한 간략한 요약입니다.

• 설문조사 가 가장 일반적입니다. 쉽게 확장할 수 있고 정량적 데이터를 빠르게 제공합니다. 단점은 잘못 작성된 질문은 쓸모없는 답변을 만들어낸다는 것입니다. 질문은 짧게 작성하고 유도 질문은 피하세요.
• 인터뷰 더 깊이 들어가세요. 일대일 대화는 설문조사에서는 결코 드러나지 않는 것들을 드러냅니다. 사람들은 자신의 추론을 설명하고, 맥락을 공유하며, 각본에서 벗어난 방식으로 진정한 인사이트를 드러냅니다. 시간이 더 걸리지만 왜 행동의 이면에는 그 어떤 것도 그들을 능가할 수 없습니다.
• 포커스 그룹 6~10명이 함께 모여 반응하고 토론할 수 있습니다. 메시지, 패키징 또는 초기 단계의 컨셉을 테스트하는 데 유용합니다. 주의할 점은 다음과 같습니다. 그룹 사고 (큰 목소리 하나가 방 전체를 왜곡할 수 있습니다).
• 관찰 연구 는 사람들이 어떻게 행동한다고 말하는 것이 아니라 실제로 어떻게 행동하는지를 관찰하는 것을 의미합니다. 이 두 가지는 종종 매우 다릅니다. 사용성 테스트가 대표적인 예입니다.
• 경쟁 분석 는 전략적 보조 연구입니다. 경쟁업체가 무엇을 제공하고, 어떻게 포지셔닝하는지, 고객이 리뷰에서 어떤 점에 대해 불평하는지 살펴보는 것입니다. 경쟁사 제품에 대한 부정적인 리뷰는 기본적으로 시장이 원하는 것과 그렇지 않은 것을 정확히 알려주는 무료 포커스 그룹입니다.
• 소셜 리스닝 온라인에서 브랜드, 카테고리 또는 경쟁업체에 대한 사람들의 의견을 모니터링하는 것입니다. 수동적이지만 필터링되지 않은 솔직한 의견을 포착할 수 있습니다. Reddit과 댓글 섹션에서 사람들은 설문조사에서는 절대 하지 않을 말을 합니다.

각 방법에는 장단점이 있습니다. 인터뷰는 풍부하지만 느리고, 설문조사는 빠르지만 주의하지 않으면 얕고, 경쟁사 분석은 저렴하지만 간접적일 수 있습니다.

데이터를 수집한 후에는 이를 명확하게 표현하는 것도 그 자체로 어려운 일입니다. 조밀하고 분석적인 언어로 작성된 연구 결과는 사람들을 금방 잃게 됩니다.

감지할 수 없는 AI AI 스텔스 라이터 가 이 단계에서 도움이 됩니다. 다음이 필요합니다. 연구 요약 비기술적인 이해관계자가 실제로 참여할 수 있는 자연스럽고 가독성 있는 설명으로 재작성합니다.

연구를 현명한 의사 결정으로 전환

데이터는 의사 결정을 내리지 않습니다. 사람이 결정합니다. 

연구를 통해 이러한 결정의 품질을 개선할 수 있습니다.

데이터를 수집한 후에는 응답자가 말한 내용을 단순히 보고하는 데 그치지 말고 패턴을 찾아보세요. 해석하세요. 비즈니스에 어떤 의미가 있을까요? 무엇을 다르게 해야 할까요? 목표는 앞으로 나아갈 길을 명확히 하는 것입니다.

몇 가지 습관이 도움이 됩니다:

1. 결과를 삼각 측량하세요: 설문조사 데이터, 인터뷰 노트, 소셜 리스닝이 모두 같은 것을 가리키고 있다면 이는 강력한 신호입니다. 서로 상충하는 부분이 있다면 결론을 내리기 전에 더 자세히 살펴보세요.
2. 사실과 가정을 구분하세요: 데이터를 읽고 이미 믿고 있는 내용을 쉽게 확인할 수 있습니다. 자신의 해석에 회의적인 태도를 유지하고 데이터 수집에 관여하지 않은 사람과 결과를 공유하세요.
3. 조치의 우선순위를 정하세요: 폴더에 있는 연구는 누구에게도 도움이 되지 않습니다. 물어보세요: 이 데이터가 우리에게 지금 당장 해야 할 일은 무엇인가요? 거기서부터 시작하세요.

연구 계획에서 실수 피하기

대부분의 연구 오류는 단일 데이터 포인트가 수집되기 전에 발생하며, 계획 단계에서 발생합니다.

편향되거나 불완전한 데이터 인식하기

편견은 은밀하게 조사에 스며들어 응답자가 특정 답변으로 유도하는 질문을 유도합니다. 잘못된 그룹을 샘플링하면 실제 시장을 반영하지 않는 데이터가 생성됩니다.

따라서 가상의 행동에 대해 묻는 것은 사람들이 실제로 어떻게 행동할지 모르기 때문에 신뢰할 수 없습니다.

감시 대상 확증 편향, 도 마찬가지입니다. 기존 아이디어를 뒷받침하는 증거만 찾고 있다면 실제 여부와 상관없이 찾을 수 있습니다.

마지막으로, 불완전한 데이터는 그 자체로 문제입니다. 주요 제품 결정을 위한 20개의 응답 설문조사로는 충분하지 않습니다. 수집을 시작하기 전에 결론에 필요한 샘플 크기를 파악하세요.

지나치게 복잡한 연구 설정 방지

조사가 많다고 해서 항상 더 좋은 조사가 되는 것은 아닙니다. 60개 문항으로 구성된 설문조사는 중간에 포기하는 경우가 많습니다. 15명으로 구성된 포커스 그룹은 혼란스럽기만 합니다.

다섯 가지 방법을 동시에 실행하는 연구 계획은 상충되는 데이터와 골칫거리를 만들어냅니다.

명확한 질문 한 가지와 그에 맞는 방법 한 가지로 간단하게 시작하세요. 필요한 경우 거기서부터 확장하세요.

결과가 불분명할 때 방법 조정하기

조사를 마쳤는데도 명확한 답을 찾지 못하는 경우가 있습니다.

설문조사 응답이 사방에 걸쳐 있다면 질문이 불분명하다는 의미일 수 있습니다. 소규모 인터뷰를 실시하여 그 이유를 파악하세요.

인터뷰 피드백이 정량적 데이터와 일치하지 않는 경우, 그 차이를 직접 탐색하고 응답자에게 답변을 설명해 달라고 요청하세요.

감지 불가능한 AI의 지원으로 더욱 스마트한 연구 수행

AI 도구는 소규모 팀이 리서치를 통해 할 수 있는 일을 진정으로 변화시켰습니다. 더 이상 유용하고 신뢰할 수 있는 인사이트를 얻기 위해 전담 리서치 부서가 필요하지 않습니다.

다음은 언디텍터블 AI가 프로세스에 자연스럽게 적용될 수 있는 몇 가지 장소입니다.

시장 검증 모드에서 브랜드 또는 제품 네이밍을 탐색하고 있다면, 언디텍터블 AI의 비즈니스 이름 생성기 를 사용하면 이름을 빠르게 브레인스토밍하고 스트레스 테스트를 할 수 있습니다.

추측하는 대신 다음을 수행할 수 있습니다. 옵션 목록 생성 를 생성하여 바로 조사에 활용할 수 있습니다. 고객에게 보여주고 반응을 측정한 다음 데이터에 기반한 전화를 걸 수 있습니다.

조사가 끝나고 결과를 공유할 때가 되면, 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 세련된 커뮤니케이션이 더 중요합니다. 글머리 기호와 원시 데이터로 가득 찬 보고서는 이해관계자를 설득하지 못합니다.

감지할 수 없는 AI AI 휴머나이저 는 연구 결과가 자연스럽고 명확하게 읽히도록 도와줍니다. 프레젠테이션, 임원 요약, 고객 대상 문서 등 어떤 종류의 콘텐츠든 임상 연구 결과를 설득력 있게 전달할 수 있습니다.

연구는 행동으로 옮길 때만 가치가 있으므로 더 빨리 행동에 옮길 수 있도록 도와주는 도구를 사용하는 것이 좋습니다.

아래의 AI 디텍터와 휴머나이저를 사용하여 콘텐츠를 확인하세요!

포켓몬처럼 데이터 수집 중지

가장 좋은 시장 조사 방법은 따로 없습니다. 

찾고자 하는 정보에 가장 적합한 방법만 있습니다.

먼저 목표를 명확히 하고 집중적인 연구 질문을 작성하세요. 그에 맞는 방법을 선택하세요. 신중하게 수집하고 정직하게 해석하세요. 마지막으로, 사람들이 실제로 사용할 수 있는 방식으로 조사 결과를 전달하세요.

이 작업을 잘 수행하는 팀은 연구 예산이 가장 많은 팀이 아닙니다. 그들은 집중력을 유지하고, 지나치게 복잡하게 만들지 않으며, 발견한 것을 실제로 사용하는 팀입니다. 이들은 연구를 일회성 이벤트가 아닌 습관으로 여깁니다.

습관을 기르세요. 호기심을 유지하세요. 그리고 데이터를 폴더에 보관하지 마세요.

다음을 사용하여 연구 인사이트를 명확하고 인간적인 느낌의 보고서로 전환하세요. 감지할 수 없는 AI.