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제대로 된 소비자 데이터 얻기·1,034·2019. 07. 29

컨셉조사 설계 및 데이터 분석 시 알아야 할 사항 6가지

컨셉조사는 마케터가 가장 자주 하는 조사 중 하나입니다. 최근에는 신제품 개발 주기가 짧아지면서 성공 가능성 높은 신제품을 빠르게 개발하기 위해 컨셉조사가 더욱 중요해지고 있습니다. 컨셉조사 두 번째 아티클에서는 구체적인 조사 방법 및 결과 데이터 분석 방법을 알아보겠습니다.


컨셉조사 소개서 다운로드



Q1. 시퀀셜? 모나딕? 어떤 방법으로 조사해야 돼요?


컨셉조사할 때 주로 쓰는 방법은 크게 두 가지입니다. 한 사람에게 여러 개의 컨셉을 순차적으로 질문하는 방식(시퀀셜 모나딕), 한 사람에게 하나의 컨셉만 질문하는 방식(모나딕)입니다. 서로 장단점이 달라서 제품 개발 단계나 기업이 처한 환경에 따라 적합한 방법이 다릅니다.



시퀀셜 모나딕·모나딕의 차이점(자료. 오픈서베이)


1) 한 사람에게 복수의 컨셉을 질문하는 방식(시퀀셜 모나딕)


시퀀셜 모나딕은 여러 개 컨셉 후보의 우선순위를 정해야 할 때 주로 활용합니다. 한 사람이 여러 컨셉을 차례대로 평가하기 때문에 여러 컨셉 후보의 응답 결과를 한눈에 비교할 수 있어 손쉽게 우선순위를 정할 수 있는 거죠. 이에 평가할 컨셉이 여러 개일 때는 시퀀셜 모나딕을 활용하는 걸 추천해 드리는 편입니다.



시퀀셜 모나딕은 여러 컨셉 후보의 우선 순위를 정할 때 주로 합니다.(자료. 오픈서베이)


2) 한 사람에게 하나의 컨셉만 질문하는 방식(모나딕)


한 사람에게 하나의 컨셉만 질문하는 방식은 컨셉 상세 평가 때 주로 활용합니다. 컨셉에 대한 구체적인 질문을 하기에도 유용하고, 순서 효과 등 복잡한 데이터 분석에 대한 위험 부담도 적죠. 컨셉조사의 목적이 성공적인 신제품 출시인 만큼 돌다리를 확실하게 두드려 보는 방식입니다.


대신, 이 방식은 조사할 컨셉이 많을수록 비용이 오른다는 단점이 있습니다. 조사할 컨셉이 2개 정도라면 비용 상승 폭이 크지 않으니 정확한 데이터를 위해 더 투자한다고 생각할 수 있겠지만, 조사할 컨셉이 5~6개만 되더라도 5~6배 많은 응답자가 필요해 비용 부담이 그만큼 커집니다. 그래서 필요한 상황에 따라 적절한 조사 방법을 선택하는 게 중요합니다.



모나딕은 상세 평가를 통해 컨셉을 더욱 정교화할 때 주로 합니다.(자료. 오픈서베이)


Q2. 세로형 척도·가로형 척도 중 어떤 보기 구성이 좋아요?


컨셉조사의 보기 구성 방법은 세로형 척도·가로형 척도로 나뉩니다. 가로형 척도는 몇 점 척도를 기준으로 삼는지에 따라 5점 척도형·7점 척도형·10점 척도형 등으로 세분화되죠. 보기를 구성하는 방법이 다양한 만큼 어떤 방법이 더 좋을지 궁금해하는 분들도 많습니다.


물론, 이론적으로 따지면 세로형 척도·가로형 척도는 다른 점이 있습니다. 그치만 엄밀한 데이터 분석보다 경향성을 파악하는 용도로 더욱 많이 활용하는 일반적인 소비자 조사에서는 둘 다 맞다고 생각해도 무방합니다. 대신 일관성을 유지하는 게 중요하죠.


예를 들어 회사에서 이미 축적하고 있는 다른 컨셉조사의 보기 구성이 세로형 척도일 때는 세로형으로, 가로형 5점 척도일 때는 가로형 5점으로만 진행해야 한다는 겁니다. 결과 데이터를 같은 기준으로 쌓아야 다른 컨셉조사 결과와의 비교나 놈(Norm) 데이터 축적 등 활용도가 높기 때문이죠. 이에 보기 구성이 고민된다면 기존에 진행했던 컨셉조사의 보기 구성을 그대로 따르면 됩니다.



세로형 척도와 가로형 척도, 모두 맞습니다(자료. 오픈서베이)


Q3. 그럼 기존 보기 구성 방법을 다른 걸로 바꿀 수는 없나요?


이미 통일해서 활용하는 보기 구성 방법이 있다고 해서 절대 다른 방법을 택할 수 없는 건 아닙니다. 소비자 트렌드는 빠르게 변하기 때문에 컨셉조사 데이터도 활용할 수 있는 유효 기간이 있습니다. 올해 진행한 컨셉조사 결과를 10년 전 데이터와 비교해봤자 별 의미가 없으니까요.


이에 유의미하게 활용할 수 있는 데이터는 6개월 내 조사 결과입니다. 그러니 보기 구성 방법에 변화를 주고 싶을 때는 그간 쌓아둔 컨셉조사 결과 데이터가 아깝다고 망설일 필요는 없습니다. 변화 이후 데이터를 충실히 쌓는다면 말이죠. 기억해야 할 점은 좋은 보기 구성 방법은 따로 있는 게 아니니 일관성을 갖고 하나의 기준으로 데이터를 쌓는 게 중요하다는 겁니다.



Q4. 평균 3.82점이 좋은 거에요? 데이터는 어떻게 분석해요?


컨셉조사 결과 만족도 점수가 3.82점이 나왔다면 상당히 만족스러운 조사 결과라고 생각할 수 있습니다. 그렇다고 평균점수만 믿고 이 컨셉의 출시 여부를 결정해선 안 됩니다. 평균 점수에는 함정이 있기 때문이죠. 이에 아래 이미지와 함께 함정에 빠지지 않고 데이터를 정확히 해석하는 방법을 살펴보겠습니다.



Top2, Top1 데이터를 보면 컨셉 평가가 달라집니다.(자료. 오픈서베이)


평균 점수만 보면 평균 3.82점을 받은 A 컨셉이 평균 3.53의 B 컨셉보다 훨씬 좋은 컨셉이라 생각할 수도 있습니다. 하지만 컨셉조사 결과는 이렇게 평균 점수만으로 간단하게 해석하기 힘듭니다. '매우 선호' 비율은 B 컨셉이 A 컨셉보다 10배나 많기 때문이죠(각 22.3% > 2.2%).


기억해야 할 점은 ‘대다수가 전반적으로 호감을 갖지만 특별한 포인트가 없는 컨셉’보다 ‘확실한 강점이 있는 컨셉’의 성공 가능성이 더 높다는 겁니다. 그러니 컨셉조사 결과 데이터 역시 Top1·2 비율이 높은지를 함께 살펴봐야 합니다. 두 제품 중 어떤 컨셉을 먼저 출시할지 정해야 한다면 Top1 비율이 높은 B 컨셉에 우선순위를 두는 것이 낫다고 추천하는 편입니다.



Q5. 두 컨셉의 점수가 같을 때는 어떡하죠? 다시 조사해야 하나요?


그럼 두 컨셉의 점수가 같을 때는 어떻게 해야 할까요? Top1·2 비율을 살펴봐도 긴가민가하다면 두 컨셉의 점수 분포를 비교해 보면 좋습니다. 아래 이미지를 통해 좀 더 구체적으로 알아보겠습니다.



평균 점수가 낮아도 쌍봉형 그래프라면 좋은 신호입니다.(자료. 오픈서베이)


위 이미지 왼쪽에 있는 C 컨셉은 일반적으로 가장 흔히 볼 수 있는 정규분포형 그래프입니다. 반면, D 컨셉은 가운데보다 양극단의 비율이 더 높은 쌍봉형 그래프입니다. 둘 다 평균점수가 3점에 불과해서 좋은 컨셉조사 결과는 아니라고 생각할 수 있죠.


그런데 D 컨셉의 담당자라면 저 결과를 보고 좋아해도 될 것 같습니다. 해당 컨셉이 특정 소비자에게 굉장히 매력적으로 느껴진다고 해석할 수 있으니까요. 호불호가 극명해서 니치 마켓을 공략하는 제품의 컨셉조사 결과가 주로 쌍봉형 그래프로 나타납니다.


이에 이런 그래프가 나타났을 때는 Top1·2를 선택한 응답자를 좀 더 구체적으로 살펴봐서 컨셉의 타겟을 재설정한 뒤 새롭게 컨셉조사를 진행해보길 추천해 드립니다. 그럼 지금보다 훨씬 긍정적인 조사 결과가 나올 겁니다.



Q6. 아직 불안해요. 이외에 주의할 점이 있나요?


앞에서는 긍정적인 응답 결과를 중심으로 데이터를 분석하는 방법을 살펴봤습니다. 그럼 부정적인 응답은 얼마나 나오든 별 상관없는 걸까요? 그렇지 않습니다.


1) 주관식 응답의 불만족 의견 주목


아무리 소수라고 해도 주관식 응답에 남겨진 불만족 의견은 꼭 유의 깊게 살펴봐야 합니다. 응답자들은 해당 컨셉을 기획한 마케터보다 관심이나 관여도가 낮습니다. 아무래도 제품 사용 후 불편한 점을 남기는 게 아니라 한 번도 사용해본 적 없는 제품의 컨셉만 보고 응답을 남기는 거니까요.


그런 만큼 주관식 문항에 불만족 의견을 남긴 응답자는 성실하게 컨셉조사에 참여했다는 뜻이며 꼭 알리고 싶은 치명적인 불만족 요소를 느꼈다고 생각할 수 있습니다. 이에 단 몇 명의 주관식 응답이라도 어떤 불만족 의견을 남겼는지 유의 깊게 살펴보는 게 컨셉의 완성도를 높이는 데 큰 도움이 될 것입니다.


2) 출시 직전 조사라면 Bottom 2


모나딕으로 진행한 컨셉 상세평가는 Bottom 2 데이터도 꼼꼼히 살펴볼 필요가 있습니다. 제품 상세평가는 이미 출시가 거의 확정된 시기에 최종 점검을 위해 진행하는 경우가 많습니다. 거의 완성된 컨셉에 대한 불만족 포인트가 무엇인지 최종 점검해두면 제품을 한 단계 더 개선시키거나 마케팅 포인트를 잡을 때 유용합니다.


또한, 요즘은 SNS나 온라인 커뮤니티를 통해 컨셉 기획 당시에는 생각하지도 못했던 부정적인 요소로 인해 악성 바이럴이 일어나는 경우도 종종 있습니다. 이때 뒤늦게 미디어·PR 전략을 세우기보다는, 제품 출시 전 Bottom 2 데이터를 면밀히 살피며 다양한 도전 가능성을 대비하는 게 좋습니다.



마치며


어떤 분들은 처음부터 아이디어가 좋아야 제품이 성공한다고 생각합니다. 이에 번뜩이는 컨셉 아이디어를 구상하는 데만 몰두하는 경우도 많죠. 이렇게 시간과 노력을 들여 번뜩이는 아이디어를 떠올릴 수만 있다면 신제품 출시는 그렇게 어려운 일은 아닐 겁니다. 그치만 모두가 그런 천재적인 기획자나 마케터는 아닙니다. 보통은 시간을 아무리 들여도 좋은 아이디어를 떠올리지 못하는 경우가 훨씬 많죠.


컨셉조사는 그래서 더 가치가 있습니다. 누구나 처음부터 좋은 아이디어를 떠올릴 순 없지만 소비자의 의견을 듣고 차근차근 수정하고 보완하면서 더욱 완성도 높은 컨셉으로 성장시켜 나갈 수는 있으니까요. 이에 본 아티클이 누구나 시간을 들여 노력한다면 성공적인 신제품 출시에 도움이 될 수 있길 바랍니다.


컨셉조사 아티클은 전반적인 컨셉조사 소개와 실제 조사 결과 분석 등 내용을 총 2편으로 나눠 구성했습니다. 본 아티클은 구체적인 조사 방법 및 결과 데이터 분석 관련 내용을 다룬 2편이며, 첫 번째 아티클은 아래와 같은 궁금증에 대해 답변해드립니다.


  • 컨셉조사는 무엇이며 왜 중요한가요?
  • 요즘 컨셉조사 트렌드는 어떻게 되나요?
  • 모바일 설문용 컨셉보드는 어떻게 만드나요?
  • 응답자는 어떻게 구성하나요? 몇명에게 물어보나요?
  • 컨셉조사 문항은 어떻게 짜야 하나요?


아티클을 읽으며 오픈서베이 컨셉조사 소개서가 궁금해진 분은 아래 '컨셉조사 소개서 다운로드' 버튼을 눌러 전체 내용을 확인해 주세요.



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