설문에서 진짜 신호가 필요할 때 /designing-surveys가 촘촘한 질문과 맞는 지표를 작성해, 평균값이 아니라 결정을 내보내게 합니다. — Claude Skill
Claude Code용 Claude 스킬 · 제공: Refound · 실행: /designing-surveys (Claude 내)·업데이트: 2026년 6월 11일
우선순위를 강제로 드러내고 실행 가능한 신호를 주는 설문 질문을 작성합니다.
- 기본값은 NPS보다 CSAT(Judd Antin): 더 나은 데이터 속성, 더 강한 사업 결과 상관, 5-7점 척도
- 단일 변수 질문만 사용해 Nicole Forsgren이 지적한 '이중 질문'을 잡습니다
- 기능 우선순위에는 Madhavan Ramanujam식 MaxDiff(가장 중요/가장 덜 중요)를 사용해 '전부 별 5개' 대신 선택을 강제합니다
- Gia Laudi식 우수 고객 표본: 이전 상태 기억이 생생한 3-6개월 고객군을 겨냥합니다
- Sean Ellis의 '없어지면 매우 실망' PMF 설문과 40% 기준을 포함합니다
대상
기능
1년 동안 NPS를 돌렸지만 숫자가 거의 움직이지 않았습니다. /designing-surveys는 이를 Judd Antin식 CSAT(5-7점 척도, 모바일에서 모든 선택지 표시)와 열린 텍스트 '가장 큰 장벽' 후속 질문으로 바꾸고, 팀이 실제로 행동할 수 있는 결정에 연결합니다.
후보 기능 15개와 파워 유저 200명이 있습니다. /designing-surveys는 평점 척도 대신 Madhavan Ramanujam식 MaxDiff(가장 중요/가장 덜 중요) 설문을 만들어, '전부 좋아 보인다'가 아니라 실제 지불 의향 순서를 얻습니다.
사용자 120명이 있고 PMF에 가까운지 알아야 합니다. /designing-surveys는 Sean Ellis의 '없어지면 매우 실망' 설문을 Gia Laudi식 우수 고객 표본(3-6개월 고객군)과 함께 작성해 40% 신호를 제대로 세분화하게 합니다.
가입 과정에서 선별 질문 4개를 묻고 싶지만 이탈이 걱정됩니다. /designing-surveys는 Laura Schaffer식 '좋은 마찰' 블록을 작성합니다. 짧고 관련성을 높이며, 전환을 해치기보다 끌어올리는지 테스트할 수 있습니다.
작동 방식
설문이 어떤 결정을 뒷받침해야 하는지 알려줍니다
CSAT, MaxDiff, Sean Ellis PMF, 온보딩 프로파일러 중 맞는 도구를 고릅니다
Nicole Forsgren의 '질문 하나에 변수 하나' 규칙으로 질문을 점검해 초안을 작성합니다
우수 고객, 3-6개월 고객군, 특정 세그먼트 등 맞는 응답 대상을 정의합니다
척도, 라우팅 로직, 후속 분석 계획이 포함된 설문을 받습니다
예시
사용자 120명, B2B SaaS, 출시 6개월 목표: 스타트업 세그먼트에서 PMF가 있는지 확인 제약: 3분, 모바일 친화적 피할 것: NPS(CEO는 좋아하지만 신호가 없었습니다)
Q1 (Sean Ellis): [제품]을 더 이상 쓸 수 없다면 기분이 어떻겠습니까? - 매우 실망 / 다소 실망 / 실망하지 않음 / 더 이상 사용하지 않음 Q2 (CSAT): 전반적으로 얼마나 만족하십니까? (1-7점 척도, 모든 선택지 표시) Q3 (열린 질문): 얻는 가장 큰 이점은 무엇입니까?
우수 고객만: - 3-6개월 전에 가입 - 최근 14일 내 활성 - 유료 플랜 또는 주간 활성 무료 사용자 제외: 첫 주 사용자, 이탈 고객, 내부 테스트 계정 예상 표본: 120명 중 약 60명
→ PMF 기준: '매우 실망' 40% (Sean Ellis) → 세분화: 플랜, 팀 규모, 주요 사용 사례 → 후속 조치: '매우 실망' 응답자는 모두 인터뷰 → '다소 실망'은 무시: 미지근한 반응을 위해 만들지 않습니다
Nicole Forsgren 점검: Q2는 만족만 묻고 속도+만족을 함께 묻지 않습니다. 모바일 점검: 1-7점 척도가 세로 화면에 들어가고 가로 스크롤이 없습니다. 5번째 질문을 추가하지 마세요. 4개를 넘기면 완료율이 떨어집니다.
개선되는 지표
지원 도구
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설문 설계
엄격한 리서치와 피드백 시스템을 구축해 온 제품 리더 9명의 프레임워크를 사용해 사용자가 효과적인 설문을 설계하도록 돕습니다.
돕는 방법
사용자가 설문 도움을 요청하면:
- 목표를 명확히 합니다 - 만족도 측정, 문제 식별, 기능 우선순위 중 무엇을 하려는지 파악합니다
- 맞는 지표를 고릅니다 - NPS, CSAT, PMF 설문, 맞춤 접근법 중 선택하도록 돕습니다
- 깨끗한 질문을 설계합니다 - 각 질문이 하나의 대상을 정확히 측정하게 합니다
- 맞는 응답자를 겨냥합니다 - 최근의 관련 경험이 생생한 사용자에게 도달하도록 돕습니다
핵심 원칙
NPS는 과학적으로 결함이 있습니다
Judd Antin: "NPS는 마케팅 업계가 자기 자신을 마케팅한 최고의 사례입니다. 설문 과학 커뮤니티의 합의는 NPS가 모든 실수를 한다는 것입니다. 단순한 CSAT인 고객 만족도 지표가 더 낫습니다. 데이터 속성이 더 좋고, 더 정밀하며, 사업 결과와 더 강하게 상관됩니다." 대신 5-7점 척도의 CSAT를 사용하세요.
제약으로 우선순위를 강제합니다
Nicole Forsgren: "세 개만 고르게 하세요, 딱 세 개요. 그 세 개가 얼마나 자주 영향을 주나요? 매시간인가요? 매일인가요? 매주인가요?" 응답자가 상위 장벽만 고르게 해 데이터를 깨끗하게 유지하고, 빈도를 측정해 영향을 가중하세요.
가장 좋은 고객에게 맞는 시점에 설문합니다
Gia Laudi: "매우 중요한 점은 그들이 충분히 최근에 제품에 가입해서 제품 이전의 삶이 어땠는지 기억한다는 것입니다. 일반적으로 우리는 3-6개월 범위라고 말합니다." 제품을 3-6개월 사용한 고객을 대상으로 삼아 '이전' 상태의 기억이 생생하게 남아 있게 하세요.
온보딩 설문은 전환율을 높일 수 있습니다
Laura Schaffer: "우리는 그냥 용서를 구하고 가입 흐름에 이 질문들을 넣었습니다. 전환율이 약 5% 개선됐고, 가입 자체가 개선됐습니다." 타깃 질문이라는 '좋은 마찰'은 사용자가 자신에게 맞는 곳에 왔다고 느끼게 해 전환율을 높일 수 있습니다.
이중 질문을 피합니다
Nicole Forsgren: "거기에는 네 가지 질문을 묻고 있습니다. 누군가 yes라고 답하면, 빌드였나요? 테스트였나요? 느렸나요, 아니면 불안정했나요?" 각 설문 질문이 하나의 구체적 변수만 묻게 하세요.
기능 우선순위에는 MaxDiff를 사용합니다
Madhavan Ramanujam: "가장 중요한 것과 가장 덜 중요한 것을 식별하세요. 이것을 몇 번 하면 전체 기능 세트를 상대적으로 우선순위화할 수 있습니다." MaxDiff(가장 중요/가장 덜 중요) 설문은 가치 동인을 찾는 데 단순 순위보다 뛰어납니다.
사용자에게 물어볼 질문
- "이 설문은 어떤 구체적 결정을 알려줘야 하나요?"
- "질문 하나가 하나만 묻고 있나요, 아니면 여러 가지를 묻고 있나요?"
- "당신의 '가장 좋은' 고객은 누구이고 언제 가입했나요?"
- "모바일에서 모든 척도 선택지가 스크롤 없이 보이나요?"
- "응답자가 모든 항목을 높게 평가하지 않고 우선순위를 정하게 만들 방법은 무엇인가요?"
짚어줘야 할 흔한 실수
- 이중 질문 - 속도와 복잡도를 한 질문에서 함께 묻는 것
- 너무 많은 선택지 - 우선순위를 강제하지 않고 무제한 선택을 허용하는 것
- 잘못된 타이밍 - 너무 새 고객(경험 부족)이나 너무 오래된 고객('이전' 상태를 잊음)에게 설문하는 것
- NPS 숭배 - 알려진 과학적 결함이 있는 지표를 더 단순하고 나은 대안보다 우선하는 것
- 숨겨진 척도 선택지 - 모바일에서 모든 선택지를 볼 수 없는 설문은 응답 편향을 만듭니다
심층 자료
게스트 9명의 인사이트 10개 전체는 references/guest-insights.md를 보세요
관련 스킬
- 노스스타 지표 작성
- 제품 비전 정의
- 로드맵 우선순위화
- OKR 및 목표 설정
참조 문서
설문 설계 - 전체 게스트 인사이트
게스트 9명, 언급 10개
Chris Hutchins
Chris Hutchins
"팟캐스트 광고를 집행해 보세요... 광고 클릭률이 얼마였나요? 클릭하지 않는다면 설명이 좋지 않거나 콘텐츠 구성이 좋지 않다는 뜻입니다... 구독하지 않는다면... 제 콘텐츠가 별로일 가능성이 큽니다."
인사이트: 유료 광고 지표는 제품 설명과 콘텐츠 품질을 검증하는 정량 설문처럼 사용할 수 있습니다.
실행 조언:
- 클릭률(CTR)을 사용해 제품 설명이나 이미지의 매력을 테스트합니다
- 전환율을 사용해 실제 제품이 마케팅에서 만든 기대에 부합하는지 검증합니다
Timestamp: 01:01:57
Elena Verna
Elena Verna 2.0
"사람들을 프로파일링하고 누구와 이야기하는지 알아야 합니다. 애초에 활성화되지 않을 몇 퍼센트의 이탈보다 그게 더 중요합니다. 아니요, 아니요, 그런 사용자는 떠나게 두세요. 우리 모두는 관련 없는 아웃바운드를 받는 데 지쳤습니다."
인사이트: 온보딩 설문은 '구매자'와 '사용자'를 구분하고 관련 없는 영업 연락을 막는 데 필수입니다.
실행 조언:
- 가입 중 회사 규모, 부서, 직급, 사용 사례를 묻습니다
- 완료율을 유지하기 위해 온보딩 프로파일링을 3-4개 화면으로 제한합니다
Timestamp: 01:10:36
Gia Laudi
Gia Laudi
"우리는 SparkToro의 가장 좋은 고객을 식별했습니다. 여기서 가장 좋은 고객이란 현재 제품에서 큰 가치를 얻고, 당연히 비용을 지불하며, 만족하고, 관리 부담이 낮은 고객입니다. 그리고 매우 중요한 점은 그들이 제품에 가입한 지 충분히 최근이라 제품 이전의 삶이 어땠는지 기억한다는 것입니다. 일반적으로 우리는 3-6개월 범위라고 말합니다."
인사이트: 고객 여정에 대한 정확한 데이터를 얻으려면 3-6개월 전에 가입한 '가장 좋은' 고객에게 설문해야 합니다. 그래야 '이전' 상태에 대한 기억이 생생합니다.
실행 조언:
- 3-6개월 동안 고객이었던 설문 참여자를 대상으로 삼습니다
- 처음 해결책을 찾기 시작했을 때 삶에서 무슨 일이 있었는지 묻습니다
- 제품을 찾게 만든 '트리거 순간'을 식별합니다
Timestamp: 00:22:45
Judd Antin
Judd Antin
"NPS는 마케팅 업계가 자기 자신을 마케팅한 최고의 사례입니다... 설문 과학 커뮤니티의 합의는 NPS가 모든 실수를 한다는 것입니다... 단순한 고객 만족도인 CSAT 지표가 더 낫습니다. 데이터 속성이 더 좋고, 더 정밀하며, 사업 결과와 더 강하게 상관됩니다."
인사이트: NPS는 결함이 있고 부정확한 지표인 경우가 많습니다. 고객 만족도(CSAT)는 더 과학적으로 엄격하고 사업 결과와 더 잘 연결되는 대안입니다.
실행 조언:
- NPS를 CSAT 질문으로 바꿉니다. 예: '전반적으로 경험에 얼마나 만족하십니까?'
- 더 높은 정밀도를 위해 5-7점 척도를 사용합니다
- 편향을 피하기 위해 모바일 화면에서 모든 척도 선택지가 보이게 합니다
Timestamp: 01:03:50
Laura Schaffer
Laura Schaffer
"우리는 그냥 용서를 구하고 이 질문들을 조용한 흐름에 넣은 뒤 작은 그룹으로 테스트를 돌렸습니다... 농담이 아니라 전환율이 개선됐습니다. 개인화도 없고 뒤에 아무것도 없었고, 그냥 질문만 있었습니다. 전환율이 약 5% 개선됐고 가입이 개선됐습니다."
인사이트: 타깃 질문이라는 '좋은 마찰'은 사용자가 자신에게 맞는 곳에 왔다고 느끼게 해 전환율을 높일 수 있습니다.
실행 조언:
- 흐름 초기에 사용자의 코딩 언어나 특정 사용 사례를 묻습니다
- 제품이 자신의 필요를 지원하지 않을 것이라는 사용자의 불안을 줄이는 데 질문을 사용합니다
- 마찰을 줄이는 직관과 반대처럼 보이더라도 가입 흐름에 질문을 추가하는 것을 테스트합니다
Timestamp: 00:22:50
Madhavan Ramanujam
Madhavan Ramanujam
"가장 중요한 것과 가장 덜 중요한 것을 식별하세요... 이것을 몇 번 하면 전체 기능 세트를 상대적인 방식으로 우선순위화하고, 무엇이 지불 의향을 이끄는지 진짜로 이해할 수 있습니다."
인사이트: MaxDiff(가장 중요/가장 덜 중요) 설문은 가치 동인을 식별하는 데 단순 순위보다 뛰어납니다.
실행 조언:
- 기능 하위 집합을 제시하고 응답자에게 '가장 중요'와 '가장 덜 중요'를 고르게 합니다
- 구매 확률 척도(1-5)를 사용해 수요 곡선을 만들고, 현실 행동을 반영하도록 '4'와 '5'를 할인합니다
Timestamp: 00:30:06
Naomi Ionita
Naomi Ionita
"우리가 가진 기능과 만들고 싶은 새 기능의 목록을 만들고, 사람들이 그것들을 필수, 있으면 좋음, 필요 없음으로 순위화하게 했습니다. 그러면 상대적 우선순위를 이해하는 데 도움이 됩니다. 사용자가 100점을 가지고 여러 기능에 배분하게 하는 100점 질문으로도 접근할 수 있습니다."
인사이트: 강제 순위나 점수 배분 설문을 사용해 어떤 기능이 실제로 전환과 가치를 이끄는지 식별합니다.
실행 조언:
- 사용자가 기능 가치에 우선순위를 매기도록 '100점 질문'을 사용합니다
- 기능을 '필수', '있으면 좋음', '필요 없음'으로 분류합니다
Timestamp: 21:23
Nicole Forsgren
Nicole Forsgren 2.0
"몇 가지 질문만 물어볼 수 있습니다. '얼마나 만족하십니까? 생산성의 가장 큰 장벽은 무엇인가요, 또는 일을 끝내는 데 가장 큰 어려움은 무엇인가요?' 그리고 도구 집합이나 프로세스 집합에서 고르게 한 뒤... 세 개만 고르게 하세요, 딱 세 개요. 그 세 개가 얼마나 자주 영향을 주나요? 매시간인가요? 매일인가요? 매주인가요? 분기마다인가요?"
인사이트: 효과적인 개발자 설문은 우선순위를 강제하고 마찰의 빈도를 측정해 개선을 위한 명확한 신호를 제공해야 합니다.
실행 조언:
- 응답자가 상위 3개 장벽만 고르게 해 데이터를 깨끗하게 유지합니다
- 문제의 빈도(예: 매시간 vs. 분기마다)를 측정해 영향을 가중합니다
Timestamp: 00:54:12
"많은 사람이 설문 질문을 쓰면서 '지난주 빌드와 테스트 시스템이 느리거나 복잡했나요?' 같은 문장을 씁니다. 거기에는 네 가지 질문이 들어 있습니다. 누군가 yes라고 답하면, 빌드였나요? 테스트였나요? 느렸나요, 아니면 불안정하거나 복잡했나요?"
인사이트: 설문에서 '이중 질문'을 피해야 수집한 데이터가 구체적이고 실행 가능해집니다.
실행 조언:
- 각 설문 질문이 하나의 구체적 변수만 묻게 합니다. 예: '속도'와 '복잡도'를 분리합니다
- LLM이나 전문가와 함께 설문 질문을 검토해 모호한 표현을 찾아 고칩니다
Timestamp: 00:55:17
Nilan Peiris
Nilan Peiris
"짧게 말하면 우리는 고객에게 묻습니다. 초기부터 있었던 어트리뷰션 모델이 있고, 사이트 방문의 리퍼러 데이터와 쿠키 데이터를 모두 겹쳐 봅니다. 그래서 어느 정도 알 수 있습니다. 그리고 사운드트랙 같은 것도 있고, 샘플링해 고객에게 이와 관련된 질문을 던진 뒤... 웹 추적에서 직접 트래픽으로 나타나는 것 위에 그 답변을 겹쳐 입혀 입소문 숫자가 얼마나 큰지 감을 잡습니다."
인사이트: 제품 내 어트리뷰션 설문과 디지털 추적 데이터를 결합해 입소문 성장의 영향을 정확히 측정합니다.
실행 조언:
- 어트리뷰션 질문을 사용자 흐름 안에 직접 통합합니다
- 설문 응답을 리퍼러 및 쿠키 데이터와 겹쳐 직접 트래픽을 검증합니다
- 고객을 정기적으로 샘플링해 획득 채널에 대한 명확한 그림을 유지합니다
Timestamp: 00:06:28