팝업 알림이 반가운 어플이 있다. B2B 리서치 기업 오픈서베이에서 운영하는 모바일 설문 참여 서비스 '오베이'다. 소비자 데이터를 원하는 기업이 오픈서베이에 수주를 맡기면, 니즈에 따라 설문조사를 구성하고 데이터를 수집하여 분석 결과를 제공한다. IT, 식품, 뷰티 등 다양한 소비 트렌드를 분석한 트렌드 리포트도 발행하고 있다.
오베이의 유저 사용 패턴은 여타 앱들과 조금 다르다. 보통의 모바일 앱은 유저가 접속하고 싶을 때, 아이콘을 눌러 앱을 실행한다. 반면에, 오베이는 유저가 앱 아이콘을 눌러 들어오는 빈도보다 설문 푸시를 받은 유저가 푸시 알림을 타고 들어오는 빈도가 더 높다. 기업마다 타겟팅하는 패널 유형이 다르기 때문이다. 기업은 응답자 수/대상 연령/성별/응답자 구성/지역/기타 상세 유형에 따라 목적 대상을 추리고, 패널이 등록한 프로필을 기반으로 선정된 모집단에게 설문을 발송한다.
이제는 전 직군에서 '데이터 기반의 의사결정'이 필수적이다. 신제품 개발을 위해 고객 니즈를 파악하거나 기존 서비스 및 제품을 개선하고자 할 때 데이터가 그 해답이 된다.
기업 다수가 점점 오프라인에서 온라인으로 공간을 확장하며 기존보다 다양한 자사 데이터를 갖게 되었지만, 소비자의 내밀한 마음은 파악하기 어려웠다. 설문조사는 소비자에게 직접 그 행동을 왜 하는지 묻고 있다.
(1) 기업은 솔직한 대답이 듣고 싶다.
담당자의 주관적 견해를 배제할 수 있다. 기업은 소비자 조사를 통해 비즈니스 가설을 해소하려 한다. 이 과정에서 프로젝트에 대해 이미 많은 것을 알고 있는 담당자는 목표와 예상 수치를 기준으로 삼고 있기 때문에, 스스로 정한 답에 데이터를 맞추고 있진 않은지 유념해야 한다.
(2) 전문적이며 효율적이다.
데이터 기반의 의사결정이 중요한 이유는 시장이 빠르게 변화하기 때문이다. 트렌디한 제품으로 수익을 내려면, 정확한 타겟팅과 기획부터 개발까지의 짧은 리드타임을 구축하는 것이 중요하다. 설문조사는
'설문 생성 > 모집단 설정 > 대상자 선정 > 보상 제공 > 데이터 수집 > 분석 > 결과 생성'의
긴 과정으로 많은 리소스를 요구하기 때문에, 전문업체에 일임하는 것이 효율적이다.
(3) '다양한 패널, 비정형 데이터 분석 기술'의 인프라를 활용할 수 있다.
오픈서베이는 기존 설문조사 형식을 고도화하기 위해 AI 기술을 도입했다. 수집하는 데이터를 객관식이나 주관식의 텍스트 형식을 넘어 동영상, 음성, 이미지로 넓혔다. AI는 의미 있는 데이터 값을 자동 추출해 분석해준다. 이를 통해, 기업은 고객이 사용하는 상품과 사용 패턴을 세밀하게 파악할 수 있다.
설문 플랫폼은 정확한 타깃 대상이 없다. 설문마다 대상자가 다르기 때문에 최대한 다양하고 많은 패널을 보유하고 있는 것이 중요하다. 따라서 잔존율을 높이는 것이 핵심이라고 생각했다. 최근 도착한 오픈서베이 푸시 알림을 보면, 설문조사 관련 알림 이 외의 다른 알림은 없었다.
✔ 트래픽을 유도하기 위한 과도한 알림이 유저 이탈로 이어질 것을 우려했을까?
✔ 패널 유치를 위해, 앱의 주목도를 낮추는 전략을 취하고 있을까?
하지만, 유저 구성 분포가 다양하지 않을 것이라는 생각이 들었다. 앱스토어 리뷰 중 '설문 도착 빈도가 낮다'는 의견을 쉽게 찾을 수 있었다. ( 앱 사용에 익숙한 20-30대 패널이 가장 많지 않을까? )
또한 기사에서, "패널이 자신의 정보를 거짓으로 입력해 활동하는 사례가 있었다. 50대 패널이 귀하고 이들에게 설문조사 참여기회가 많이 주어지기 때문이다."의 대목에서 이를 추측해본다.
이를 해결하기 위해서였을까? 오베이는 설문 대상자가 아닌 패널을 위한 제휴 설문 서비스를 제공한다. '제휴 설문 > 설문 참여하기'를 통해 제휴 설문이 진행되는 모바일 웹 화면으로 이동하는 프로세스이다.
설문조사의 보상인 오베이 머니는 기프티콘으로 교환하거나, 현금화할 수 있다. 홈 / 현금 출금 • 상품권 / 기프티쇼 카테고리로 나뉘고, 홈 화면에서는 총 적립 금액과 상품권 + 기프티콘 상품 전체 구성의 BEST 상품을 보여준다.
현금화를 하기 위한 최소 금액은 10,000원으로 꽤 높은 편이다. 보상 금액은 소요시간, 기여도에 따라 다르게 산정된다. 일반적인 선택형 질문의 경우 보통 100원에서 300원 이내의 보상이 주어지는데, 약 50-100개의 설문에 참여해야 현금화가 가능한 셈이다.
패널의 참여를 독려하기 위해서는 허들 낮은 현금화 상품이 필요해 보인다. 5,000원 상품권이 교환 상품 1위임으로 보아, 기프티콘을 구매하는 것보다 적은 단위의 현금 출금을 원하는 패널이 많은 듯하다. 비교적 다양하지 않은 기프티콘 구성이 더욱 현금화를 선택하는 계기가 되진 않았을까
하지만,
✔ 최소 인출 금액을 설정한 이유가 잦은 출금으로 인한 수수료 비용을 줄이기 위함은 아니었을까?
✔ 그렇다면 최소 인출 금액은 유지하면서, 패널이 잦은 보상(오베이 머니 <> 상품 교환)을 경험하도록, 오베이 머니를 빠르게 적립할 수 있게 유도하면 어떨까?
오베이에서는 참여(행동) 형 사용자 조사도 진행하고 있다.
(1) 배달 음식 배송 소요시간 기록 조사
- 특정 배달앱을 통해서 배달음식을 주문한 뒤, 소요시간을 책정
(2) 화장품 테스트 참여자 모집
(3) zoom을 이용한 화상 자담회 참여 패널 모집
참여형 리서치의 오베이 머니는 최소 현금화 금액인 10,000원 이상으로도 책정되고 있다. 소요 시간이 길어 기여도가 높기에 보상 금액이 높다. 타깃 목적에 맞으면서 익숙하지 않은 설문 시스템에 참여를 결심하는 패널이 전체 패널 중 몇 %를 차지할까? 그리고 다양할까?
(1) 전체 패널 연령대 및 성별 분포도
(2) 일반(선택형) 설문조사 모집 마감까지의 소요시간 → 소요시간/모집인원
(3) 선택형 외 (행동형 리서치) 설문조사 모집 마감까지의 소요시간 → 소요시간/모집인원
(4) 전체 패널 대비, 현금 교환 서비스(상품권 포함)를 한 번이라도 이용한 패널 비중
(5) 누적 오베이 머니 3,000원 이내 패널의 사용기간 별 잔존율
(6) 현금 교환 서비스(상품권 포함)를 이용한 패널의 사용기간 별 잔존율
(7) 유형별 설문 페이지 이탈률 (선택형/행동형)
[가설]
가이드 서비스로 / 행동형 리서치의 참여를 독려한다면
1. 기프티콘 교환율이 증가할 것이다.
2. 잦은 보상을 경험한 패널이 늘어 / 유저 이탈률이 낮아질 것이다.
3. 다채로운 패널의 참여로 / 기업에게 질 좋은 데이터를 제공할 수 있다.
[사용자 스토리]
1. 사용자는 설문 유형에 따른 가이드를 확인할 수 있다.
2. 가이드 보기를 클릭하면, 유형에 따라 블로그 or 설문 가이드 탭의 가이드 링크로 랜딩 된다.
3. 가이드에서는 진행 방식 및 참여자 인터뷰를 확인할 수 있다.
[가설 측정 지표]
1. 가이드 보기 클릭률
2. 행동형 리서치 설문조사 모집 마감까지의 소요시간
3. 설문 가이드 PV
4. 블로그 방문자 수
5. 평균 오베이 머니 교환 횟수, 기프티콘 교환 횟수
[화면 예시]
[우려사항]
- 설문조사 유형을 모두 그룹화하기 어렵다.
(e.g 화상 좌담회라는 유형은 같을지라도 진행방식이 전혀 다를 수 있다.)
- 설문 가이드 페이지를 관리할 운영 페이지 및 담당자가 필요하다.
- 설문조사 진행방식 노출이 기업에게 예민한 이슈일 수 있다.
참고 자료
[brunch] 오픈서베이 개발팀은 어떤 과제를 해결하고 있을까?
[blog] 오픈서베이 B2B 세일즈 매니저로 일하는 것은 어떤 의미일까요?
[brunch] 만족도 조사 완료 후 결과 데이터를 분석하는 방법
[news] [아주초대석] 황희영 오픈서베이 대표 "설문조사에 AI적용, 동영상과 이미지로 세밀한 분석 가능“