텍스트 위젯
데이터 연동 없이 대시보드 내에 제목이나 간단한 설명(50자 이내)을 추가하는 위젯입니다.
이럴 때 유용해요!
대시보드의 특정 구역을 구분하거나 섹션 제목을 표시하여 가독성을 높입니다.
뒤따르는 위젯 그룹에 대한 간략한 배경 설명이나 정의를 제공하여 데이터 해석을 돕습니다.
스코어 카드 위젯
데이터 분석의 핵심이 되는 단 하나의 숫자 지표를 강조하여 보여줄 때 효과적인 시각화 방식입니다. 빈도, 평균, NPS(순고객 추천 지수) 등 가장 중요한 단일 통계량을 지원합니다.
이럴 때 유용해요!
대시보드에 진입했을 때 가장 먼저 확인해야 할 핵심 KPI를 강조합니다.
전체 응답 수, 평균 만족도 등 주요 지표의 현재 상태를 빠르게 모니터링합니다.
스코어 카드 위젯은 선택한 통계량에 따라 사용할 수 있는 변수가 달라요.
통계량이 빈도 또는 변수인 경우에는 평가형·숫자형 변수를, 통계량이 NPS인 경우에는 NPS 변수를 사용해 만들 수 있어요.
이렇게 설정해 보세요!
💡위젯 추가 목적 | 현재 NPS(순수 추천 고객 지수)'를 표시하여 고객 로열티 수준을 즉각적으로 파악하고 목표 대비 성과를 확인하고 싶어요.
1) [ + 위젯 추가] 버튼을 클릭해 ‘스코어 카드’ 위젯을 선택합니다.
2) 연필 아이콘을 클릭해 ‘스코어 카드 위젯 설정’이 나타나면 각 항목을 입력합니다.
제목: ‘현재 NPS 점수’ 처럼 위젯의 제목을 입력합니다.
통계량: 빈도·평균·NPS 중에서 NPS를 선택합니다.
변수: NPS를 물어본 설문의 변수를 선택합니다.
3) [완료]를 클릭하면, 스코어 카드 위젯이 생성되며, 선택한 변수의 NPS 점수를 확인할 수 있습니다.
막대형 위젯
단일·중복·순위 등 다양한 유형의 카테고리형 데이터를 시각화할 때 가장 범용적으로 활용할 수 있습니다. 전체 데이터의 합계가 100%를 초과하는 경우에도 사용 가능하며, 항목 간 크기 비교나 순위 확인에 적합합니다.
이럴 때 유용해요!
여러 항목 중 응답자들이 선택한 비중이 높은 항목의 순위를 파악합니다.
교차 분석 기능을 활용하여 특정 그룹(예: 연령대별) 간의 응답 차이를 비교 분석합니다.
막대형 위젯은 ‘선택형’, ‘다중 선택형’, ‘순위 선택형’, ‘짧은 텍스트’, ‘순위 텍스트’ 변수를 사용해 만들 수 있어요.
이렇게 설정해 보세요!
💡위젯 추가 목적 | "이 제품을 구매할 때 고려한 요소(복수 선택 가능)"를 분석하여 고객이 가장 중요하게 생각하는 구매 결정 요인을 파악하고 싶어요!
1) [ + 위젯 추가] 버튼을 클릭해 ‘막대형’ 위젯을 선택합니다.
2) 연필 아이콘을 클릭해 ‘막대형 위젯 설정’이 나타나면 각 항목을 선택합니다.
차트 모양: 가로·가로 그룹·세로·세로 그룹 중 원하는 모양을 선택합니다.
정렬: 응답 순(많이 응답한 순) 또는 값 순(라벨 순)으로 막대를 정렬할 기준을 선택합니다.
축 범위: 축의 최소·최대 값을 입력하면, 원하는 값 범위에 맞춰 위젯이 표시됩니다.
💡이용 tip | 그룹은 어떤 경우에 선택하나요?
💡이용 tip | 그룹은 어떤 경우에 선택하나요?
그룹은 교차 분석을 통해 데이터를 비교하고 싶을 때 사용합니다.
예를 들어, 그룹에 성별 변수를 선택하고 막대에 연령 변수를 선택하면, 성별 안에서 연령대별 구성 비중을 확인할 수 있어요.
3) [완료] 버튼을 클릭하면 막대형 위젯이 즉시 생성됩니다. 이 차트를 통해 고객이 중요하게 생각하는 요소의 순위와 비중을 실시간으로 확인하고, 다음 전략적 액션에 필요한 명확한 인사이트를 도출할 수 있어요.
도넛형 위젯
전체 데이터의 합계가 100%일 때, 각 항목이 차지하는 비중을 도넛 형태로 시각화합니다. 설정한 최대 조각 개수를 초과하는 보기는 자동으로 ‘그 외’로 묶여 가독성을 높입니다.
이럴 때 유용해요!
단일 선택형 응답과 같이 합계가 100%인 데이터에서 구성 비율을 한눈에 비교하고 주요 구성 요소를 빠르게 파악합니다.
도넛형 위젯은 ‘선택형’과 ‘짧은 텍스트’ 변수를 사용해 만들 수 있어요.
이렇게 설정해 보세요!
💡위젯 추가 목적 | '제품 구매 경로별 비율'을 시각화하여 주요 유입 경로의 비중을 파악하고 마케팅 기여도를 분석하고 싶어요!
1) [ + 위젯 추가] 버튼을 클릭해 ‘도넛형’ 위젯을 선택합니다.
2) 연필 아이콘을 클릭해 ‘도넛형 위젯 설정’이 나타나면 각 항목을 선택합니다.
변수: 제품 구매 경로를 물어본 설문의 변수를 선택합니다.
정렬: 응답 순() 값 순() 중 정렬하고 싶은 방법을 선택합니다.
도넛 조각 개수: 선택한 변수의 보기 개수만큼 도넛 조각 개수가 자동으로 나타납니다.
3) [완료]를 클릭해 위젯을 생성해 주세요. 다. 이 차트를 통해 선택한 항목들이 전체에서 차지하는 비중을 시각적으로 한눈에 확인하실 수 있습니다.
게이지 차트 위젯
NPS(Net Promoter Score) 데이터를 반원 형태의 게이지 차트로 시각화하여 점수를 직관적으로 보여줍니다. 목표 수치를 설정할 수 있으며, 목표 달성 여부에 따라 차트의 색상이 변경되어 상태를 구분합니다.
이럴 때 유용해요!
브랜드나 제품에 대한 고객 로열티 수준(NPS)을 단일 차트로 빠르게 확인합니다.
설정한 목표 대비 현재 NPS 위치를 확인하여 고객 만족 목표 달성 상태를 관리합니다.
게이지 차트 위젯은 ‘NPS’ 변수를 선택해 만들 수 있어요.
이렇게 설정해 보세요!
💡위젯 추가 목적 | NPS 목표치(예: +20점)를 설정하고, 현재 점수가 목표에 미달하면 색상 변화를 통해 즉각적인 개선 조치를 유도하고 싶어요!
1) [ + 위젯 추가] 버튼을 클릭해 ‘게이지 차트’ 위젯을 선택합니다.
2) 연필 아이콘을 클릭해 ‘게이지 차트 설정’이 나타나면 각 항목을 선택합니다.
변수: NPS를 물어본 설문의 변수를 선택합니다.
목표 수치: A 값은 목표치를 입력하고, B 값은 NPS 목표치 보다 20점 높은 값을 입력합니다.
3) [완료]를 클릭하면, 설정한 목표 수치와 현재 점수를 반영한 게이지 차트가 즉시 생성되고, 이 차트를 통해 현재 점수가 목표 대비 어느 수준에 위치하는지 직관적으로 확인할 수 있습니다.
방사형 위젯
여러 평가 항목(축)을 하나의 차트에 배치하여 다차원 데이터를 요약하고 비교합니다. 데이터의 전체적인 균형과 항목별 상대적 강약을 파악할 수 있으며, 여러 대상을 겹쳐서 비교할 때 효과적입니다.
이럴 때 유용해요!
브랜드별 또는 경쟁사별 속성 평가 비교를 통해 자사의 상대적 강점과 약점을 시각적으로 파악합니다.
단일 대상의 여러 속성별 점수 분포를 한눈에 파악하여 균형도를 확인합니다.
방사형 위젯은 ‘숫자형’ 또는 ‘평가형’ 변수를 선택해 만들 수 있어요.
이렇게 설정해 보세요!
💡위젯 추가 목적 | 'A 브랜드 vs B 브랜드의 이미지 속성별 평가(혁신성, 신뢰도 등)'를 비교하여 브랜드 포지셔닝 전략을 수립하고 싶어요!
1) [+ 위젯 추가] 버튼을 클릭해 ‘방사형’ 위젯을 선택합니다.
2) 연필 아이콘을 클릭해 ‘방사형 위젯 설정’이 나타나면 각 항목을 선택합니다.
비교 대상: 비교대상 1에는 A 브랜드를 입력하고, + 버튼을 클릭해 비교대상 2에는 B 브랜드를 입력합니다. (※비교 대상은 3개까지 설정할 수 있습니다.)
축: 각 축에 평가 항목(혁신성, 신뢰도 등)을 입력하고, 해당 항목을 평가한 설문의 변수를 선택합니다.
축 범위: 축의 최소·최대 값을 입력하면, 원하는 값 범위에 맞춰 위젯이 표시됩니다.
3) [완료]를 클릭해 위젯이 생성되면, 방사형 차트에서 두 브랜드의 속성별 우위 정도를 시각적으로 비교하며 포지셔닝 전략을 수립할 수 있습니다.
텍스트 대표 응답 위젯
주관식 응답 전체를 대표할 수 있는 핵심 응답을 MMR 알고리즘으로 선별하여 보여주는 위젯입니다.
이럴 때 유용해요!
대규모 주관식 데이터에서 가장 중요한 고객의 목소리(VOC)를 놓치지 않고 빠르게 파악합니다.
후속 정성 분석이 필요한 핵심 주제를 빠르게 식별합니다.
텍스트 대표 응답 위젯은 ‘텍스트’ 변수를 선택해 만들 수 있어요.
이렇게 설정해 보세요!
💡위젯 추가 목적 | 고객들이 CS 상담 중 '만족했다' 또는 '불만족했다'고 느낀 구체적인 이유 (예: "빠른 처리", "불친절한 태도", "명확한 설명 부족")의 대표 응답을 추출하여 CS 교육 및 스크립트 개선에 활용하고 싶어요!
1) [ + 위젯 추가] 버튼을 클릭해 ‘텍스트 대표 응답’ 위젯을 선택합니다.
2) 연필 아이콘을 클릭해 ‘텍스트 대표 응답 위젯 설정’이 나타나면 각 항목을 선택합니다.
변수: CS 상담에서 만족했다 또는 불만족했다고 느끼는 사유에 대해 묻는 설문의 변수를 선택합니다.
대표 응답 개수: 위젯을 통해 보고싶은 대표 응답 개수를 선택합니다. (최대 20개까지 선택할 수 있습니다.)
3) [완료]를 누르시면 위젯이 완성됩니다. 이제 대시보드를 '보기 권한'으로 팀원들과 공유하여, CS 만족도 관련 데이터를 투명하게 공개하고 협업을 시작해 보세요.
PSM (Price Sensitivity Meter) 위젯
제품의 최적 가격이나 가격 적정성을 평가하는 PSM 조사 결과를 시각화하고 가격 결정에 필요한 핵심 지표를 자동으로 도출합니다. 4가지 가격 문항 변수('Too cheap'~'Too expensive')를 정확히 매핑해야 합니다.
이럴 때 유용해요!
새로운 제품 출시 또는 기존 제품의 가격 재책정 시, 고객이 수용할 수 있는 최소·최적·최대 가격 범위를 과학적으로 결정합니다.
PSM 위젯은 ‘숫자형’ 변수를 선택해 만들 수 있어요.
이렇게 설정해 보세요!
💡위젯 추가 목적 | 고객 데이터 기반으로 '프리미엄 제품의 심리적 마지노선 가격'을 도출하여 가격 책정의 객관적 근거를 마련하고 싶어요!
1) [ + 위젯 추가] 버튼을 클릭해 ‘PSM’ 위젯을 선택합니다.
2) 연필 아이콘을 클릭해 ‘PSM 위젯 설정’이 나타나면 각 항목을 선택합니다.
가격 단위: 원, 달러, 앤, 위안 등 표시할 가격 단위를 입력합니다.
변수: 아래 표를 참고하여 변수를 선택합니다.
PSM 위젯 설정 항목 | 설문 문항의 의미 | 선택해야 할 변수 |
Too cheap | 응답자가 '이 가격보다 싸면 품질에 의구심이 든다'고 느끼는 가격을 물어본 문항 | (예시 문항) "이 제품/서비스 가격이 너무 싸서 품질에 의구심이 드는 가격대는 얼마입니까?" |
Cheap | 응답자가 '이 가격이라면 저렴하게 느껴진다'고 응답한 가격을 물어본 문항 | (예시 문항) "이 제품/서비스 가격이 저렴하다고 느껴지는 가격대는 얼마입니까?" |
Expensive | 응답자가 '이 가격이라면 비싸게 느껴진다'고 응답한 가격을 물어본 문항 | (예시 문항) "이 제품/서비스 가격이 비싸다고 느껴지는 가격대는 얼마입니까?" |
Too expensive | 응답자가 '이 가격이라면 절대 사지 않겠다'고 응답한 가격을 물어본 문항 | (예시 문항) "이 제품/서비스 가격이 너무 비싸서 구매하지 않겠다고 느끼는 가격대는 얼마입니까?" |
AI 인사이트 보기: AI가 위젯의 데이터를 해석해 줍니다.
3) [완료]를 클릭해 위젯이 생성되면, 그래프를 통해 Acceptable price range를 확인할 수 있습니다.
분산형 위젯
두 변수 간의 관계(상관관계)나 데이터의 분포를 산점도(Scatter chart) 형태로 시각화합니다.
여러 데이터를 한 화면에서 밀도 있게 확인할 수 있어 많은 정보를 한 번에 파악하는 데 효과적이며, 차트에 평균값·중앙값 또는 특정 상숫값을 참조선으로 추가해 데이터를 사분면으로 나누어 해석할 수 있습니다.
이럴 때 유용해요!
우선순위 도출이나 두 지표 간의 상관관계를 파악합니다.
참조선을 기준으로 특정 항목의 강점/약점 영역을 구분하여 전략적 시사점을 얻습니다.
분산형 위젯은 ‘선택형’, 다중 선택형’, ‘순위 선택형’, ‘숫자형’, ‘평가형’, ‘NPS’ 변수를 선택해 만들 수 있어요.
이렇게 설정해 보세요!
💡위젯 추가 목적 | '기능 만족도'와 '사용 빈도'를 비교하여, 고객이 중요하게 생각하지만(높은 만족도) 잘 사용하지 않는 기능(낮은 빈도)을 발견하고 사용성을 개선하고 싶어요!
1) [ + 위젯 추가] 버튼을 클릭해 ‘분산형’ 위젯을 선택합니다.
2) 연필 아이콘을 클릭해 ‘분산형 위젯 설정’이 나타나면 각 항목을 선택합니다.
◾ 축 설정
축 라벨: X축과 Y축의 각 축 라벨에 ‘기능 만족도’와 ‘사용 빈도’를 입력합니다.
변수 유형: 점의 값을 나타낼 변수 유형을 선택합니다.
통계량: 선택한 변수 유형에 따라 적용 가능한 통계량이 표시되며, 차트에 표시할 기준 값을 선택합니다.
◾ 점 설정
라벨: 점에 표시할 라벨을 입력합니다 .
X축 / Y축: 각 축에 설정한 라벨에 맞는 변수를 선택합니다.
◾ 참조선 설정
참조선은 위젯에서 데이터를 해석하기 위한 기준값을 시각적으로 표시한 선입니다. 평균값, 중앙값 또는 상숫값(사용자가 설정한 특정 값을 기준)으로 선을 표시해, 데이터가 기준보다 높은지 낮은지를 한눈에 비교할 수 있도록 돕습니다.
예를 들어, 참조선을 X축과 Y축에 각각 설정하면, 산점도를 4개 영역(사분면)으로 나눌 수 있어 평균 이상/이하 또는 사용빈도는 높지만 만족도는 낮은 영역처럼 데이터를 직관적으로 해석할 수 있습니다.
퍼널 위젯
브랜드 인지부터 구매까지의 단계별 전환율이나 서비스 이용 흐름 등 여러 단계로 구성된 프로세스에서 이탈 지점을 한눈에 파악합니다. 자사 및 경쟁사의 브랜드 퍼널 위상을 비교 분석할 수 있습니다.
이럴 때 유용해요!
브랜드 퍼널 위상 비교를 통해 자사의 강점/약점 단계를 파악합니다.
특정 서비스 이용 프로세스에서 고객 이탈이 발생하는 단계를 시각적으로 찾아내어 개선 포인트를 도출합니다.
퍼널 위젯은 ‘선택형’ 변수를 사용해 만들 수 있어요.
이렇게 설정해 보세요!
💡위젯 추가 목적 | '인지-고려-구매' 퍼널에서 자사 브랜드의 '고려' 단계 이탈률이 높은 것을 확인하고 해당 단계에 집중적인 마케팅 활동을 전개합니다.
[ + 위젯 추가] 버튼을 클릭해 ‘텍스트 대표 응답’ 위젯을 선택합니다.
연필 아이콘을 클릭해 ‘텍스트 대표 응답 위젯 설정’이 나타나면 각 항목을 선택합니다.
◾ 퍼널 설정
퍼널로 분석할 브랜드 이름을 라벨에 입력하고, 해당 브랜드를 구분하는 변수는 변수 목록에서 선택합니다.
퍼널 분석은 인지 → 경험 → 전환과 같이 단계형 구조로 수집된 데이터이거나, 특정 브랜드에 대해 가장 가까운 응답을 하나만 선택하는 문항 등에서 사용할 수 있습니다.
퍼널 단계의 개수는 선택한 변수의 보기 수보다 1개 적게 설정됩니다.
여러 브랜드를 비교하는 경우, 모든 브랜드는 동일한 보기 개수의 변수를 사용해야 합니다.
◾ 자사 브랜드 설정
등록한 라벨 중 자사 브랜드를 설정할 수 있습니다.
자사 브랜드를 설정하면, AI 인사이트를 자사 브랜드에 집중해서 읽어줌
시계열 위젯
시간의 흐름에 따른 데이터 변화(추세)를 확인할 때 사용합니다. 연도, 월, 주, 일, 요일 등 다양한 집계 기준을 지원하며, 추세선 및 참조선을 옵션으로 제공합니다.
이럴 때 유용해요!
단일 설문을 장기간 운영하며 지표 변화를 지속적으로 트래킹합니다.
특정 이벤트나 캠페인 전후의 지표 변화를 분석하여 효과를 검증합니다.
시계열 위젯은 ‘선택형’, ‘다중 선택형’, ‘순위 선택형’, ‘숫자형’, ‘평가형’, ‘NPS’ 변수를 이용해 만들 수 있어요.
이렇게 설정해 보세요!
💡위젯 추가 목적 | '분기별 NPS 점수의 변화 추이'를 시각화하고, 특정 고객 이벤트 기간의 NPS 변화를 참조선과 비교하여 효과를 측정하고 싶어요!
1) [ + 위젯 추가] 버튼을 클릭해 ‘시계열’ 위젯을 선택합니다.
2) 연필 아이콘을 클릭해 ‘시계열 위젯 설정’이 나타나면 각 항목을 선택합니다.
◾ 변수 유형 및 데이터 설정
변수 유형: 시계열 차트로 확인할 변수 유형으로 NPS를 선택합니다.
통계량: 변수 유형에 따라 NPS 점수 또는 Promoters / Detractors 비율 중 표시할 항목을 선택할 수 있습니다.
추세선: 데이터 흐름을 보기 위해 선형 추세선 또는 다항식 추세선을 선택할 수 있으며, 필요하지 않은 경우 추세선을 표시하지 않을 수도 있습니다.
💡이용 tip | 용어 이해하기
💡이용 tip | 용어 이해하기
Promoters: NPS 설문에서 9~10점을 준 응답자로, 브랜드나 서비스를 적극적으로 추천할 가능성이 높은 고객을 의미합니다.
Detractors: NPS 설문에서 0~6점을 준 응답자로, 불만이 있거나 이탈 가능성이 있는 고객을 의미합니다.
선형 추세선
데이터의 전체적인 증가·감소 흐름을 직선으로 표현한 추세선입니다.
변화 방향을 간단하게 파악하고 싶을 때 적합합니다.
다항식 추세선
데이터의 굴곡이나 변동 패턴을 곡선 형태로 표현한 추세선입니다.
시점별 변화가 복잡하거나, 흐름의 변화를 자세히 보고 싶을 때 유용합니다.
◾ 참조선 설정
참조선은 위젯에서 데이터를 해석할 때 기준이 되는 값을 선으로 표시한 것입니다.
특히 Y축 참조선은 시계열 데이터의 변화를 기준값과 비교해, 값이 기준보다 높은지 또는 낮은지를 쉽게 확인할 수 있도록 도와줍니다.
이를 통해 단순한 변화 폭이 아니라, 기준 대비 변화 흐름을 중심으로 데이터를 해석할 수 있습니다.
◾기타 설정
Y축 범위: Y축의 최소·최대 값을 입력하면, 원하는 값 범위에 맞춰 위젯이 표시됩니다.
디폴트 뷰: 대시보드를 볼 수 있는 가장 적합한 방법을 선택할 수 있도록 설정할 수 있습니다.
다중 평가형 위젯
동일한 척도(점수)를 가진 여러 개의 평가 항목(최대 10개)을 하나의 가로형 누적 막대 그래프로 시각화하여 종합적으로 비교합니다. 평균, 표준편차, Top/Bottom %(상위/하위 척도 응답 비율) 등 분석 목적에 맞는 통계 수치를 함께 표시할 수 있습니다.
이럴 때 유용해요!
만족도, 중요도, 이미지 평가 등 여러 항목의 응답 분포와 패턴을 한눈에 비교합니다.
여러 평가 항목 중 고객의 긍정/부정 응답 비중이 가장 높은 항목을 빠르게 식별합니다.
다중 평가형 위젯은 ‘평가형’ 변수를 이용해 만들 수 있어요.
이렇게 설정해 보세요!
💡위젯 추가 목적 | 'A, B, C 세 가지 제품 속성에 대한 고객 만족도(5점 척도)'를 나란히 비교하여, 어느 속성의 '매우 만족(Top %)' 비율이 가장 높은지 확인하고 제품 개발 방향에 반영하고 싶어요!
1) [ + 위젯 추가] 버튼을 클릭해 ‘다중 평가형’ 위젯을 선택합니다.
2) 연필 아이콘을 클릭해 ‘다중 평가형 위젯 설정’이 나타나면 각 항목을 선택합니다.
척도: 만족도를 평가한 척도를 선택합니다.
데이터 설정: 평가 점수를 분석할 항목을 라벨에 입력하고, 해당 항목을 구분하는 변수는 변수 목록에서 선택합니다. 선택할 변수의 척도는 같아야 합니다.
통계량: 평균, 표준편차, Top1, Top2, Bottom1, Bottom2 등으로 통계량을 선택합니다.
💡이용 tip | 용어 이해하기
💡이용 tip | 용어 이해하기
Top1(%): 전체 항목 중에서 가장 높은 값을 기록한 항목을 의미합니다.
Top2(%): 전체 항목 중 상위 2개 항목을 합산한 값을 의미합니다.
Top3(%): 전체 항목 중 상위 3개 항목을 합산한 값을 의미합니다.
Bottom1(%): 전체 항목 중에서 가장 낮은 값을 기록한 항목을 의미합니다.
Bottom2(%): 전체 항목 중 하위 2개 항목을 합산한 값을 의미합니다.
Bottom3(%): 전체 항목 중 하위 3개 항목을 합산한 값을 의미합니다.
잘 확인하셨나요?
보고 싶은 데이터의 유형이나 분석 목적에 맞는 위젯을 선택하면,
데이터를 더 쉽고 효율적으로 추적할 수 있어요.
혹시 이 가이드로도 해결되지 않는 다른 궁금증이 있다면, 화면 우측 하단의 [고객센터 아이콘]을 클릭해 저희에게 문의해 주세요.
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