2026-09-20 · WekeyLab AI

AI survey reports: does a 4.4 rating mean most customers are satisfied?

A survey went to 2,400 customers; 120 replied and averaged 4.4 out of 5. A manager took that as evidence that paid conversion improved satisfaction and better search would increase repeat purchases. ChatGPT, Gemini and Claude all challenged those leaps. WekeyLab AI would start with ChatGPT’s report: its recommendation to investigate search without committing investment was the clearest handoff.

Our pick: ChatGPT’s conclusion, with Claude’s arithmetic

All three protected the main boundaries. They did not treat voluntary respondents as all customers, turn a paid/free score gap into a payment effect, or invent a repeat-purchase uplift. There is no need to manufacture a dramatic wrong-answer winner.

ChatGPT separates facts, limits and decision needs. Its answer was the longest, with repeated qualifications, but its final description of search as a promising candidate requiring further validation is useful. Claude independently checks the weighted mean. We would borrow that calculation while refining its advice on percentages and weighting.

The seven-part memo and the missing evidence

The response rate is 120/2,400 = 5%. Ninety paid respondents average 4.6; thirty free respondents average 3.8. Their weighted average is 4.4 and their descriptive gap is 0.8 points. The paid/free mix of the whole customer base is unknown.

A multiple-choice improvement question records search 45, pricing 35 and mobile 30. Sixty people chose at least one of those options. A selected comment praises faster search, but there is no count of similar comments or measured latency. Usage characteristics, pre-payment satisfaction, repurchase intention and development estimates are absent.

We fixed nine checks before submission and independently verified the arithmetic. The task is evidence-based reporting, not predicting what a real customer population thinks.

ChatGPT leaves a next decision instead of just a warning

ChatGPT preserves the useful observation that search received the most selections. It distinguishes a confirmed top project from a promising candidate needing validation. It then asks for customer composition, respondent/nonrespondent differences, search metrics and development costs. Those are proposed follow-ups, not completed research.

Its main weakness is repetition: the same boundaries appear in the analysis, table, report draft and final checklist. For the manager, we would retain the conclusion, observed figures and next decisions, then move detailed reasoning below.

Gemini is brief, but gives response bias a direction without evidence

Gemini’s shorter structure separates current results, limitations and recommendations. It usefully asks whether already-satisfied customers might have converted, rather than assuming payment caused satisfaction.

However, it says very satisfied or strongly dissatisfied customers were highly likely to be the ones who responded. The memo contains no nonrespondent evidence to establish that likelihood or direction. We would say that differences between respondents and nonrespondents are unknown.

It also links missing combinations of feature choices to not knowing paid/free preferences. These require different cross-tabulations. Both are missing here, but one is not the other. Its emphasis on paid-customer needs is a strategic proposal; the supplied brief did not authorize ignoring free customers.

Claude adds useful sensitivity examples, then overstates the ratio warning

Claude correctly calculates 4.4 with 75% paid respondents, 4.2 at a hypothetical 50% paid weight and 4.0 at 25%. It explicitly calls these sensitivity illustrations, not estimates. They are not fabricated measurements.

Knowing the true paid/free population mix would still not automatically make the respondent means representative: self-selection can remain within each group. That caveat belongs beside any suggestion to reweight.

Claude also says the multiple-choice counts are difficult to add or interpret as ratios. They cannot be added as unique people, but they can be totaled as selections. Search is 45/120 = 37.5% of respondents, or 45/60 = 75% of people choosing at least one listed option. The denominator changes the question. Its question about whether “search improvement” means speed or accuracy is especially useful and survives into our final brief.

110 selections and 60 people are consistent

The three option counts sum to 110 selections made by 60 people. Without combinations, we cannot recover the number choosing search alone or search together with mobile. The percentages above are our supplemental calculations, not results all three models supplied.

A 4.4 average is not a satisfaction percentage. For a population conclusion, the experiences of the 2,280 nonrespondents remain missing. A low response rate alone does not establish how large a bias is or which direction it takes; this memo supplies no basis for treating the respondents as representative.

WekeyLab AI’s revised manager brief

The numbered references below point to the synthetic memo in the saved prompt. This is our reusable draft.

Subject: Survey findings and next-quarter improvement candidates 120 of 2,400 customers volunteered responses: 5%. Their average rating is 4.4/5; it is not established as the customer-population mean. [1][2][3] Paid respondents average 4.6 and free respondents 3.8, a 0.8-point descriptive gap. Pre-payment scores and usage characteristics were not collected, so payment is not established as the cause. [3][6] Search was selected by 45 people: 37.5% of all 120 respondents, or 75% of the 60 selecting at least one of the three options. The 110 selections are not 110 unique people. [4] Investigate search as a leading candidate. Before choosing implementation, define the search problem, compare search/mobile costs and timelines, and examine respondent composition and nonresponse. Repurchase gains and ROI are not established. [1][5][6][7]

Bring three things to the next decision meeting

First, obtain appropriately de-identified response records and population composition to check score distributions and the separate feature-combination and paid/free cross-tabs. Plan how to hear from nonresponding groups. Reweighting does not automatically solve within-group bias.

Second, identify whether the search complaint concerns speed, relevance or no results, and inspect the corresponding metrics. Third, obtain comparable search/mobile estimates and define a success measure. Asking repurchase intention later is not the same as measuring purchases or establishing causation.

A reusable AI request is: separate source facts, calculations, hypotheses and unknowns; attach source numbers; label every denominator; and propose the minimum checks needed for the next decision. This improved prompt was not submitted as an additional test.

Sources and actual records

Actual web responses collected September 20, 2026, 12:03–12:05 KST. Same synthetic Korean prompt once per service, no length limit. ChatGPT Free, Think off, model not displayed; Gemini Flash, plan unverified; Claude Free, Sonnet 5 Medium. Raw fingerprints matched, nine precommitted checks and independent arithmetic. English/Chinese localize the same run. No real customer study, significance test or causal experiment was performed. Search volume is unknown.

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ChatGPT · 2026-09-20 12:03 KST

고객 설문 결과를 팀장에게 보고하려고 해. 아래는 연습용으로 만든 가상 서비스의 내부 메모야. 이 자료를 바탕으로 무엇을 결론 낼 수 있는지 판단하고, 팀장에게 전달할 보고 문안과 다음에 확인할 것을 정리해 줘. 중요한 판단에는 메모의 항목 번호를 붙여서 근거를 찾기 쉽게 해 줘.

[1] 전체 고객 2,400명에게 같은 만족도 설문 링크를 보냈고, 120명이 응답했다. 응답은 자율이었다. 미응답자에 대한 추가 조사는 하지 않았다.
[2] 응답자 구성은 유료 고객 90명, 무료 고객 30명이다. 전체 고객 2,400명 중 유료와 무료 고객이 각각 몇 명인지는 이 메모에 없다.
[3] 5점 만점 만족도 평균은 응답자 전체 4.4점, 유료 응답자 4.6점, 무료 응답자 3.8점이다. 응답자별 점수 분포와 작년 결과는 없다.
[4] 개선 희망 기능은 복수 선택이었다. 검색 개선 45명, 가격 조정 35명, 모바일 화면 개선 30명이 선택했다. 세 항목을 하나 이상 고른 사람은 총 60명이다. 어떤 항목을 함께 골랐는지 조합별 내역은 없다.
[5] 자유 의견 중 “최근 검색이 빨라져 좋다”는 문장을 골라 메모에 넣었다. 비슷한 의견이 몇 개였는지 집계하지 않았고, 검색 속도의 실제 측정값도 없다.
[6] 이번 조사에서는 사용 기간, 사용 빈도, 유입 경로, 결제 전 만족도, 재구매 의향을 묻지 않았다. 무작위 배정 실험은 하지 않았다.
[7] 개발팀은 검색 개선과 모바일 화면 개선에 각각 어느 정도의 시간과 비용이 드는지 아직 견적을 내지 않았다. 다음 분기에 기능 개선 과제 하나를 정할 예정이다.

팀장은 “고객 대부분이 만족하고, 유료 전환이 만족도를 높였으니 검색 개선에 투자하면 재구매도 늘겠네”라고 말했어. 이 해석이 자료로 뒷받침되는지, 지금 우선순위를 어떻게 보고하면 좋을지 함께 설명해 줘.

핵심은 **“응답자에게서 관찰된 만족도”와 “전체 고객의 만족도·원인·사업 효과”를 구분하는 것**입니다. 현재 메모만으로는 팀장의 세 가지 주장 중 상당 부분을 뒷받침하기 어렵습니다.

### 1. 지금 자료로 말할 수 있는 것

* **응답자 120명의 평균 만족도는 4.4점**입니다. 유료 응답자는 4.6점, 무료 응답자는 3.8점입니다. [3]
* 다만 **120명이 전체 고객 2,400명을 대표한다고 볼 근거가 부족합니다.** 응답률은 5%이고, 자율 응답 방식이며, 미응답자 조사가 없습니다. [1] 따라서 “고객 대부분이 만족한다”고 전체 고객에게 일반화하기는 어렵습니다.
* 유료 응답자의 평균이 무료 응답자보다 높다는 **응답자 집단 간 차이**는 관찰됩니다. [3] 하지만 전체 고객 중 유료·무료 비율조차 모르므로 전체 고객 수준의 차이나 “유료 전환이 만족도를 높였다”는 결론은 낼 수 없습니다. [2]
* 검색 개선을 선택한 응답자는 45명으로, 세 기능 중 가장 많습니다. 하지만 복수 선택이었고 세 항목 중 하나 이상을 고른 사람이 60명이므로 **45명이 검색만을 선택했는지, 다른 개선사항과 함께 선택했는지는 알 수 없습니다.** [4]
* “최근 검색이 빨라져 좋다”는 의견이 있었다는 사실은 알 수 있지만, 비슷한 의견의 빈도나 실제 검색 속도 측정값이 없으므로 **검색 개선이 고객 만족의 주요 원인이라고 판단할 근거는 없습니다.** [5]
* 재구매 의향을 조사하지 않았고 무작위 실험도 없으므로 **검색 개선이 재구매를 증가시킬 것이라고 예측할 수 있는 직접적인 근거는 없습니다.** [6]
* 개발 비용과 소요시간도 아직 없으므로 현재 자료만으로 검색 개선을 다음 분기의 최우선 과제로 확정하기보다는 **추가 확인 후 우선순위를 정하는 것이 적절합니다.** [7]

### 2. 팀장의 해석을 항목별로 보면

| 팀장의 해석 | 자료의 뒷받침 정도 | 이유 |
| ----------------------- | ----------- | -------------------------------------------------------------------------------- |
| “고객 대부분이 만족한다” | 제한적 | 응답자 평균은 4.4점이지만, 자율 응답 120명뿐이라 전체 고객으로 일반화하기 어렵습니다. [1][3] |
| “유료 전환이 만족도를 높였다” | 뒷받침 안 됨 | 유료 응답자의 만족도가 높다는 **상관관계 수준의 관찰**만 있고, 유료 전환 전 만족도나 사용기간 등도 조사하지 않았습니다. [2][3][6] |
| “검색 개선에 투자하면 재구매도 늘어난다” | 뒷받침 안 됨 | 검색 개선 선호와 재구매 의향을 연결할 데이터가 없고, 실제 검색 속도도 측정하지 않았습니다. [4][5][6] |
| “검색 개선을 우선해야 한다” | 아직 결정하기 어려움 | 검색 개선 선택자가 가장 많지만 비용·개발기간이 없고 다른 기능과의 조합도 모릅니다. [4][7] |

### 3. 팀장에게 보고할 문안

아래처럼 **현재 확인된 사실 → 해석상의 한계 → 다음 의사결정에 필요한 정보** 순서로 보고하면 좋습니다.

**고객 만족도 설문 결과 및 기능 개선 우선순위 검토**

이번 설문에는 전체 고객 2,400명 중 120명이 자율적으로 응답했으며, 응답률은 5%였습니다. 응답자 평균 만족도는 4.4점이었고, 유료 응답자는 4.6점, 무료 응답자는 3.8점으로 나타났습니다. [1][3]

다만 이번 결과를 전체 고객의 만족도로 일반화하기에는 한계가 있습니다. 응답이 자율 방식이었고 미응답자에 대한 추가 조사가 없었기 때문에 응답자와 미응답자의 차이를 확인할 수 없습니다. 또한 전체 고객 중 유료·무료 고객의 실제 구성도 확인되지 않았습니다. [1][2]

기능 개선 항목에서는 검색 개선을 선택한 응답자가 45명으로 가격 조정 35명, 모바일 화면 개선 30명보다 많았습니다. 다만 복수 선택 방식이었고, 세 항목 중 하나 이상을 선택한 사람이 60명이므로 검색 개선을 단독으로 원한 고객이 몇 명인지는 확인할 수 없습니다. [4]

따라서 현재 조사 결과만으로 ‘고객 대부분이 만족한다’, ‘유료 전환이 만족도를 높였다’, 또는 ‘검색 개선에 투자하면 재구매가 늘어난다’고 결론 내리기는 어렵습니다. 특히 재구매 의향은 이번 조사에서 측정하지 않았으며, 검색 속도에 대한 실제 측정값이나 관련 의견의 빈도도 확보되지 않았습니다. [5][6]

**우선순위와 관련해서는 검색 개선에 대한 고객 요구가 현재 조사에서 가장 많이 선택된 항목이라는 점을 참고할 수 있습니다.** 다만 다음 분기 과제를 확정하기 전에 검색 개선과 모바일 화면 개선의 개발 비용·기간을 확인하고, 검색 개선이 실제 만족도 및 재구매 의향과 어떤 관계가 있는지 추가로 확인하는 것이 필요합니다. [4][7]

따라서 현 시점에서는 검색 개선을 ‘확정된 최우선 과제’로 보고하기보다 **‘추가 검증이 필요한 유력 개선 후보’**로 보고하는 것이 적절합니다.

### 4. 다음에 확인할 것

우선순위를 정하기 위해서는 다음 네 가지를 추가로 확인하는 것이 좋습니다.

1. **응답 편향 확인**

* 전체 고객의 유료/무료 비율 [2]
* 가능하다면 응답자와 미응답자의 기본 특성 비교 [1]
* 작년 만족도 및 응답률 [3]

2. **검색 개선에 대한 수요를 더 정확히 확인**

* 검색 개선을 **단독 선택한 사람**과 다른 항목과 함께 선택한 사람의 구분 [4]
* 검색 관련 불만·긍정 의견의 전체 빈도 [5]
* 실제 검색 속도, 검색 성공률 등 객관적 지표 [5]

3. **사업 효과 확인**

* 사용 기간·사용 빈도와 만족도의 관계 [6]
* 유료 전환 전후 만족도 변화가 있는지 [2][6]
* 재구매 의향 또는 실제 재구매율과 검색 경험의 관계 [6]

4. **실행 가능성 확인**

* 검색 개선과 모바일 개선 각각의 개발 기간·비용 [7]
* 예상되는 고객 영향과 기술적 난이도
* 다음 분기에 하나만 선택해야 한다면 각 과제의 효과와 투입량을 같은 기준으로 비교

**한 줄로 보고한다면:**

> “검색 개선은 이번 응답에서 가장 많이 선택된 개선 후보이지만, 현재 조사만으로 전체 고객의 우선순위나 재구매 효과까지 확인된 것은 아니므로, 개발 비용·기간과 검색 관련 추가 데이터를 확인한 뒤 다음 분기 과제를 확정하는 것이 적절합니다.” [4][6][7]

Gemini · 2026-09-20 12:03 KST

팀장님의 해석은 현재 확보된 설문 데이터만으로는 논리적 비약과 조사 한계가 있어 그대로 받아들이기 어렵습니다. 메모의 데이터를 바탕으로 판단한 결론과 팀장 보고용 작성 문안, 그리고 향후 확인할 사항을 정리해 드립니다.

1. 팀장님 해석에 대한 데이터 기반 판단

“고객 대부분이 만족하고 있다?” → 판단 불가 (성향 편향 존재)

이유: 응답률이 5%(120명/2,400명)에 불과하며 미응답자 조사가 없습니다 [1]. 자율 응답 방식 특성상 매우 만족하거나 불만이 강한 일부 고객만 응답했을 가능성이 높아, 전체 2,400명을 대표한다고 볼 수 없습니다.

“유료 전환이 만족도를 높였다?” → 인과관계 성립 불가

이유: 유료 응답자(4.6점)가 무료 응답자(3.8점)보다 점수가 높지만 [3], 무작위 배정 실험이 아니므로 유료 전환 때문에 만족도가 높아진 것인지, 원래 만족도가 높았던 고객이 유료로 전환한 것인지 구분할 수 없습니다 [6]. 또한 전체 고객 중 유료/무료 비율도 불분명합니다 [2].

“검색 개선에 투자하면 재구매가 늘어난다?” → 데이터 부재 및 우선순위 판단 미흡

이유: 설문에서 재구매 의향을 조사하지 않았으므로 [6], 검색 개선이 재구매 상승으로 이어질지는 예측할 수 없습니다.

또한 개선 희망 기능 복수 선택 중 검색 개선(45명)이 가장 많았으나 [4], 개발팀의 시간·비용 견적이 아직 없고 [7], 선택 조합 내역이 없어 [4] 유료/무료 고객 중 누구의 요청인지 구분되지 않습니다. 자유 의견의 “검색이 빨라졌다”는 언급 역시 단순 일부 의견일 뿐 전체 집계나 실제 측정값이 없습니다 [5].

2. 팀장 보고용 문안 (메모 근거 포함)

[보고] 고객 만족도 설문 결과 분석 및 차기 과제 선정 건

1. 만족도 및 기능 개선 수요 현황

응답자 전체 만족도는 평균 4.4점(유료 4.6점, 무료 3.8점)으로 집계되었습니다 [3].

개선 희망 기능(복수 선택)은 검색 개선(45명), 가격 조정(35명), 모바일 화면 개선(30명) 순으로 나타났습니다 [4].

2. 데이터 해석 시 유의사항 (조사 한계)

대표성 한계: 응답률이 5%(120명/2,400명) 수준이며 미응답자에 대한 추가 조사가 없어 전체 고객의 대표치로 확정하기 어렵습니다 [1].

인과관계 미확인: 유료 응답자의 만족도가 더 높게 나타났으나, 유료 전환이 만족도를 직접 높였는지에 대한 인과관계 및 재구매 의향은 조사되지 않았습니다 [3, 6].

우선순위 판단 정보 부족: 검색 개선 수요가 가장 많으나, 유료/무료별 세부 니즈 [4] 및 개발 리소스(시간/비용) [7] 데이터가 아직 반영되지 않았습니다.

3. 제언

현 시점에서 검색 개선을 차기 과제로 단정짓기보다는, 유료 고객 니즈 분석 및 개발 공수 산정을 거쳐 최종 우선순위를 확정하는 것이 타당하다고 판단됩니다.

3. 다음에 확인 및 보완할 사항

다음 분기 기능 개선 과제 하나를 최종 결정하기 위해 [7] 아래 사항을 추가로 확인해야 합니다.

개발 리소스 및 ROI 산정 [7]

개발팀을 통해 '검색 개선'과 '모바일 화면 개선'에 필요한 각각의 공수(시간 및 비용) 견적 수령

응답 데이터 추가 분석 (크로스 집계) [4]

검색 개선(45명)을 요구한 응답자가 유료 고객 중심인지, 무료 고객 중심인지 세부 응답 내역 재확인

실제 서비스 시스템 데이터 확인 [5]

설문 속 주관적 의견에 의존하지 않고, 실제 검색 속도 및 성능 로그 데이터 측정값을 확인하여 객관적 병목 구간 파악

추가 조사/지표 수립 [6]

향후 조사 시 사용 빈도, 재구매 의향, 사용 기간 등 핵심 비즈니스 지표를 함께 측정할 수 있도록 설문 문항 보완

보고서 작성이나 추가 분석이 필요하시다면 아래 작업을 진행해 드릴 수 있습니다.
팀장 제출용 보고서 양식을 한눈에 보기 쉬운 요약표나 원페이지 문서 형태로 재구성
팀장의 예상 질문과 이에 대한 답변 대본 작성

Claude · 2026-09-20 12:03–12:05 KST

고객 설문 결과를 팀장에게 보고하려고 해. 아래는 연습용으로 만든 가상 서비스의 내부 메모야. 이 자료를 바탕으로 무엇을 결론 낼 수 있는지 판단하고, 팀장에게 전달할 보고 문안과 다음에 확인할 것을 정리해 줘. 중요한 판단에는 메모의 항목 번호를 붙여서 근거를 찾기 쉽게 해 줘.

[1] 전체 고객 2,400명에게 같은 만족도 설문 링크를 보냈고, 120명이 응답했다. 응답은 자율이었다. 미응답자에 대한 추가 조사는 하지 않았다.
[2] 응답자 구성은 유료 고객 90명, 무료 고객 30명이다. 전체 고객 2,400명 중 유료와 무료 고객이 각각 몇 명인지는 이 메모에 없다.
[3] 5점 만점 만족도 평균은 응답자 전체 4.4점, 유료 응답자 4.6점, 무료 응답자 3.8점이다. 응답자별 점수 분포와 작년 결과는 없다.
[4] 개선 희망 기능은 복수 선택이었다. 검색 개선 45명, 가격 조정 35명, 모바일 화면 개선 30명이 선택했다. 세 항목을 하나 이상 고른 사람은 총 60명이다. 어떤 항목을 함께 골랐는지 조합별 내역은 없다.
[5] 자유 의견 중 “최근 검색이 빨라져 좋다”는 문장을 골라 메모에 넣었다. 비슷한 의견이 몇 개였는지 집계하지 않았고, 검색 속도의 실제 측정값도 없다.
[6] 이번 조사에서는 사용 기간, 사용 빈도, 유입 경로, 결제 전 만족도, 재구매 의향을 묻지 않았다. 무작위 배정 실험은 하지 않았다.
[7] 개발팀은 검색 개선과 모바일 화면 개선에 각각 어느 정도의 시간과 비용이 드는지 아직 견적을 내지 않았다. 다음 분기에 기능 개선 과제 하나를 정할 예정이다.

팀장은 “고객 대부분이 만족하고, 유료 전환이 만족도를 높였으니 검색 개선에 투자하면 재구매도 늘겠네”라고 말했어. 이 해석이 자료로 뒷받침되는지, 지금 우선순위를 어떻게 보고하면 좋을지 함께 설명해 줘.

# 핵심 판단

이 자료로 확정할 수 있는 것은 **"응답한 120명은 만족도가 높았고, 그중 개선 희망은 검색이 가장 많았다"** 까지입니다. 팀장님 해석의 세 부분 모두 현재 근거로는 확정할 수 없습니다. 검색 개선은 **1순위 후보로 유지하되 확정은 보류**하는 것이 정확한 보고입니다.

## 1. 팀장 해석별 검증

| 해석 | 판정 | 근거 |
|---|---|---|
| 고객 대부분이 만족한다 | 지지되지 않음 | 2,400명 중 120명(5.0%)만 자율 응답했고 미응답자는 조사하지 않았습니다 [1]. 평균 4.4점이며 점수 분포가 없어 "대부분"(예: 4~5점 비율)을 확인할 수 없습니다 [3]. 만족한 사람이 더 많이 응답했을 가능성도 배제할 수 없습니다. |
| 유료 전환이 만족도를 높였다 | 인과는 지지되지 않음 | 응답자 중 유료 4.6점, 무료 3.8점의 차이는 사실입니다 [3]. 그러나 결제 전 만족도를 묻지 않았고 무작위 배정도 없었습니다 [6]. 만족한 사람이 유료로 전환했을 수도 있고, 사용 기간·빈도 차이 때문일 수도 있는데 이 항목들도 묻지 않았습니다 [6]. 무료 응답자는 30명뿐입니다 [2]. |
| 검색 개선에 투자하면 재구매가 늘 것이다 | 근거 없음 | 재구매 의향과 재구매 데이터가 모두 없습니다 [6]. 검색이 가장 많이 선택된 것은 사실이지만 [4], "고객이 원하는 것"과 "재구매를 늘리는 것"은 다른 문제입니다. 자유 의견 1건은 골라 넣은 문장이며 집계와 속도 측정값이 없어 근거로 쓸 수 없습니다 [5]. |

## 2. 수치 해석 시 주의점

- **전체 평균 4.4점은 응답자 구성의 결과입니다.** 90명×4.6과 30명×3.8을 가중평균하면 4.4점으로 검산됩니다 [2][3]. 전체 고객의 유료·무료 비율은 메모에 없습니다 [2]. 아래는 추정이 아니라 민감도 예시입니다.

| 가정한 유료 고객 비중 | 가중 평균 |
|---|---|
| 75% (응답자 구성과 동일) | 4.4점 |
| 50% | 4.2점 |
| 25% | 4.0점 |

- **개선 희망 항목 45·35·30은 서로 더하거나 비율로 해석하기 어렵습니다.** 복수 선택이라 합계가 110건이고, 이를 고른 사람은 60명입니다 [4]. 나머지 60명이 다른 항목을 골랐는지 무응답인지 알 수 없습니다. 조합별 내역도 없습니다 [4]. 45명 대 35명 대 30명의 차이는 자율 응답 120명 기준이라 순위의 안정성도 약합니다.
- **자유 의견 [5]은 애매한 신호입니다.** "검색이 이미 빨라져 좋다"는 의견은 추가 개선 필요성을 오히려 낮출 수도 있습니다. "검색 개선"이 속도인지 정확도인지도 정의되어 있지 않습니다.

## 3. 팀장 보고 문안 (초안)

> **제목**: 고객 만족도 설문 결과 및 다음 분기 개선 과제 검토
>
> **현황**: 고객 2,400명 중 120명이 응답했습니다(응답률 5.0%, 자율 응답, 미응답자 조사 없음) [1]. 응답자 만족도는 평균 4.4점(유료 4.6점 90명, 무료 3.8점 30명)입니다 [2][3]. 개선 희망 항목은 검색 45명, 가격 35명, 모바일 30명 순이었습니다(복수 선택, 60명이 1개 이상 선택) [4].
>
> **근거 및 해석**: 응답자 기준으로는 만족도가 높고 유료 응답자가 무료 응답자보다 높습니다. 다만 응답률이 낮고 점수 분포가 없어 "고객 대부분 만족"으로 일반화하기는 어렵습니다 [1][3]. 유료 전환 전 만족도와 사용 기간·빈도를 조사하지 않았으므로 "유료 전환이 만족도를 높였다"는 인과 해석은 할 수 없습니다 [6]. 검색은 개선 희망 1위이나 재구매 의향은 조사하지 않아 재구매와의 연결은 확인되지 않았습니다 [4][6].
>
> **비용**: 검색·모바일 개선의 시간과 비용은 개발팀 견적 전입니다 [7].
>
> **기대효과**: 재구매 증가 여부는 이번 자료로 추정할 수 없습니다 [6].
>
> **대응**: 검색 개선을 다음 분기 1순위 후보로 두되 확정은 보류합니다. 아래 확인 사항을 과제 결정 전에 수행하고, 결과를 반영해 우선순위를 재보고하겠습니다.

## 4. 다음에 확인할 것

비용이 낮은 순입니다. 1~4는 기존 데이터나 설문 원자료로 가능하다고 가정했습니다.

| 순서 | 확인 항목 | 해소되는 문제 |
|---|---|---|
| 1 | 전체 고객의 유료·무료 인원 | 가중 평균 산출 [2] |
| 2 | 점수 분포(4~5점 비율, 1~2점 비율) 원자료 | "대부분 만족" 검증 [3] |
| 3 | 개선 희망을 유료/무료별, 조합별로 재집계 | 검색 선호가 특정 집단에 치우쳤는지 [4] |
| 4 | 응답자와 전체 고객의 구성 비교(유료 비중, 가입 시점, 활동량) | 응답 편향 점검 [1] |
| 5 | 자유 의견 전수에서 검색 관련 언급 건수, 검색 속도 실측치 | 인용 문장의 대표성 [5] |
| 6 | 실제 유료 갱신(재구매) 로그와 검색 사용량의 관계 | 재구매 연결 가설. 상관 확인일 뿐 인과는 아님 [6] |
| 7 | 검색·모바일 개선의 시간·비용 견적 | 비용 대비 효과 비교 [7] |

**가정**: 여기서 "재구매"는 유료 갱신·재결제로 보았습니다. 다른 뜻이면 6번을 조정해야 합니다.

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