商品発見に関するEコマースショッパー調査

AIと対話してプロフェッショナルなレベルの調査を作成する

Ecommerceショッパーがどのように商品を見つけるかを具体的に知りたいですか?Specificを使ってAI駆動型のアンケートを数秒で生成し、実用的な洞察を手に入れましょう。クリックするだけで開始できます。

Ecommerceショッパーの商品発見アンケートが重要な理由

商品発見に関するEcommerceショッパーのフィードバックアンケートを実施していないと、重要な洞察と収益のチャンスを逃してしまいます。それがなぜ重要かはこちら:

  • 55%のヨーロッパのショッパーが、検索エンジンをスキップし、直接小売サイトにアクセスします。あなたのウェブサイトの体験はブランドの第一線です。それがうまくいかない場合、注目やコンバージョンを逃してしまいます[1]。

  • アメリカのオンラインショッパーの6割(60%)が、小売ウェブサイトの検索機能が改善を必要としていると考えています。ショッパーが商品を見つけるのに苦労すると、フラストレーションが溜まり、売上を失う原因になります[2]。

  • 40%のショッパーが無関係な検索結果に幻滅しています。そのネガティブな印象は長引き、ブランドの perceptionを損ないます[3]。

Ecommerceショッパーが何を望んでいるのかを知り、彼らの苦痛ポイントを早期にキャッチすることは、タッチポイント、ナビゲーション、推奨事項を改善することに繋がります。そうしないと、以下のリスクがあります:

  • 競合他社に売上を奪われる

  • 次のベストセラー機能のきっかけとなるトレンドを見逃す

  • 修正可能なUX問題で忠実なショッパーを失う

Ecommerceショッパー認識アンケートの重要性は明白です:彼らが提供する直接的なフィードバックが、コンバージョンする体験を構築するために必要です。次のリサーチスプリントを考慮していますか?Ecommerceショッパーの商品発見アンケートのためのベストクエスチョンの詳細ガイドをご覧ください。

EcommerceショッパーのためのAIアンケートジェネレーターを使用する理由

正直に言いましょう—アンケートを一から作成するのは手間がかかります。伝統的なツールでは、質問の文言、ロジック、分岐を考える必要があります。手動のデザインでは、偏ったまたは退屈な質問のリスクもあります。そこがSpecificのようなAIアンケートジェネレーターが一線を画すところです。

AI駆動型デザインによるアンケートは、従来のフォームと比較して最大40%高い完了率を見せ、25%少ない不整合な回答を生成します[4]。また、ショッパーの42%が、小売サイトで正しい商品を見つけるのにAIアシスタント(ChatGPTのような)を使用することに快適さを感じています[5]。

手動のアンケートデザイン

AIアンケートジェネレーター(Specific)

設定が遅く面倒

チャットで数秒で作成されるアンケート

曖昧、偏見、または退屈な質問のリスク

AIが専門レベル、中立的で鋭い質問を提案

複雑なロジック、フォローアップが難しい

自動の会話型フォローアップクエスチョン

手動分析、スプレッドシートでの体操

AIがフィードバックを即座に分析し要約

Specificはテレビショッキングな会話型アンケートのために構築されており、単なるフォームではありません。これにより、作成者と回答者の両方が自然な魅力的体験を楽しめます。デザイナー、製品マネージャー、マーケターは、Specificを使用して一流のフィードバックフローを実現し、単なるタスクではなく実際の会話のように感じられます。

実際の洞察を引き出す質問の設計

「まあまあ」の洞察と「すごい」洞察の違いは、あなたが尋ねる質問にかかっています。SpecificのAIアンケートジェネレーターはこのゲームを知り尽くしています。

クラシックな例を紹介します:

  • 悪い例: “探していたものが見つかりましたか?”

  • 良い例: “当社のサイトで何を検索しましたか、それを見つけるのはどれほど簡単でしたか?”

最初の質問は閉じられた質問で表面的です。二番目は詳細を促し、正直なフィードバックを招きます。SpecificのAI駆動のアンケートエディタは曖昧または誘導的な質問を自動的にフラグし、鋭く中立的な代替案を提案します[6]。

プロのヒント: 常にオープンエンドの質問を「なぜ」または「どのように」で続けるように心がけ、Ecommerceショッパーに詳細を語ってもらいましょう。回答が深いほど、未解決のニーズが浮かび上がる可能性が高まります。

実用的なリストをお探しですか?Ecommerceショッパーの商品発見アンケートのトップ質問タイプをご覧ください。または、AIビルダーに飛び込み、次のフィードバックランでSpecificの専門知識を活用してください。

前の返信に基づいた自動フォローアップクエスチョン

Specificがもたらす最も強力なアップグレードの1つが、リアルタイムのAI駆動型フォローアップクエスチョンです。スクリプトに拘る代わりに、AIは賢明なインタビュアーのように耳を傾け、その後で文脈を掘り下げます。これは商品発見の研究にはゲームチェンジャーです。

手動アンケートは、このステップを見逃しがちで、一般的な回答を導きます:

  • Ecommerceショッパー: “正しいカテゴリーを見つけるのに苦労しました。”

  • AIフォローアップ: “どのカテゴリーを探していたのか教えていただけますか、難しかった理由は何ですか?”

そのフォローアップをしないと、曖昧な回答しか得られず、チームはメールでフォローアップするか(遅い!)、リスクのある仮定をすることになります。自動的でその場でのフォローアップは時間を節約し、より豊かで正確なデータを提供します。

ぜひ試してみてください—ここからアンケートを生成し、Specificの自動フォローアップクエスチョンがいかに自然で、すぐに会話のように感じられるアンケートを作成するかを確認してください。

各回答が tailored のフォローアップを促すと、あなたのアンケートは会話型アンケートになり、静的なフォームよりもはるかにエンゲージングです。

Ecommerceショッパー商品発見アンケートの提供方法

適切なショッパーの前にアンケートを出すことが戦いの半分です。Specificは2つの強力で摩擦のない方法でデプロイできます:

  • 共有可能なランディングページアンケート:ユニークなリンクを生成し、メール、ソーシャル、SMS、またはニュースレターに埋め込んで共有できます。大量のフィードバック、パネル、またはより広い顧客ベースにリーチする際に最適です。

  • 商品内アンケート:サイト検索の後、チェックアウト時、新しいコレクションを閲覧した後など、旅のキーとなる瞬間にショッパーをターゲットにできます。行動に基づくトリガーにより、商品発見が頭にあるうちにフィードバックが得られます。

Ecommerceショッパー商品発見リサーチには、商品内会話型アンケートが比類ない関連性を提供します:コンテキストの中でリアルタイムの反応が得られ、体験の後日になってからではなく、その瞬間が把握できます。ランディングページリンクは、より広範なリーチやスケジュールされた離脱チェックにおいて強力な選択肢です。さらに多くのユースケースについてはこちらをご覧ください。

AIアンケート分析: レスポンスからの即座の洞察

回答が届けば、SpecificのAI駆動型アンケート分析が始まります。手動の整理を忘れてください—このAIは即座に回答を要約し、新興テーマを見つけ、感情を検出し、データと直接チャットすることさえ可能です。自動トピック検出、主要な推進要因分析、構造化要約のような機能により、いつでもスマートで実用的な洞察へのクリックだけでアクセスできます。

もっと深く掘り下げたいですか?AIを使ったEcommerceショッパー商品の発見アンケート回答の分析法に関するヒントをこちらでご覧ください。

今すぐ商品発見アンケートを作成

より鋭いフィードバックを得る準備はできましたか?このページから数秒で高品質な、会話型のEcommerceショッパー商品発見アンケートをAIで作成しましょう。

ぜひ試してみてください。楽しいですよ!

情報源

  1. ファクトファインダー。 55%の買い物客が直接小売業者のウェブサイトにアクセスして製品を探しています。

  2. 小売今日。 10人に6人のオンラインショッパーがより良い製品検索体験を求めています。

  3. グローブニュースワイヤー。 ルシッドワークスのEコマースレポート:サイトナビゲーションと製品発見の旅におけるショッパーの好み。

  4. セールスグループ.ai。 AI調査ツール:完了率の向上、一貫性の低下、分析の迅速化。

  5. PRニュースワイヤー。 42%のショッパーがAIを活用した製品発見ツールに前向きに対応しています。

  6. セールスグループ.ai。 AI調査ツールは質問の先導を検出し、中立的な選択肢を提案できます。

Adam Sabla - Image Avatar

アダム・サブラ

アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

アダム・サブラ

アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。