最高のNPS、CSAT、およびCESの顧客調査質問を見つけることは、顧客関係を理解し改善する方法を変えることができます。これらのフレームワーク—NPS（ネット・プロモーター・スコア）、CSAT（顧客満足度スコア）、CES（顧客努力スコア）—は、顧客中心のチームが経験と忠誠度を測るために必要な基本指標です。
AIを利用した調査により、一般的なアンケートを超えることができます。各会話は適応し、フォローアップ質問を知的に行い、従来の調査では達成できない深い洞察を得ます。これらの調査の作成は、AI調査ビルダーとチャットするのと同じくらい簡単です—専門知識は不要です。
真の顧客忠誠を明らかにするNPSの質問
古典的なNPSの質問は直接的で普遍的に知られています。0から10のスケールで以下の質問をします：
「当社の製品やサービスを友人や同僚にお勧めする可能性はどのくらいありますか？」
それだけでシンプルですが強力です。この手軽さが、NPS調査が20％から40％の回答率を達成することが多い理由です。平均的な調査の3％の回答率から大きく飛躍します。短くて簡単なものには人々もより応じます。[1]
NPSの洞察を本当に引き出すのは、その数値の後に何をするかです。最新のAI駆動の調査はすぐに異なるフォローアップ質問をスコアに基づいて行います：
支持者（9–10）：これらはあなたの熱狂的なファンです。AIはここで何がうまくいっているか、推薦する動機を探り、インスピレーションを与えるストーリーに触れます。
消極的（7–8）：どちらか判断を決められない人たちです。AIは好奇心を持ち、なぜより高いスコアを付けられなかったのか、未開発の可能性があるのかを探ります。
批判者（0–6）：離脱のリスクがあります。ここでAIは共感を示し、システムが不満の原因や満たされていないニーズ、緊急の修正点を掘り下げます。
具体的なNPSセグメントごとのAIフォローアップの実例は以下の通りです：
支持者フォローアップ：「高スコアをありがとうございます！当社の製品について最も気に入っている点を教えてください。最近どのように役立ちましたか？」
消極的フォローアップ：「ご意見をありがとうございます。推薦する気になった理由を教えてください。」
批判者フォローアップ：「ご期待に沿えず申し訳ありません。何が起きたのか、または何が困難だったのか教えていただけますか？」
分析のために、AIツールはNPS高回答率に伴うフィードバック量を理解するのにも役立ちます。例のプロンプト：
「支持者の方々が推薦する最も一般的な理由は何ですか？」
会話型の調査は、それらの敏感なフォローアップに対してより親しみやすい環境を提供し、NPSプロセスを別の無関係なフォームではなく、本物のチャットのように感じさせます。すべての回答には文脈があり、単なるスコアではなく実用的なストーリーを捉えることができます。詳細については、この機能をチェックしてください：自動AIフォローアップ質問。
CSAT質問でリアルタイムの満足度を測定
NPSとは異なり、CSATの質問は非常に柔軟です。その目的は即時の反応を捉えることです—サポートコール、チェックアウト、または新機能のリリース直後に。シンプルさが、CSATスコアが75％から85％の「良い」基準とされる理由を説明するのに役立ちます。[2]
CSATフォーマットのオプション：
数値スケール：「あなたの経験にどの程度満足していますか？」（1–5または1–10）
絵文字スライダー：「最近の購入についてどう感じましたか？」 😀 😐 😞
はい/いいえ：「本日、カスタマーサポートで問題は解決されましたか？」
さまざまなシナリオに適した最良のCSAT質問はこちらです：
「本日、サポートのやり取りにどの程度満足していますか？」（1–5スケール）
「これまでのオンボーディングの経験についてどう感じますか？」（絵文字/顔スケール）
「今日問題を解決できましたか？」（はい/いいえ）
「チェックアウトプロセスにどの程度満足していますか？」（1–7スケール）
強力なのは、AI燃料の調査がすぐに調査することです（適切な時に）：
「あなたが4つのうちの評価を選んだのは、何か出来ることがあったからですか？」
「あなたが『いいえ』を選んだのは、何かが抜けているか次回できることがありますか？」
CSAT回答を分析するための例のプロンプト：
「リリースX後の不満を持つユーザーのパターンは何ですか？」
CSATのタイミングはすべてです。私はユーザーアクションの直後（チケットを解決した後、オンボーディングを完了した後、購入を完了した後）にアプリ内でCSAT調査を行うのが好きです。それをアプリまたはウェブサイト内に置くことで、その瞬間のフィードバックをキャッチし、経験がまだ新鮮な間にデータが信頼性を保ちます。最良の回答率のために、CSAT調査を短く関連性のあるものに保ち、ユーザーがフィードバックを与える正しい場所を探す必要がないようにします。
努力と摩擦を明らかにするCES質問
CESは、顧客が必要なことをどれほど簡単に（または難しく）達成できるかを調べ、将来の忠誠心と離脱の強力な指標となります。CESは通常、1から5または1から7のスケールで、タスクをどれほど楽に達成したかをユーザーに評価させます。
「本日、問題を解決するのはどれほど簡単でしたか？」（1–5スケール）
[3] CESは多くのタッチポイントで機能します—サポートだけでなく、オンボーディング、製品採用、またはチェックアウトの流れでも。以下は賢い変種です：
サポート：「当社のチームから必要な支援を受けるのはどれほど簡単でしたか？」（1–5スケール）
オンボーディング：「私たちと一緒に始めるのにどれくらいの努力が必要でしたか？」（1–7スケール）
チェックアウト：「本日購入を完了するのはどれほど簡単でしたか？」（1–5スケール）
AIを利用した調査は、低いスコアに即座に反応し、自然な言葉で摩擦の詳細を浮かび上がらせます：
「3という返答ですが、何がそのステップを予想よりも困難にしましたか？」
「スタートをより簡単に感じさせるために何ができますか？」
AIを使った分析は、規模が大きくても簡単になります：
「当社のチェックアウトジャーニーで反復している摩擦点は何ですか？」
優れたAIツールは、痛みのポイントを自動的に要約し、共通のテーマを強調するので、チームは直接的に解決策に取り組むことができます。AI調査応答分析がCES調査や広範なカスタマージャーニーマッピングにどのように機能するかを確認してください。
CESの重要性：高い努力は不満と離脱につながり、低い努力は信頼と忠誠心を築きます。研究では、CESは、特定の旅においてCSATやNPSよりも強く、顧客が残るかどうかを予測するものであることが示されています。[3]
シナリオ | 高努力 | 低努力 |
|---|---|---|
サポート | 複数のコンタクト、待ち時間、情報の繰り返し | シングルコンタクト、情報の繰り返しなし、迅速な解決 |
オンボーディング | 設定が難しく、ステップがわかりにくい | ガイド付き、ステップバイステップ、迅速なアクセス |
チェックアウト | エラー、データの再入力、遅い読み込み | シームレス、オートフィル、数クリック |
AI分析を使ったNPS、CSAT、およびCESの結合
NPS、CSAT、およびCESを組み合わせることで、顧客体験の忠誠心、即時反応、隠れた摩擦までのすべての重要な側面を網羅します。AIがこれらすべての洞察を結びつけ、スピードで実行可能なパターンを浮かび上がらせることが真のゲームチェンジャーです。私は、AI駆動の応答分析を導入した後、企業が15％のNPS向上を見たことがあります—顧客の痛みのポイントをどの指標にも応じて初めて見て修正したからです。[4]
AIを使って調査タイプ間のトレンドを見つけ、点を結び合わせ、例えば「高努力後の低いCSATを動かしているものは何か？」といったことを探ります。
指標を回転させます：毎週のクイックCSAT、オンボーディング後のCES、月次または四半期ごとのNPS。AIは歴史的な文脈を保持し、時間の経過とともに変化をキャッチします。
すべてのチャネルと時間期間にわたって追加の手作業なしで分析します。
AI駆動のクロスメトリック分析を開始する方法：
「今四半期のNPS批判者と低CSAT回答者の間のトップテーマを比較してください。」
そして、調査フローを更新または改善したいときは、AI調査エディターを使い、AIとチャットするだけで質問、フロー、フォローアップを簡単に調整できます。アプリ内の調査では、カスタムCSSによりブランド体験をシームレスに保ちます—調査がアプリの自然な一部のように見えます。
会話の利点：AI駆動のチャット型調査は、従来のフォームよりも高い回答率と質の高い回答を促進することが示されています[5]。人々を引き付け、有用なストーリーを引き出し、調査を顧客の一部のように感じさせます。会話型の調査ページがどのように機能するかを見たいですか？詳細は会話型調査ランディングページをご覧ください。
今日から意味のある顧客フィードバックを収集開始
次の調査を数分で開始し、強力なAI駆動のフォローアップ、組み込みの分析、シームレスで会話のような体験を実現します。独自の調査を作成し、顧客との接続方法を変え始めましょう。
Specificを使用すると、比類のない洞察、ユーザーエンゲージメントの向上、そして重要な人々のための最高の体験を得られます。顧客フィードバックジャーニーを始めるのにこれ以上の時はありません。
