こちらは、AMA参加者のアンケートで関心のあるトピックに関する質問の例、およびそれらを作成するためのヒントです。お客様は、Specificを使用してアンケートを迅速に構築し、パーソナライズできます—生成して、関心のあるトピックについてのAMA参加者調査を数秒で作成します。
関心のあるトピックについてのama参加者調査に最適なオープンエンド質問
オープンエンドの質問は強力です。これにより、詳細で思慮深い回答を招くことができ、予測できなかったアイデアや動機、問題点を発見できます。これらは、素直なフィードバックや豊富なコンテキストを求めるときに最適です—ただのチェックボックスではありません。実際、研究によれば、76%の人がコメントを残す機会が与えられると、詳しく掘り下げて貴重な定性的データを提供する意欲を示しています。 [1]
将来のAMAで最も話し合いたいトピックは何ですか？
現在、あなたが最も気にしている具体的な質問や問題は何ですか？
最近のAMAで十分に取り上げられていない、または欠けていると感じるトピックはありますか？
AMAを通じてアドバイスを得たい経験や課題を共有してもらえますか？
業界の専門家に取り上げて欲しいトピックは何ですか？
AMAが問題解決に役立った時のことを教えてください—そのトピックは何でしたか？
AMAにどの専門家を招待し、何を聞きたいと思っていますか？
AMAの形式や構造、例えばパネル、1対1、オープンQ&Aなど、どのようなものが好みですか？その理由は？
AMAで最も役立つまたは洞察に富んだ質問は何ですか？
次のAMAで何でも5分間質問できるとしたら、最初に何を質問しますか？
これらのオープン質問の価値は、予期しない洞察や物語が浮かび上がることです。ただし、オープンエンドの質問には非回答率が高く、18％を超えることもあります—対して、クローズドエンドの質問の平均はわずか1-2％です。 [2] だからこそ、Specificのようなツールが輝きます。AIを活用して自動的にフォローアップを行い、貴重なコンテキストが失われないようにします。また、定量的な回答が多い場合、AI駆動の分析が迅速にトレンド、テーマ、感情を明らかにします。 [3]
関心のあるトピックについてのama参加者調査に最適な単一選択の選択式質問
単一選択の選択式質問は、好みを定量化したり、会話を迅速に導く際に理想的です。特に回答者が長い回答に時間を割けない場合に有効です。これらは人々にとって簡単で、迅速な思考を促し、会話の発端に最適です。スマートなフォローアップで会話を深めることができます。AMA参加者向けに調整された例をいくつか示します：
質問: 次回のAMAで特集してほしいトピックはどれですか？
業界トレンド
自己啓発
技術的な深掘り
キャリアアドバイス
その他
質問: AMAの質問をどのように準備しますか？
事前にスピーカーについて調査する
現在の課題を考える
同僚やコミュニティと話し合う
即興で決める
質問: どのAMA形式が好みですか？
オープンQ&A
パネルディスカッション
ファイヤーサイドチャット
構造化インタビュー
「なぜ？」とフォローアップすべきタイミング 選択肢を選んだ際には、なぜその選択をしたのかを尋ねることが重要です。これにより、より豊かな洞察が得られます。例として、「技術的な深掘り」を選んだ場合、「どのような具体的なスキルや技術について取り上げてほしいですか？」とフォローアップすると、表面的な好みを超えて真の動機を理解できます。
「その他」という選択肢を追加するのはいつで、その理由 すべての可能な回答がカバーされていると100％確信していない場合には常に「その他」を追加します。多くのブレークスルーは予期しない回答から生まれます。「その他」にフォローアップを追加することで、新しいトピックを明らかにし、将来のAMAやコンテンツに影響を与えます。
AMA参加者にNPS調査を使用するべきですか？
NPS（ネットプロモータースコア）調査は、AMA参加者の全体的な満足度を測定し、将来のセッションを薦める可能性を測るシンプルで強力な方法です。クラシックなNPS質問—「0〜10のスケールで、AMAセッションを友人や同僚に推薦する可能性はどれくらいですか？」—を使えば、時間の経過に伴う改善を追跡し、最も積極的な支持者を特定できます。重要なトピックに焦点を当てたAMAの直後に特に有用です。スコアを付けた理由を掘り下げる会話フォローアップ（例：「そのスコアの主要な理由は何ですか？」）も提供します。Specificを通じて、関心のあるトピックについてのAMA参加者向けにNPS調査をすぐに開始できます。
フォローアップ質問の力
AMA参加者調査で、フォローアップが魔法を起こします。単一の質問だけでは、全体像を把握することはほとんどありません。だからこそ、自動化されたフォローアップ質問が重要なのです。これらは曖昧な回答を明確にし、より深いニーズを浮かび上がらせ、詳細に深く踏み込むことができます。
SpecificはAIを使って、リアルタイムで賢くコンテキストに基づいたフォローアップを行います。もしも誰かが「もっと技術的なトピックを」と言ったら、AIは「次に取り上げて欲しい技術や課題は何ですか？」と促すかもしれません。この動的なやり取りにより、より深くて実用的な洞察が得られます。メールで人々を追いかけたり、手動で電話をスケジュールするのと比べて、自動フォローアップは大幅な時間と労力を節約し、会話を自然に保ちます。
AMA参加者:「新しい業界トレンドを聞きたいです。」
AIフォローアップ:「現在気になる特定のトレンドや課題はありますか？」
フォローアップを何回尋ねるべきか？ 実際には、各トピックに対して2〜3回のフォローアップが十分です—洞察を深め、回答者を圧倒しないようにします。Specificは、必要な情報を取得したらいつでも移行するか、答えが明確な場合にはスキップすることができます。
これが会話型調査になる理由： 回答者はこれを気に入っています—フォームに記入するのではなく、会話しているように感じられます。この「会話」感が、会話型アンケートがより高いエンゲージメントとより思慮深い回答を引き出す理由です。
AIによる調査分析、テーマタグ付け、感情検出: すべての非構造化テキストを分析するのは難しい作業でしたが、AIがこれをシームレスに実現します。SpecificのAI調査回答分析のようなツールを使用することで、「人々が最もよく言及するトピックは何ですか？」と尋ねるのと同じくらい簡単に集計、セグメント化、さらには調査データとチャットすることができます。
これらのAI駆動のフォローアップ質問は、関心のあるトピックについてのAMA参加者調査をはるかに洞察の多いものにする新しい方法です。調査を生成して、オーディエンスに対する自動フォローアップがどのように機能するかを試してみてください。
関心のあるトピックについての素晴らしいama参加者調査質問をChatGPTに促す方法
GPTの専門知識を引き出して独自のアンケートを作成したい場合は、まずオープンエンドの質問案を考えるように依頼します。以下をお試しください：
関心のあるトピックに関するAMA参加者調査用に10個のオープンエンド質問を提案してください。
もしもっとコンテキストを追加すれば、より良い結果が得られます: 目標を説明し、受講者を説明し、最近のテーマや問題点を挙げてください。 例えば：
スタートアップ創業者向けに毎月のAMAを開催しています。彼らが気にしている新興テーマを発掘し、その理由を知るための10のオープンエンドの質問を提案してください。
一連の質問があれば、GPTに構造を手伝ってもらいましょう：
質問を見て、それらをカテゴリーに分類してください。それぞれのカテゴリーに属する質問を出力してください。
興味深いカテゴリーが見つかったら（例えば、「コミュニティ」や「技術的な課題」）、次のように促してみてください：
カテゴリー「コミュニティ」と「技術的な課題」に対する質問を10個生成してください。
ちょっとした追加情報を加えたこの構造化されたアプローチにより、AIが生成するアンケートは関連性があり魅力的に感じられ、より有用なフィードバックを得ることが保証されます。
会話型調査とは何ですか？
会話調査は単なるデジタルフォームではありません！それはむしろ、パーソナライズされ、自然で取引的でない—思慮深いインタビュアーと会話しているような流れを生み出します。
従来の/手動のアンケートでは、すべての質問を事前に作成します。 AI調査ジェネレーターのように、必要な情報を記述することで、AIがコンテンツに合わせてカスタマイズされた、会話式フロー全体を構築します。
手動アンケート | 会話型、リアルタイムフォローアップとパーソナライズされた ロジック付き |
|---|---|
時間がかかり、特にオープンエンド回答の分析が煩雑です。 | 簡単に情報を集計およびセグメント化し、会話形式で調査データにチャットできます（例：「人々が最も言及する一般的なトピックは何ですか？」）。 |
これらのAI駆動のフォローアップ質問は、関心のあるトピックのAMA参加者調査をこれまで以上に洞察に富んだものにする新しい方法です。アンケートを生成し、オーディエンスに対する自動フォローアップがどのように機能するかを試してみてください。
優れたAMA参加者調査の質問を促すにはどうすればよいですか?
自分自身のアンケートを作成するためにGPTの専門知識を引き出したい場合は、最初にオープンエンド質問をブレインストーミングするように依頼します。このように試してください：
関心のあるトピックについてのAMA参加者調査のための10個のオープンエンドの質問を推奨してください。
より具体的な情報を追加すると、ずっと良い結果を得られます。 たとえて言うと：
私たちはスタートアップの創業者向けに毎月AMAを開催しています。彼らがどのトピックに興味を持つか、またそのトピックが彼らにとってなぜ重要なのかを明らかにするための10個のオープンエンドの質問を提案してください。
一連の質問ができたら、構造の支援を依頼します：
質問を見直し、それらをカテゴライズしてください。カテゴリごとに質問をリストアップしてください。
興味深いカテゴリー（たとえば、「コミュニティ」や「技術的な課題」）を見つけたら、次のように促してみてください：
カテゴリー「コミュニティ」と「技術的課題」の質問を10個生成してください。
余分な情報を少し追加するだけで、AIが生成するアンケートが関連性のある、魅力的で、有用なフィードバックを得ることが保証される構造化アプローチです。
対話型調査とは？
対話型調査は、単なるデジタルフォームではありません！ むしろ、個別化された、自然で取引的ではない、思慮深いインタビュアーと話をしているかのようなリアルな感触のする形式です。
伝統的/手動のアンケートでは、すべての質問をあらかじめ作成します。AI調査生成ツールのようなSpecificを使用すると、必要な情報を記述し、AIが完全な会話形式のフローを構築します—これには、個別に設計されたフォローアップや、パーソナライズされた会話の流れが含まれます。そして、関心のあるトピックについてのAMA参加者の調査を自動的に生成する方法のおさらいを見てみましょう。これにより、次のレベルでのエンゲージメントを促進する、より深いフィードバックを迅速に引き出せるのです。