これから、機能の発見可能性に関するベータテスター向けのアンケートに最適な質問をいくつかご紹介し、それに加えて質問を作成するための必須のヒントをお伝えします。Specificを使用すれば、目的と知りたいことを記述するだけで、このようなアンケートを数秒で生成できます。
機能の発見可能性に関するベータテスター向けアンケートのための最高の自由記述式の質問
自由記述式の質問は、構造的な質問では見逃してしまうかもしれない文脈、動機、驚きを捉えるのに役立ちます。テスト初期の段階でどのような問題が発生する可能性があるかわからないとき、特に詳細な洞察が必要な場合に理想的です。
製品を使用するとき、最初に気づいた新しい機能はどれですか？ それがあなたの注意を引いた理由は何ですか？
見つけるのに苦労した機能や、後になって利用可能だと気づいた機能はありましたか？ あなたの経験を詳しく説明してください。
新しい機能または更新された機能をどのように通常探すのか、私たちに説明できますか？
製品で新しい機能を発見するのに役立ったことは何ですか？
特定の機能を見つけるのが難しかった理由は何ですか？
機能が存在しないと思った瞬間があり、その後で見つけたことがありますか？ それはどのように起こりましたか？
製品のレイアウトやナビゲーションが機能の発見を助けたり、妨げたりしましたか？
機能の配置や名前で混乱したことはありますか？ それはどのようにしてですか？
機能を初めて発見または使用したときの「アハ！」と思った瞬間について説明してください。
機能の発見可能性を改善するために1つ変更を提案できるとしたら、それは何で、なぜですか？
なぜ自由記述式の質問を使うのか？研究によれば、製品デザインにユーザーのフィードバックを組み込むことは、お客様満足度を27％向上させ、コンバージョン率も改善します[1]。ベータテスターは重大かつ特異な発見可能性の問題を指摘することが多く、特に彼ら自身の言葉で経験を説明する余地が与えられるときにそうです。
機能の発見可能性に関するベータテスター向けアンケートのための最高の単一選択式質問
単一選択式質問は、フィードバックを量的に把握し、トレンドを見つけ、ベータテスターを共有に向かわせたいときにぴったりです。時には、フォローアップで心を開く前に、オプションをクリックするほうがはるかに簡単なこともあります。以下に、機能の発見可能性に関するフィードバックを得るための質問構造の例を示します：
質問：製品内で新しい機能を見つけるのはどのくらい簡単でしたか？
非常に簡単
やや簡単
やや難しい
非常に難しい
質問：新しい機能を最初に発見したときに、次の中でどれが最も当てはまりますか？
プロダクトツアーまたはオンボーディング
プロダクト内での発表またはツールチップ
メニューや設定の探索
他のユーザーに教えてもらった
その他
質問：機能を見つけるためにリソース（ヘルプドキュメント、フォーラム、チャットサポート）を利用しましたか？
はい
いいえ
試したが必要なものが見つからなかった
「なぜ？」を尋ねるべきとき私たちは常に、構造的な選択の後には深堀りします。特に機能の発見が「難しい」や「やや難しい」と言われたときにはそうします。「それが難しかった理由は？」と尋ねることで、根本的な問題—不明瞭なアイコン、隠しメニュー、名前の混乱—を明らかにします。ニュアンスはよく製品決定に影響を与え、実際の改善を推進します。
「その他」の選択肢を追加すべきときと理由「その他」を含めることで、こちらが予測できなかった発見をテスターに浮上させることができます。私たちは常に簡単なフォローアップを追加します：「機能をどのように見つけたか、少し教えてください。」これらのワイルドカードの回答が最も革新的な変化をもたらすことが多いです。
ヒント：Multiple-choiceのアンケート質問を作成するためのを使用して、簡単にカスタマイズし構築できます。
機能の発見可能性に関するベータテスターアンケートにNPS質問を使用すべきか？
Net Promoter Score (NPS)は黄金の標準的な質問です：「[製品]を友人または同僚に推奨する可能性はどのくらいですか？」 ベータテスター向けにこれを調整します：「新しい機能を発見して使用した容易さに基づき、この製品を推奨する可能性はどのくらいですか？」これにより、発見可能性全体の体験—単なる有用性だけでなく、ユーザーの旅全体を基準とすることができます。
NPSがうまく機能する理由は、それが比較的であるからです。私たちは、機能の発見可能性がユーザーのブランド推奨にどのように影響するかを知ります。ユーザーエクスペリエンスメトリクスを追跡する企業の70％がより速い収益成長を実現しており、NPSは主要な指標です。この質問をすぐに追加するには、すべてのロジックとスマートなフォローアップを処理するベータテスター向け自動NPSアンケートビルダーをご覧ください。
フォローアップ質問の力
誰かの最初の回答だけで止まらずに、それに続く質問をすることで、最高の洞察が得られます。SpecificのようなAIによって駆動される自動化されたフォローアップ質問は、手動の追跡や推測をせずにリアルタイムで徹底的に調査することを可能にします。これが会話型アンケートの本領を発揮する場面です：AIが専門家のように明確化の質問を行い、固定された形式では得られない意味のあるフィードバックを収集します。
ベータテスター：「最初はエクスポート機能を見つけられませんでした。」
AIフォローアップ：「それはなぜ見つけにくかったのでしょうか？ 位置、言葉遣い、それとも他の理由ですか？」
次の質問は通常「アハ！」の瞬間です。それがなければ推測に頼ることになります。
フォローアップを何回尋ねるべきか？通常、2〜3回のターゲットを絞ったフォローアップで文脈をつかむのには十分です。明確にするための時間を提供しつつ、テスターを疲れさせません。確認に必要な主要な洞察が得られた後は、次に進みます。テスターの疲労を感じさせず、集中した会話を続けるために、Specificではフォローアップ設定を簡単にコントロールできます。
これにより、会話型アンケートになります：フォローアップのたびにアンケートが動的で魅力的なチャットに変わり、乾いた質問形式では得られない突破口に繋がる細微な違いを集めます。
AIアンケート応答分析：AIを使用すると、開放的な詳細がたくさんある場合でも、すべての応答を迅速に分析できます。パターンを要約し、Specificの組み込みAI分析を使用してテーマを見つけるのがどれほど簡単かを確認してください。
これらのスマートフォローアップ質問は大きな変革をもたらします—AI駆動のアンケートを構築して、それを自身でお試しください。会話の違いを見ることができます。
ChatGPTまたはGPTベースのAI用のアンケート質問プロンプトの書き方
AIのためにプロンプトを書くのは簡単ですが、少しばかりの文脈を加えると効果が増します。次のように始めてみてください：
機能の発見可能性に関するベータテスターアンケートのための、自由記述式の質問を10件提案してください。
AIにもっとパーソナライズしてもらうにはどうすれば良いでしょうか？ 追加の文脈を提供してください—あなたの会社、製品の種類、目標、知りたいことを説明してください：
「私たちはSaaS分析プラットフォームで新しいレポート機能をテストしています。私たちのベータグループは主に技術的ではない中小企業のユーザーで構成されています。彼らの最初の1週間で新しい機能をどのように発見して理解するかを評価するために、自由記述式の質問を10件提案してください。混乱、見逃された価値、改善のアイデアを見つけることに重点を置いてください。」
次に、このプロンプトを構造化のために試してください：
質問を見て、それらをカテゴライズしてください。カテゴリを出力し、それに下の質問を分類してください。
最後に、最も気になることに集中してください：
「機能の名前付けと配置」と「ユーザーオンボーディングエクスペリエンス」のカテゴリに10件の質問を生成してください。
このやりとりでアンケートをよりシャープにできます。さらに編集や改善をしたいのであれば、Specificに組み込まれているAIアンケートエディターにより、すべてこれをただチャットするだけでできるので、手作業でフォームを作成する必要はありません。
会話型アンケートとは何か？
会話型アンケートは単なるデジタルフォームではありません—それは各テスターの応答に合わせてアンケートが適応するインタラクティブなチャットです。静的なリストではなく、洞察力のある人間のインタビュアーのようにダイナミックでコンテキストに応じたプロービングが可能です。
例えばアンケート作成を取り上げます。従来のフォームは、時間がかかり、各シナリオを事前に考える必要があります—機能の発見可能性のような微妙なものにはほとんど現実的ではありません。それとは対照的に、SpecificのようなAIアンケートビルダーを使用すると、シナリオを記述するか質問リストをコピーするだけで、プラットフォームは各回答に基づいて尋ねたり、明確化したり、より深く掘り下げたりする方法を理解しているアンケートを設定します。
マニュアルアンケート作成 | AI生成会話アンケート |
|---|---|
各質問/オプションを手動でリスト化 | 目的を説明し、AIに生成とプロービングを任せる |
フォローアップなし、あらかじめプログラムされた場合を除く | 曖昧な回答のためのダイナミックフォローアップ |
更新、テスト、またはローカライズが難しい | インスタントにチャットで編集、ローカライズ、分岐ロジック |
退屈で低いエンゲージメント | インタラクティブで魅力的なチャット体験 |
なぜAIをベータテスターアンケートに使用するのか？ Specificの会話型アンケートは、より豊かなインサイト、より良いエンゲージメント、ユーザーがどのように機能を発見し、利用するかのより正確な理解を促進します。静的な回答ではなく、アンケート規模での専門家インタビューの深さを得ることができます。ベータテスター向けの機能発見可能性に関するアンケートを作成するための手順ガイドをご覧ください。
Specificのリアルタイムフォローアップ、AIによる自動分析、シームレスなユーザーエクスペリエンスの組み合わせは、サーベイ作成者とテスターの両方が本当に望むもの—迅速で関連性のあるインサイトを、終わりのないメールや無駄なフィードバックなしで実現させます。次のAIアンケート例を作成したいのであれば、テスターにとってシームレスで、チームにとって実用的にするために、それを会話型にすることが重要です。
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