機能の有用性についてのベータテスターアンケートのベスト質問

ここでは、機能の有用性に関するベータテスターアンケートのための最高の質問と、実行可能なフィードバックを促進する強力な質問を設計するためのヒントを紹介します。Specificを使用すれば、こんな風な会話形式の魅力的なアンケートを数秒で作成できることがわかりました。

機能の有用性に関するベータテスターアンケートのための最高のオープンエンド質問

オープンエンド質問は、実際のユーザーに対して共感を呼ぶ理由や、期待外れに終わる理由を解明するための秘密の調味料です。チェックボックスだけでは得られない文脈や詳細を共有するようベータテスターに促すため、非常に強力です。データポイントだけでなく深みを求めている場合に使用してください。

1. 新機能を使用した際の第一印象は何でしたか？

2. この機能はあなたのワークフローや日常業務にどう影響しましたか？

3. この機能の使用方法に関して、混乱した点や予想外の点はありましたか？

4. この機能は何か問題を解決しましたか？解決した場合、その問題は何でしたか？

5. 最近、この機能が特に役立ったり困ったりした状況を説明できますか？

6. この機能があなたやあなたのチームにとってより有用になるためには何が必要ですか？

7. この機能の代替ツールやソリューションを選ぶ場合はどれですか？その理由は？

8. この機能はどれくらい時間を節約しましたか？

9. この機能に期待していたことができなかったことは何ですか？

10. この機能に1つ変更を加えられるとしたら、それは何ですか？

ベータテストは、このようなフィードバックを引き出すために非常に貴重です。研究では、70%の企業がフィードバック段階で多様な視点を取り入れることで製品の使いやすさが向上したと報告しています。[1] オープンエンダーは、これらの視点を引き出す手助けをします。

機能の有用性フィードバックのためのベストな単一選択式の質問

単一選択式の質問は、構造が必要な際に輝きを放ちます。意見を定量化したり、後でフォローアップ質問を設定する際に最適です。多くのベータテスターにとって、少数の選択肢から選ぶのはより迅速で、あまり恐れを感じないため、会話を深く掘り下げる前に一目でトレンドを見つけやすくなります。

質問: この機能の有用性をどのように評価しますか？

• 非常に有用

• やや有用

• 有用ではない

質問: この機能をどのくらいの頻度で使用しますか？

• 毎日

• 毎週

• 滅多にない

質問: この機能を使用する、または使用しないと決めた理由は何ですか？

• この機能は主要な問題を解決してくれた

• それを知らなかった

• わかりにくかった

• その他

「なぜ？」でフォローアップするタイミング 「有用ではない」や「滅多にない」を選んだ場合は、そこで止まるべきではありません。なぜその選択をしたのかを尋ねて、本当の理由を知りましょう。チェックボックスデータだけではわからない、価値の不足、ギャップ、または潜在的な問題点についての洞察を得る扉を開けます。

「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 選択肢が限られている場合や、新しい視点を本当に求めている場合には、ベータテスターに「その他」のオプションを提供してください。次に、その独自の回答を掘り下げてみてください。しばしば考えていなかったアイデアを引き出し、これらの回答は最も有用なフォローアップ質問を引き起こし、予期しない問題やクリエイティブな機能使用法を明らかにします。

NPS質問: ベータテスターアンケートでの重要性

NPS（ネットプロモータースコア）は、ユーザーに製品や機能を他の人に薦める可能性を尋ねます。機能の有用性に関するベータテスターアンケートでは、NPSは重要です。新機能が実際に支持を引き起こすか、それとも作業が必要かを迅速に教えてくれます。NPSスコアと「なぜそのスコアを与えたのか？」を組み合わせることで、初期の利用者からの直接的で率直なフィードバックを得ることができます。この自動化されたNPSアンケートをベータテスターに試してみてください。

NPSは、回答が迅速であるだけでなく、最大の支持者と批判者を識別するのに役立ち、それに基づいて修正の優先順位を決めたり、将来のマーケティングストーリーに活用したりできます。

フォローアップ質問の力

フォローアップのないオープン回答は、推測を余儀なくされることが多いです。SpecificのAIによるフォローアップ質問により、最初の回答を完全な会話に変え、ベータテスターの考えの背後にある「なぜ」と「どのように」を明らかにします。それにより、良いベータフィードバックループを通じて洗練された製品はユーザーの保持率を高め、ベータテスターは聞き取りを受け、あなたは明確さを得ます。[2]

SpecificのAIは、スマートでリアルタイムなフォローアップを行い、人間の専門家のように会話を自然に保ち、重要な詳細を見逃すことがありません。これにより、チームは明確化を求めるメールのやり取りに費やす時間をかなり節約できます。

• ベータテスター: 「機能自体はいいけど、もっとできるようにしてほしい。」

• AIフォローアップ: 「どの機能や能力が欠けていると思いますか？詳しく教えてください。」

そのフォローアップがないと、「もっとできるべき」の解釈に困り、文脈と実行可能な洞察を見逃してしまいます。

フォローアップしてみるべき数 一般的に、各回答の主な洞察を引き出すには2～3のフォローアップ質問が十分です。Specificではこの制限を設定したり、洞察が明確であれば即座に停止したりでき、会話を生き生きと保ちます。

これにより会話型のアンケートになります—静的なフォームではなく、本物の双方向インタビューであり、フィードバックをより豊かにします。

AIが回答を分析 多くのオープンテキストがあっても、AIを利用した回答であれば、このAI調査応答分析のように、テーマを簡単に整理し理解することが可能です。自分で全ての言葉を読むことなく、主要な懸念事項や賞賛を瞬時に表面化させることができます。

この自動化されたフォローアップのアプローチは新しいです。ぜひアンケートを生成して、どれほど深く、どれほどクリアにフィードバックが得られるかを体験してみてください。

ベータテスター用のアンケート質問を生成するためのAIの促し方

しばしば最も迅速なブレインストーミング方法は、GPTや任意のAIアンケートビルダーにコンテキストを提供することです。広がりを持たせるには簡潔なプロンプトを使用しますが、深さと質に合わせたコンテキストを追加します。シンプルな要求から始めます：

ベータテスターアンケートについて、機能の有用性に関する10個のオープンエンド質問を提案してください。

しかし、ユーザーや製品について少し共有し、何を学びたいかを伝えると質が向上します。例：

当社のSaaSプラットフォームはリモートチームがデザインファイルを共同作業するのを助けます。新しいコメント機能を導入しています。この機能の有用性、痛みのポイント、望まれる改善点を理解するために、ベータテスターのためのオープンエンド質問を10個提案してください。

リストを生成したら、AIにコンテンツを整理するよう指示します：

質問を見て、それをカテゴリー化してください。カテゴリとその下に質問を出力してください。

カテゴリができたら—例えば、「最初の印象」「ワークフローへの影響」「機能のギャップ」—さらに調査したい領域を選び、プロンプトを投げます：

ワークフローの影響と機能のギャップについてのカテゴリーで10個の質問を生成してください。

この層状のプロンプティングにより、数分で洗練され、フィットしたアンケートを構築できます。これはSpecificのAIアンケートジェネレーターが元から持っている機能です。

会話型のアンケートとは？

会話型のアンケートは、ただ単に質問のリストではなく、まるで人と話しているように感じる適応的な対話です。このアプローチはベータテスターのエンゲージメントを高め、回答率を上げ、より豊かで的確なフィードバックを得られます。途中で投げ出されるアンケートや平坦な「ふーん」といった回答はもうありません。

AIを用いたアンケート作成では、定型のフォーム構築プロセスを省略できます。フィールドで迷うのではなく、AIに話しかけ、目標を述べればアンケートが作成され、回答に基づいた個別フォローアップや分岐の論理も含まれます。これは単に迅速であるだけでなく、実際の目標やオーディエンスに合った質問を生み出します。

ベータテスターアンケートにAIを使用する理由より豊かなフィードバック、より少ない手作業、そして製品開発における真の推進力が欲しい場合、AIアンケートツールはそれに応えてくれます。データを集めるだけでなく、迅速に理解を深め、迅速な改善と自信を持った製品発売を可能にします。この効果をSpecificで毎日目の当たりにしています、特に迅速なサイクルを実行するチームや大量のフィードバックを集めるチームにとって有効です。

AI搭載会話型アンケートを構築する手順を詳細に視るには、ベータテスターアンケート作成ガイドをご覧ください。

Specificは、クリエイターとベータテスターの両方にとって最高の会話型アンケート体験を提供します。それはモバイルフレンドリーで直感的であり、皆にとってフィードバックループをより少しでも楽しくさせます。

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