パフォーマンスに関するベータテスター調査で聞くべき質問

パフォーマンスについてのベータテスター調査のためのベストクエスチョンと、それらを作成するためのヒントを紹介します。Specificを使えば、瞬時に魅力的で会話型の調査を構築できるので、設定に悩むことなくインサイトに集中できます。

パフォーマンスに関するベータテスター調査のための最良のオープンエンドクエスチョン

オープンエンドクエスチョンは、ベータテスターに詳細なパフォーマンスのフィードバックを共有させ、予想外の問題やバグを発見するのに役立ちます。事実、調査によれば、回答者の81％が、事前定義されたオプションが見逃すような問題（例えば、予期せぬ遅延やグリッチなど）を自由に回答する機会があると指摘します [2]。とはいえ、オープンエンドクエスチョンは無回答率が高い（場合によっては18％以上）ことも事実であり、フォーカスを絞って調査疲れを最小限に抑えることが賢明です。[1]

特に必要な場合には、オープンエンドクエスチョンを推奨します:

• 特定の使用シナリオにおけるコンテキスト

• 「どのように」または「なぜ」何かが起こるかについてのストーリー

• パフォーマンスボトルネック、エラー、または遅延に関するフィルタリングされていないフィードバック

パフォーマンスについてベータテスターに尋ねるべき10のオープンエンドクエスチョンは以下の通りです:

1. 製品の速度や応答性について最初に気づいたことは何ですか？

2. アプリが遅い、または遅延していると感じた瞬間について説明できますか？

3. 予想外にロードに時間がかかると感じた機能はありますか？

4. パフォーマンスがワークフローに影響を与えた時のことを教えてください—何が起こりましたか？

5. マルチタスクや機能の切り替え時に製品はどのように機能しましたか？

6. デバイスやブラウザによってパフォーマンスは変化しましたか？説明してください。

7. エラー、フリーズ、クラッシュはありましたか？その時、何をしていましたか？

8. 他の似たようなツールと比べてパフォーマンスはどうですか？

9. タスクを素早く終えられましたか、それとも何かがあなたを遅らせましたか？

10. 製品のパフォーマンス改善に対する他の考えや提案はありますか？

パフォーマンスについてのベータテスター調査のためのベストなシングルセレクト多肢選択クエスチョン

シングルセレクト多肢選択クエスチョンは、意見を定量化し迅速にトレンドを把握したい場合に最適です。それらはまた、会話を始めやすくし、特に時間が限られているテスターにとって応答しやすくなります。時には、エッセイ形式の回答を書くよりも、近いものを選ぶ方が取り組みやすいこともあります。後でフォローアップクエスチョンで詳しく掘り下げることができます。

質問: 全体として、製品のパフォーマンスをどのように評価しますか？

• 優れている

• 良い

• 普通

• 劣っている

質問: パフォーマンスに関して最も気になった点はどれですか？

• 読み込み速度

• 入力の応答性

• 安定性/クラッシュ

• その他

質問: 期待に対して製品はどのようにパフォーマンスしましたか？

• 期待をはるかに上回った

• 期待をやや上回った

• 期待通り

• 期待を下回る

「なぜ？」でフォローアップする時とその理由 複数選択の回答を選んだ後、特に否定的または中立的な回答の場合は、「なぜそのオプションを選んだのですか？」と尋ねるのが賢明です。これにより、より豊かなフィードバックの扉が開かれます。たとえば、ベータテスターがパフォーマンスを「普通」と選んだ場合、「不足を感じた部分は何ですか？」といったフォローアップは、特定の詳細を見逃さずに明らかにする事がよくあります。

「その他」の選択肢を追加する時及びその理由 すべての可能な回答を予測できない場合は、常に「その他」を含めてください。ベータテスターはリストにないパフォーマンスの問題を発見するかもしれません—「その他」を追加し（コメントボックス付き）、彼らのフィードバックを表面化させ、賢いフォローアップが貴重で予想外の洞察を明らかにすることができます。

ベータテスターのためのNPSスタイルの質問：適合していますか？

ネットプロモータースコア（NPS）は、忠誠心と全体的な感情を測定するためのシンプルかつ証明された方法です—ベータテストにおいても同様です。パフォーマンスに基づいて製品を推薦する意向をテスターに尋ねることで、満足度を即座に把握でき、ネガティブな要因を迅速に特定し、時間と共に監視するための一目で分かるベンチマークを提供します。何よりの特長は、SpecificのNPSアンケート作成ツールを使ってワンクリックでベータテスタ向けのNPS調査を自動生成できることです。

NPSはオープンエンドのフォローアップクエスチョンとも非常に良く組み合わされるので、スコアだけでなく、その数字の背景にあるストーリーも捉えることができます。

フォローアップクエスチョンの力

ベータテスターのフィードバックの価値を本当に引き出したいなら、フォローアップクエスチョンが不可欠です。単一の回答だけでは不十分なことがしばしばあります—ベータテスターは「遅かった」とだけ言って、理由や場所を残して推測させることがあります。だからこそ、SpecificのAIは、専門家のインタビュアーのように、スマートで会話的なフォローアップをリアルタイムで動的に行うように設計されています。

フォローアップクエスチョンで得られるのは以下の通りです:

• 何が遅くまたはバグっぽく感じたのかの詳細

• デバイス、ブラウザ、再現手順、時間、頻度に関するコンテキスト

• 説明を求めることなく、実行可能な洞察

たとえば、フォローアップをスキップするとどうなるか:

• ベータテスター:「昨日アプリが遅かったです。」

• AIフォローアップ:「遅いと感じた時に何をしようとしていましたか？」

「その時何をしていましたか？」と尋ねなかったら、その手がかりは失われ、開発チームは暗闇の中に残されます。

フォローアップはどれくらい尋ねるべきか？ 一般に、2〜3つのターゲットを絞ったフォローアップでほとんどの状況に対応できます。賢い動きは明確な基準を設定することです: 必要な詳細が揃ったら、次の質問に移ります。Specificは、調査ビルダーで設定を定義するだけでこれを簡単にします。

これにより会話型アンケートが実現します: 各修正、各細部への促しは、形式ではなく実際の会話のように流れを維持します。それがAI対応の調査を本当に会話型にする理由です。

AIアンケートの応答分析、洞察、要約—仮に大量の非構造化フィードバックを収集しても、AIを利用すれば簡単に分析し主要なテーマを見つけられます。ベータテスターからの応答をAIによって分析する最善の方法を確認し、具体的なヒントを得ましょう。

自動化されたフォローアップは、パフォーマンス調査の新しい標準となりつつあります。もしまだ試していないなら、アンケートを生成して、自分でその違いを体感してみてください。

ChatGPTに優れたベータテスターのパフォーマンス調査クエスチョンを求める方法

ChatGPTのような人気のあるAIモデルを質問の作成に利用していても、そのプロンプトの仕方が大きな違いを生みます。直接的なリクエストから始めてみてください:

パフォーマンスについてのベータテスター調査のためのオープンエンドクエスチョンを10個提案してください。

しかしそこに留まらないでください: より多くのコンテキストを提供すれば、質問はより鋭くなります。製品、ターゲットオーディエンス、具体的なパフォーマンス要素についての詳細を含めます。例として:

私たちのSaaS製品は、モバイルおよびデスクトップでの使用を想定したプロのプロジェクトマネージャー向けです。重いマルチタスクと大規模データロード下でのアプリのパフォーマンスを知りたいです。ベータテスターが詳細なパフォーマンスフィードバックを得るためのオープンエンドクエスチョンを提案してください。

最初の質問が揃ったら、構造を求めてください:

質問を見てカテゴリ分けしてください。カテゴリごとに質問を出力します。

その後、最も重要なカテゴリーにズームインします:

「読み込み速度」と「安定性/クラッシュ」のカテゴリについて10の質問を生成してください。

この段階的なプロンプトは、短時間で高価値の質問セットを得るためのものです。重要なのは実行可能なフィードバックを得ることです。

会話型調査とは何か？

会話型調査は静的なフォームではありません。それはAI駆動のインタビューで、リアルタイムで適応し、明確さを探り、コンテキストを明らかにします。このライブかつ会話的な流れにより、すべてのベータテスターが自分にとって自然に「感じられる」調査を受け、結果として実際に役に立つフィードバックを得ることができます。

従来/マニュアルの調査は基本を尋ねるかもしれませんが、SpecificのようなAIアンケートジェネレーターはその経験を変革します。アプローチがどのように積み重なるかを以下に示します:

なぜAIをベータテスター調査に利用するのか？ 時間を節約し、テスターと対話し、より良いフォローアップを行い、結果を迅速に分析します。「AIアンケートの例」のデザインはマニュアルフォームが見逃しがちな問題を捉えることができ、パフォーマンステストにおいて多大な利点をもたらします。最高のものを求めるなら、Specificは最高クラスの体験を提供し、あなたとテスターの両方にとって、フィードバックを本当にスムーズで実行可能なものにします。

どのように機能するか気になりますか？AIを用いたベータテスターのパフォーマンス調査を作成する具体的な手順を確認してください。

このパフォーマンス調査の例を今すぐ見る

ベータテスターからパフォーマンスについての深く実行可能な洞察を得る準備はできましたか？会話型調査がスマートである理由: 素早いセットアップ、AIによるフォローアップ、各応答からのリアルな洞察を体験してください。より賢いフィードバックを今日から経験しましょう。