ここに、安定性に関するベータテスター調査のための最高の質問と、それを作成するためのヒントがあります。このような調査を構築または生成したい場合、Specificが数秒でそれを実現する手助けをします— 単に我々のAI駆動の調査作成ツールであなた自身の調査を作成してください。
ベータテスターの安定性に関する調査のための最良の自由回答式質問
まずは、自由回答式の質問から始めましょう。これらはベータテスターが予想していなかった詳細や背景を共有してくれるので、異なるデバイス、ワークフロー、設定での問題を特定するのに役立ちます。自由回答フィードバックは特に製品の安定性が重要視される場合に重要です。問題がどのように、なぜ起こったのかを知りたい時に役立ちます。
ベータテストは、社内QAでは予測できない問題を捉えます。実際、研究によれば、多様な環境でのベータテストを通じた**初期バグの発見**は、はるかに安定したリリースをもたらします[1]。
製品を使用している間に安定性の問題に遭遇しましたか？もしあれば、それはどのようなものでしたか？
製品が不安定になったりクラッシュした最後の時のことを説明できますか？
安定性に問題を感じた直前に何をしていましたか？
安定性の問題があなたの体験、ワークフロー、生産性にどのような影響を与えましたか？
その問題から回復できましたか、それともタスクの完了を妨げましたか？
どのような環境（デバイス、オペレーティングシステム、ネットワーク）で安定性の問題が発生しましたか？
この製品をテストしている間にどのくらいの頻度で不安定さを経験しましたか？
安定性の問題を解決するためにどのようなステップを踏みましたか、もしあれば？
製品の安定性に関して最も驚いたこと、またはイラついたことは何ですか？
安定性を改善するために提案できる修正や改良点があれば、それは何ですか？
ベータテスターの安定性調査のための最良の単一選択マルチチョイス質問
単一選択のマルチチョイス質問は、回答を定量化したり、テスターが始めやすくするのに最適です。短い選択肢リストから選んでもらうことで、人々がよりアプローチしやすく、詳細なフォローアップでさらに掘り下げることができます。これらの質問は、パターンを迅速に見つけたい場合やシンプルなメトリクス（「クラッシュを経験したテスター数は？」）が必要な場合に便利です。
質問：テスト中の製品の全体的な安定性をどのように評価しますか？
非常に安定していた—問題なし
ほとんど安定していた—軽微な問題
やや不安定だった—頻繁に問題あり
非常に不安定だった—重大な問題
質問：安定性の問題が最も頻繁に発生したのはいつですか？
起動時
通常の使用中
高負荷の操作中
その他
質問：安定性の問題に直面した際にどのように対応しましたか？
製品を再起動した
問題を報告した
問題を無視して続行した
製品の使用を中止した
「なぜ？」でフォローアップするタイミング テスターが否定的または通常ではない選択肢を選んだ場合は、常に「なぜ？」というフォローアップを追加することを考慮してください。たとえば、製品が「非常に不安定」と感じた場合、「具体的にどのような問題がそう感じさせたのですか？」と尋ねます。そのコンテキストはデバッグのゴールドマインです。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 すべてのシナリオをカバーできているか不明な場合や、オープンなフォローアップが独自のエッジケースを明らかにする可能性がある場合、「その他」の選択肢を含めてください。テスターが「その他」を選び、説明を提供することで、想像していなかった新たな安定性の懸念を指摘することができます。
ベータテスターの安定性への調査にNPSを使用するべきか？
NPS（Net Promoter Score）は、製品を他人に推奨する可能性を捉えるための世界基準の方法です。安定性を評価するベータテスターにとって、それはバグやクラッシュがユーザーの支持に与える影響を明らかにします。多くのテスターが低いスコアをつけるなら、安定性が問題点であることがわかります。「なぜ？」とフォローアップすることで、スコアの背後にある正確な理由を見ることができます。プレリリースの文脈でも、全体的な自信を知る素晴らしいレンズです。このNPSジェネレーターを使用して、安定性に焦点を当てたベータテスター用のNPS調査を即座に作成することができます。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は魔法が起こる場所です。静的なフォームに頼る代わりに、Specificは各テスターの以前の回答に基づいてスマートでコンテキストに敏感な詮索を自動化します—これにより、あいまいなフィードバックではなく、詳細でアクション可能な詳細を得ることができます。これがどのように機能するかを知りたい場合は、自動化されたフォローアップ質問についてのページをチェックしてください。
ベータテスター: 「いくつかの問題に遭遇しましたが、なんとか解決しました。」
AIフォローアップ: 「経験した問題について詳しく説明できますか？それをどのように解決しましたか？」
フォローアップをいくつ質問するか？ フォローアップは2〜3回が通常は充分です—明確にし、深く掘り下げるのに充分ですが、回答者を圧倒するほど多くはありません。Specificを使えば、最大の数を設定するか、必要な情報が収集でき次第AIが進むようにすることができます。
これが会話型調査を作る: リアルタイムで質問し、自然に応答することで、調査は退屈なフォームではなく、思慮深いチャットのように感じられます。これが会話型調査のすべてです—より高いエンゲージメント、より良い洞察、そして実際に参加することが楽しいフィードバックループ。
AI調査応答分析: 複雑な自由記述の返信をベータテスターから集めても、分析は簡単です。AIを使用すれば、テーマを即座に要約し、感情や痛点に掘り下げることができます。これに関する詳細は、AIによる調査応答の分析および安定性調査のフィードバックの分析に関する詳細な記事を参照してください。
自動化されたAIフォローアップは、ベータテスト調査を強化する新しい方法です—Specificを使って調査を生成し、体験（および応答）がどのように改善されるかを確認してください。
ChatGPTに安定性に関するベータテスター調査の質問をより良くするためのプロンプトを入れる方法
ChatGPT（または他のAI調査作成ツール）を使用して調査の質問を作成する場合、プロンプトが最良の友です。すぐに始めたい場合は、次のように尋ねてください：
ベータテスターの安定性に関する調査のために10の自由回答式質問を提案してください。
しかし、コンテキストを提供することでさらに強力な結果を得ることができます—AIにあなたの製品、ユーザー、重要視する安定性の関心事、そして目標について伝えてください。次のような例があります：
私たちは技術者および非技術者を対象としたSaaS製品をリリースしようとしています。安定性は非常に重要な問題です—特にクラッシュ、減速、互換性の問題が。ベータテスターに対して製品安定性の実際の経験を理解し、有意義な修正へと導くことができる質問10件を提案してください。
次のプロンプト：
質問を見て、それらをカテゴリに分類してください。カテゴリとその下の質問を出力してください。
次にカテゴリを見直し—もしかしたら「クラッシュ」や「パフォーマンスのボトルネック」にもっと掘り下げたいかもしれません。次のように書きます：
「クラッシュとフリーズ」および「互換性」カテゴリーのための質問10件を生成してください。
会話型調査とは？
会話型調査—Specificで構築されたもののように—旧来のフォームをはるかに超えています。ユーザーに質問のリストを浴びせるのではなく、専門家とのリアルタイムのチャットのように感じられます。AIは傾聴し、質問をし、説明を求め、さらには共感を示すことで、より豊かなコンテキストと正直な回答を得ることができます。手動の調査作成と比較して、AI駆動の調査ジェネレーターはあなたのプロンプトを受け取り、アクション可能なフィードバックを引き出すための、考え抜かれた適切で論理的な一連の質問を瞬時に提供します。
手動調査 | AI生成された調査 |
|---|---|
静的で硬直した質問順 | 動的で文脈に依存したフォローアップ |
手動分析は時間がかかる | 瞬時のAI分析と洞察 |
調査の魅力を保つのが難しい | 会話的でユーザーフレンドリーな体験 |
予期しない詳細を見逃す | 探求により隠された洞察を発見する |
ベータテスターの調査にAIを使用する理由 AI駆動のツールは、安定性に関する実世界のフィードバックを簡単に取得し分析し、あいまいさを解消し、バグの多い領域を迅速に特定します。Specificを使えば、テスターにとってフィードバック収集が自然に感じられ—分析は基本的にあなたのために行われます。
調査の構築と開始に関するさらなるヒントが欲しい場合は、ベータテスターのための安定性調査を作成する方法に関する詳細なガイドを参照してください。
最高の製品チャットに匹敵するユーザー体験を提供するSpecificの会話型調査は、あなたとベータテスターが生産的で魅力的なフィードバックセッションを行い、結果としてより安定した製品を提供します。
この安定性調査の例を今すぐご覧ください
ローンチ前に安定性の問題を明らかにする準備ができましたか？会話型調査を開始し、他のツールが見逃す洞察を発見しましょう—AI駆動で、アクション可能で、ベータテスターのために設計されています。