こちらは、ユーザビリティに関するベータテスターアンケートのための最良の質問と、それを迅速に作成するためのヒントです。Specificを使えば、専門知識不要で、数秒でカスタマイズされた会話型アンケートを作成できます。
ベータテスターのユーザビリティ調査における最良のオープンエンド型質問
オープンエンド型質問は、ベータテスターが実際の経験や意見を共有することを可能にし、閉じた質問が見落とすかもしれない洞察を明らかにします。ユーザビリティにおいて問題を発見したいとき、予期しない振る舞いや微妙な摩擦点を探る際に有効です。しかし、オープンエンド型質問はしばしば回答率が41%低くなることを覚えておいてください。質問は慎重に使用し、アンケートを簡潔に保ちましょう。[1]
製品を使用している際に最も混乱した部分はどこでしたか？
つまずいたり、イライラした状況を説明できますか？
予想以上に時間がかかったタスクは何でしたか？
インターフェースで何か変更したい点があるとしたら、それは何ですか？
製品を初めて使用したときの感想はどうでしたか？
もっと簡単に見つけられたらよいと思った機能はありましたか？
ユーザーエクスペリエンスの中で好きな部分とその理由は何ですか？
バグやエラーに遭遇しましたか？それについて説明してください。
躊躇したり次のステップに疑問を感じたりした点は何ですか？
製品に期待していたが、それを実現しなかったものは何ですか？
これらのオープンエンド型質問をユーザビリティ調査に使用することにより、ユーザーの問題の根本原因を明らかにし、製品チームが最も重要な問題に焦点を当てることができます。もっと例を見たり、質問を絞り込んだりしたい場合は、SpecificのAIアンケートジェネレーターを試してください。
ベータテスターアンケートのユーザビリティ調査における最良の単一選択多肢選択質問
単一選択多肢選択質問は、回答を迅速に数値化したり、ベータテスターの認知負荷を軽減する必要があるときに光ります。構造化されたフィードバックをすぐに求めたい場合に理想的で、解析やグラフ化が容易です。さらに、このような素早い回答はアンケートの完了率を高めるのに役立ちます—5分未満のアンケートでは完了率が20%高まる。[2]
質問: 初めて使用した際に、探しているものを見つけるのはどれくらい簡単でしたか？
とても簡単
やや簡単
普通
やや難しい
非常に難しい
質問: 製品を使用中に予期しない問題に遭遇しましたか？
いいえ、すべて予想通りに動作しました
はい、小さな問題
はい、大きな問題
その他
質問: ナビゲーションの直感性はどの程度でしたか？
非常に直感的
やや直感的
普通
あまり直感的でない
まったく直感的でない
「なぜ？」でフォローアップするべき時 質問の背後にある理由を理解したいときは、常にフォローアップしてください。誰かが「直感的ではなかった」と言った場合、自動的に「なぜ？」や「具体例を教えてください」と問うことで、より詳細な洞察を引き出し、修正すべき点を明確にできます。
「その他」選択肢を追加する時と理由 リストされている選択肢が、一部の有効な回答を逃すかもしれない場合、常に「その他」を提供してください。これは、信頼されているという信号を送り、フォローアップを組み合わせることで、予期しないユーザビリティ問題やユニークなテスターのインタラクションを明らかにします。
ベータテスターのユーザビリティ調査におけるNPS質問
NPS（ネットプロモータースコア）は、ユーザーの忠誠心と全体的な感情を迅速に把握するゴールドスタンダードです。ユーザビリティフィードバックのためには、「この製品を友人や同僚にどの程度お勧めしますか？」という0から10のスケールでの質問を含めることで、バージョンやユーザーグループ間で追跡できるベンチマークを提供します。これは特に有効で、高スコアまたは低スコアの特定の要因をすぐに表面化できます。SpecificでNPS質問プリセットを生成して、即時に設定しましょう。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は、アンケートを会話に変え、それまで見逃していたコンテキストを表面化します。ベータテスターの回答が曖昧な場合（「まあまあ」など）、質問はそこで止まってしまいますが、さらに掘り下げない限り会話は続きません。Specificが提供する自動フォローアップ(詳細を参照)のように、AIが「なぜ」、「どのように」、「何が起こったのか」を掘り下げ、翻訳の際に何も見逃さないようにします。
ベータテスター:「サインアップ中に混乱しました。」
AIフォローアップ:「サインアッププロセス中に具体的に何が混乱を招きましたか？」
フォローアップはどのくらい行うべきか？ 通常、2〜3のターゲットを絞ったフォローアップで大半の回答に対応できます。Specificではこの設定を調整することができ、必要な情報が集まったら次の質問に移動するようにアンケートを指示することが可能です—そうすることで、すべての人にとって交流が効率的になります。
これにより、会話型アンケートになります—対話はフォーム入力よりも人間的でフレンドリーで魅力的に感じられ、回答者は共有や明確化がしやすくなるため、洞察の質と量が向上します。
AIによるアンケート分析は、もう一つの革新を生み出します。Specificを使えば、大量の非構造化フィードバックを簡単に分析し、手動レビューに時間を費やすことなくGPTで主要なテーマを浮き彫りにできます。
自動化されたフォローアップは新しいものですが、革新的です。AIアンケートを生成して、動的でリアルタイムの会話が一方通行のフォームでは得られない洞察をどう具体化していくかを確認してください。
ChatGPTへのプロンプトの書き方: ベータテスターのユーザビリティ調査質問を生成するには
あなたのプロンプトは、専門家へのブリーフィングのように機能します。ChatGPTや他のGPTモデルの助けが必要な場合、明確さとコンテキストが重要です。シンプルに始め、次に具体化します。
クイックインスピレーションを得るには:
ユーザビリティに関する10のオープンエンド型質問を提案してください。
より関連性の高い質問が必要な場合、コンテキストを追加します:
新しい生産性アプリをリリースしており、機能の探索のしやすさについてベータテスターからのフィードバックが欲しいです。オンボーディング、直感性、混乱のポイントに焦点を当てたベータテスターのユーザビリティ調査における洞察力のあるオープンエンド型質問を10提案してください。
質問が整ったら、このプロンプトで整理できます:
質問を見直し、Categorizeそれぞれを下に表示してください。
次に、選んだカテゴリーをさらに掘り下げて改善します:
「ナビゲーション」と「エラー回復」のカテゴリのための10の質問を生成してください。
コンテキストを多く与えるほど、AIが生成する質問はより関連性が高く、実用的になります。
会話型アンケートとは？
会話型アンケートは、自然なチャットのように感じられるデジタルインタビューです—質問とフォローアップが相互に展開し、研究者が直接行うように適応します。従来のフォームとは異なり、瞬時に変化に対応し、文脈に基づいてフォローアップ質問を行い、回答者を引きつけます。SpecificのAI対応アンケート生成は、単純なプロンプトから完全な会話型アンケートを作成することを可能にし、AIを使用して会話を創出および実施します。
このように比較できます:
手動アンケート | AI生成の会話型アンケート |
|---|---|
静的な質問、コンテキストの適応なし | 動的なAIフォローアップ、回答に適応 |
デザインと洗練に労力を要する | プロンプトから一ステップで作成される |
エンゲージメントが低く、ドロップオフが多い | リアルな会話のように感じられ、完了率が高い |
非構造化な回答の分析が困難 | AIが要約し、主要な洞察を即座に明らかにする |
ベータテスターのアンケートにAIを使用する理由 スピード、品質、エンゲージメント: AI作成のアンケートは時間をかけず、専門家レベルの質問設計を活用し、自動フォローアップやユーザーパソナライズ機能のおかげで、完了率が高まり、より豊かな回答を得ることができます。Specificと共に、リアルタイムで適応する会話型ユーザビリティ調査をデザインし、ランドページの調査やアプリ内のインタビューを行うかどうかに関わらず、実用的なフィードバックを提供できます。
「AIアンケートの例」や「会話型アンケート」ツールは、最もスムーズでユーザーフレンドリーなフィードバックを提供し、アンケート制作者とベータテスターの両方を満足させ、より良い製品決定を迅速に導きます。
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現代の会話型アンケートがどのようにしてベータテスターからより豊富なユーザビリティ洞察を引き出すかをご覧ください。SpecificのAI対応の質問ビルダーを使って迅速かつ魅力的で、実際のユーザーからのフィードバックを得ることができるアンケートを始めましょう。
