価格と価値認識についてのキャンセルされたサブスクリプションに関する調査のための最高の質問と、それに関連するスマートなヒントをご紹介します。このような調査を数秒で作成したい場合は、Specificで調査を生成できます。
キャンセルされたサブスクリバーのための価格と価値認識に関する最高のオープンエンド質問
オープンエンド質問は強力です。なぜなら、回答者自身の言葉で真実で詳細なフィードバックを引き出すからです。人々の心の中にあることを明らかにしたいとき、または事前定義された選択肢に回答を限定したくないときに最適です。しかし、オープンエンドの質問が多すぎると回答率が低下する可能性があるため、最も重要な領域をターゲットにするのが賢明です。ここに、高インパクトな質問の厳選リストを示します：
サブスクリプションをキャンセルするきっかけは何でしたか？
サービスの価格は受け取った価値とどのように比較されましたか？
価格に対して期待していたが得られなかった特定の機能や側面はありましたか？
サービスがコストに見合わないと感じた瞬間を共有できますか？
再度サブスクライブを検討するために価格にどのような変更が必要ですか？
検討した代替案と、その価値は私たちのとどのように比較されましたか？
私たちの価値を数語で説明するとしたら、何と言いますか？
私たちの価格モデルで混乱したり不満を感じたりしたことはありますか？
価値の期待と実際の経験はどのように一致しましたか？
サービスが価格に見合う価値があることを納得させるために、私たちができることは一つだけ何ですか？
バランスが鍵です: オープンエンドのフィードバックは深みを提供しますが、こうした質問が多すぎると回答率を下げる可能性があります—特に長いもしくは複雑な調査では。[1]だからこそ、簡潔な選択式アイテムで補うことで、参加を維持し、完了を迅速にするのが役立ちます。
キャンセルされたサブスクリプションのための最高の単一選択式質問
単一選択式質問は、構造化データやトレンドの迅速な把握をしたいときに輝きます。簡単な関与のための開始点や、主題を明確にするフォローアップとして完璧です。キャンセルされたサブスクリバーにとって回答が簡単で、量化可能なフィードバックを収集したり、より豊かなインサイトを得る方向に会話を導いたりするのに特に効果的です——例えば、どの価格の問題が最も重要かを知った上でさらに深掘りすることができます。
質問：サブスクリプションが高価だと思った主な理由は何ですか？
コストが提供される機能に見合わなかった
より安価な代替案を見つけた
予算の制約
その他
質問：サブスクライブする前に私たちの価格モデルはどの程度明確でしたか？
非常に明確
多少明確
混乱した
全く明確ではなかった
質問：サービスの総合的な価値を、どのように評価しますか？
素晴らしい価値
良い価値
普通の価値
悪い価値
「なぜ？」をフォローアップするタイミング満足していない、混乱している、またはネガティブな認識を示唆する回答には、「なぜ？」とフォローアップします—低い価値評価を明確にする場合や、隠れた問題点を明らかにする場合です。例えば、回答者が価格モデルについて「混乱した」と選択した場合、「価格について具体的に何が不明確だったか説明していただけますか？」と聞くことで、初期の回答の背景が明らかになり、実用的なインサイトが得られます。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由？予測できない回答がすべてリストに収まることがない場合、「その他」を必ず選択肢に含めます。これにより事前にリストされていない理由や経験が調査でき、イノベーションを促し、より豊かで思いもよらないフィードバックが得られる可能性があります。
キャンセルされたサブスクリブションにNPSのような質問を使用すべきか？
ネットプロモータースコア (NPS) は、カスタマー ロイヤルティを測定するための試行済みかつ有効な指標です。キャンセルされたサブスクリプションにおいても、価値認識を直接探ることが可能です。価格と価値認識についての調査では、NPSを使用して、価格が口頭での推奨に与える影響を特定し、以前のサブスクリバーがサービスを他者に推薦するか、または警告するかを確認できます。「私たちを友人や同僚に推薦する可能性の度合いはどれくらいですか？」といった質問に続いて「そのスコアを付けた理由は？」と訊くことで、定量的な影響を測定し、彼らの忠誠心の裏にあるストーリーを発見することが可能です。価格と価値についてキャンセルユーザに関するNPS調査を開始するには、この使いやすいNPS調査ビルダーを試してみてください。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は、アクションに繋がるインサイトを引き出すための秘密の武器です。表面的な回答にとどまらず、Specificのようなスマートな調査では、コンテキストに応じたフォローアップを発信し、すべての回答の背景にある「なぜ」を突き止めます。私たちのAIフォローアップ機能は、実際の専門家のインタビュアーがどのように質問を深めていくかを模倣するように設計されています：穏やかに、しかし粘り強く、全体のストーリーが完全に明らかになるまで。
キャンセルされたサブスクライバー: “価格が少し高いと感じました。”
AIフォローアップ: “受け取った価値に対して価格が高すぎると感じた具体的な例を共有していただけますか？”
このアプローチにより、曖昧なコメントを残すことなく完全で明確なインサイトを収集できます。
フォローアップは何回質問するか？通常、2〜3つの思慮深く絞り込んだフォローアップ質問がちょうど良い量です。重要な情報を早期に収集できた場合、Specificのようなプラットフォームではさらなる深掘りをスキップして次のテーマに移れるため、会話がスムーズに進行します。
これにより会話型調査になる: 各フォローアップはセッションを本当の双方向のやり取りに変え、調査を会話型にし、すべての関係者にとって人間的でエンゲージングなものにします。
AI分析、非構造化テキスト、調査報告: そのような豊富な定性データを解析することを心配していますか？心配無用です。重要な部分は自動化されています。SpecificのAI調査応答分析を使用すると、回答を即座にカテゴリ分けし、テーマ化し、要約して、テキストを実行可能な知識に変換でき、生のデータに圧倒されることはありません。
自動化されたAI駆動のフォローアップは、単に洗練されているだけでなく変革的です— 会話型調査を作成してフィードバックがどのように生き生きとするか体験してみてください。
AIプロンプトを使用してサブスクリプション価格調査を作成する方法
調査質問の作成はAIを使用することでこれまでになく簡単になりました。シンプルに始めて、結果を鮮明にするために詳細を追加します。
基本的なプロンプトでインスピレーションを早く得るには：
キャンセルされたサブスクリプションの価格と価値認識に関する調査のためのオープンエンドの質問を10個提案してください。
しかし、より良いAIの結果を得るには、追加のコンテキストを提供します。例えば：
私はSaaS会社のプロダクトマネージャーです。多くのユーザが最近価格問題を理由にキャンセルしました。私たちは決断の背後にあるハードな数値と感情の両方を理解したいと考えています。価格と価値がキャンセルをどのように駆動するかを理解するための詳細なオープンエンド質問を10個提案してください。
質問を生成したら、構造を追加します：
質問を見てそれをカテゴリー化します。カテゴリーとそれに対する質問を出力してください。
これにより、最も探求すべき関連トピックを見つけることができます。それらを特定したら、一層ターゲットを絞った質問を作成します：
「価格の正当性」や「機能-価値認識」といったカテゴリーのために10問を生成してください。
このワークフローはSpecificのAI調査ビルダーによって完全にサポートされており、意味のあるコンテキスト豊かな調査を毎回提供します。
会話型調査とは何か、それが重要な理由
会話型調査とは文字通りの意味で、人間の対話のように自然に展開する調査です。静的なフォームではなく、キャンセルされたサブスクライバーとの真のバックアンドフォースであり、各回答はリアルタイムで探り、明確にすることができます。これがAI駆動の体験を旧来の方法と差別化する要因です！
手動調査 | AI生成調査 |
|---|---|
静的で、個人的でないフォーム | 会話型で、順応性のあるチャット |
動的フォローアップなし | リアルタイムのフォローアップで明確さを提供 |
手間のかかる作成作業 | AIによる瞬時の調査設計 |
時間のかかる分析 | AI駆動による瞬時のインサイト |
キャンセルされたサブスクリバ調査にAIを使用する理由「AI調査例」やサブスクリバリサーチにおいて、AIはゲームチェンジャーです。特に、丁寧な回答の域を超えたデータを取得したい場合において。フォローアッププロンプトが自然に生じ、複雑なテキスト応答も簡単に要約されるため、より豊かで率直なデータを引き出します。Specificプラットフォームは、この種類の深い会話型フィードバックに設計されており、プロセスを簡略化し、顧客が真に耳を傾けられていると感じるスムーズなユーザー体験を提供します。
ステップバイステップのウォークスルーを希望する場合は、価格と価値認識に関するキャンセルされたサブスクリバ調査の作成方法に関する記事をご覧ください。または、AI調査ジェネレータを使用して、ゼロから開始することができます。
価格と価値認識の調査例を見る
違いを見極めましょう: 会話型調査とAIフォローアップを使用して、より価値のあるインサイトと正直な回答を得ることができます。自身の調査を作成し、元サブスクリバーのフィードバックを次の成長機会に変え始めましょう。