期待についてのコミュニティコール出席者アンケートのための最良の質問と、それを作成するための実用的なヒントをいくつか紹介します。Specificを使用すれば、数秒で魅力的なアンケートを作成し、数分で貴重なフィードバックを収集することができます。新しいアンケートを生成して、すぐに収集を始めましょう。
コミュニティコール出席者から期待について聞くための最良のオープンエンド質問
オープンエンドの質問は、予想外の驚きやニュアンス、予測できなかったトピックを表面化させるのに最適な、フィルターのかからない本物の洞察をもたらします。出席者の意見を彼らの言葉で聞きたいときにこれらを利用します。より良い会話と深い学びをもたらす10の高インパクトなオープンエンドの質問を以下に示します:
このコミュニティコールに参加して何を得たいですか?
具体的に取り上げてほしいトピックや懸案事項はありますか?
このコミュニティコールをあなたにとって最も価値のあるものにするためには、何ができますか?
このセッションに参加する上での最大の目標を説明できますか?
これまでのコミュニティコールがあなたの時間に価値があった理由は何ですか?
これらのコールの運営に関して一つだけ変更できるとしたら、何を変えますか?
これから聞いてみたいゲストやスピーカーはいますか?
どのように参加したいですか?ディスカッション、プレゼンテーション、その他?
現在のコミュニティコールの構成において、何がうまくいっていませんか?
この次のコールにおける理想的な結果をどのように説明しますか?
オープンエンドの質問は、正直な考察と実行可能なフィードバックを促します。それによって人々が何を求めているかがわかるだけでなく、彼らに答えを自分のやり方で枠組み化させることで、優先順位や見落としていたギャップを見つけます。イベントの際、詳細な出席者の意見は金のように貴重であり、オープンエンドの質問は本当に重要なことを明らかにする助けとなります。そして、短く焦点を絞ったアンケートは、応答率を高める可能性があり、各回答がより価値のあるものになります。[3]
コミュニティコール出席者の期待に対する最良の単一選択式質問
単一選択式質問は、簡単に定量的な回答を得たり、より深掘りする前に会話を始めたりするのに強力です。出席者が考え過ぎずに答えるのを促し、完了率を上げ、簡単に分析できるカテゴリを提供します。以下は回答選択肢とともに3つのサンプル質問です:
質問: このコミュニティコールにおいて、あなたの主な期待は何ですか?
新しいトピックについて学ぶこと
同業者とネットワークを築くこと
ディスカッションに貢献すること
その他
質問: 最近のコミュニティコールにどのくらい満足していますか?
非常に満足
やや満足
中立
満足していない
質問: コミュニティコールのどの形式を好みますか?
オープンディスカッション
エキスパートのプレゼンテーション
パネルQ&A
プロジェクトワークショップ
「なぜ?」でフォローアップするタイミング 選択肢を選んだとき、特に理由が明確でない場合や、回答が際立つ場合にはフォローアップすると良いです。例えば、出席者が「その他」を主な期待として選んだ場合、「なぜ『その他』を選んだのですか?何を期待していますか?」と聞くことで、次のイベントを形作るための価値のある、予期しないテーマが明らかになることがあります。
「その他」の選択肢を追加する時とその理由 あらゆるシナリオを確実にカバーする自信がない場合、「その他」は重要です。それはレスポンスプールを正確かつ包括的に保ち、フォローアップの質問で新たな期待や出席者の未満足のニーズを明らかにすることができます。これはイノベーションと継続的な改善のための宝庫になることがあります。
コミュニティコール出席者の期待を測るためのNPSの利用
ネット・プロモーター・スコア(NPS)は、出席者の忠実度と全体的な満足度を理解するための古くからの基準です。「0~10の尺度で、このコミュニティコールを友人や同僚に勧める可能性はどのくらいですか?」という一つのシンプルな質問で、ハイライト以上のことを学びます:一度にプロモーター、パッシブ、デトランクターを見つけ出します。それは実行可能で、再現が容易であり、継続的な改善ループのための明確なデータを生成します。NPSは、評判や口コミが重要なコミュニティに焦点を当てたイベントに特に適しています。コミュニティコール用に特別に作られたNPSアンケートジェネレーターをSpecificに組み込んでお試しください。
フォローアップの質問の力
フォローアップの質問は私たちのアンケートを強化し、定性的な回答を生き生きとさせます。SpecificのAI駆動フォローアップ機能は、通常なら逃してしまうようなストーリー、モチベーション、または痛点を収集するための明確化質問を動的に行います。これは労力のかかるメールフォローアップに比べて大幅な時間の節約を実現し、会話のように自然に感じられます。
出席者:「より良いトピックが欲しい。」
AIフォローアップ:「次に探求したいトピックはどれですか?」
最初の回答で止めていた場合、行動に移せる詳細は何もなかったでしょう。ターゲットを絞ったフォローアップで意味のあるテーマを明らかにします。
どれくらいのフォローアップが適切か 多くの場合、各質問に対する2-3回のフォローアップがバランスを取り、洞察を深めるのに十分であり、経験を煩わせることなく済ませます。Specificを利用すれば、必要な情報が集まった時点で次の質問に進むように設定できます。プロセスがさらにスムーズになるのです。
これが会話型アンケートを作ります。静的なアンケートとは違い、各回答がリアルな対話のように展開します。回答者は聞かれていると感じ、参加率が高まり、より良質なデータになります。
AI分析、簡単なインサイト: これほど多くの非構造的テキストがある中で、AIが助けに来ます。AIを使ってアンケートの回答を分析すればすべてのやり取りの意味を把握し、最も重要なテーマやアクションアイテムを瞬時に浮かび上がらせます。
これらの自動フォローアップ質問は大きな飛躍です——自身のアンケートを生成し、その即時の明確さを体験してください。
ChatGPTを利用してコミュニティコール出席者の期待質問を促す方法
GPT搭載のアンケートビルダーのためのプロンプトを書くのは思っているより簡単です——特にAIにしっかりとしたコンテキストを与えるときには。最初の直球のプロンプトから始めてみてください:
コミュニティコール出席者アンケートに向けた期待に関するオープンエンドの質問を10件提案してください。
コンテキストを前もって入力するほど、より良い提案が得られます。例えば、あなたのオーディエンスに関する情報、以前のイベントの学び、または目指している結果を含めて。
毎月のSaaS創業者向けの仮想コミュニティコールを主催しています。グループのエンゲージメントは変動があり、出席者がこれらのセッションに望むことを学び価値を高めたいと考えています。期待、参加、コンテンツフォーマットに焦点を当てたオープンエンドの質問を10件提案してください。
質問を手に入れたら、再びAIをプロンプトしてください:
質問を見てこれらを分類して。カテゴリとその下に質問を出力してください。
次に、最も関心のある領域に焦点を当てて。最後に:
「ディスカッショントピック」、「形式の好み」、「ネットワークの期待」といったカテゴリのための質問を10件生成してください。
深掘り、反復し、プロンプトをあなたのオーディエンスのニーズにできるだけ特化させてください。
会話型アンケートとは何ですか?
会話型のアンケートは、昔ながらの静的なフォームの考え方を覆しました。堅苦しい質問が並ぶリストの代わりに、回答者は双方向のチャットに参加します。AIが質問し、聞き、リアルタイムで各フォローアップを適応させます。それにより高い完了率、より正直な応答、そして(私たちにとって重要な)期待と満足に関する豊かなコンテキストが得られます。研究によるとAI搭載の会話型アンケートは、静的なフォームよりも詳細で情報量の多い回答をもたらし、途中でエンゲージメントが向上します。[5]
手動サーベイ | AI生成サーベイ |
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静的で、万人向けの質問 | 動的でリアルタイムの適応と追及 |
メールを通しての手動フォローアップが必要 | スマートなAIフォローアップがすぐに詳細を届ける |
開始と分析に時間を要する | AIを使用してサーベイを数分で構築、開始、分析 |
回答がしばしば明確さやコンテキストを欠く | すべての回答を明確にし、探求し、要約する |
なぜコミュニティコール出席者アンケートにAIを使用するのか? イベントでの応答率が平均的に10-20%であるとき[1]、すべての会話が重要です。だからこそ、AIアンケートを使用します。私たちにとっては少ない労力で、出席者にとってはよりシンプルで、同じ労力でより良い洞察を得られます。私たちは、最高クラスのユーザーエクスペリエンスを提供するうえで、アンケート作成者とフィードバックを提供する人々の両方にとって会話型アンケートの体験をシームレスにすることを信じています。
始める準備が整ったら、コミュニティコール出席者アンケートを期待について作成するための実用的なヒントをぜひご参照ください。
今すぐこの期待についてのアンケート例を見てください
今日からあなたも会話型アンケートを作成し、AI駆動でリアルタイムのフィードバックが出席者の期待を即座に解き明かし、すべてのコミュニティコールを形作るための明確で実行可能な洞察を得ることを体験してください。