ここに、関心のあるトピックについてのコミュニティコール参加者調査のためのいくつかのベストな質問があります。それらを作成するための実行可能なヒントも付けています。Specificを使用すると、これらの調査を数秒で作成できます—プロセスは迅速で、コンテキストに沿っており、柔軟です。
コミュニティコール参加者調査に最適なオープンエンド質問
オープンエンドの質問は、コミュニティから微妙で価値のあるフィードバックを引き出す秘密の武器です。これらの質問は、回答者に独自の言葉で考えを共有することを促し、コンテキストを提供し、単純な評価グリッドには含めることを考えたことがないニーズやトピックを強調します。主な利点は？豊かな詳細と予期しない洞察です。実際、調査回答者の76%がコメントを追加するオプションがある場合にそれを選択しました。これにより、コンテクスト豊かなフィードバックへのニーズが示されています[1]。これらの驚きが表面化するとき、各参加者の興味の背後にある本当のストーリーを知ることができます。
とはいえ、オープンエンドの質問には回答と分析により多くの労力が必要なので、バランスを保つことが賢明です。ここに、興味のあるトピックについてのコミュニティコール参加者調査に最適な10のオープンエンド質問があります：
今後のコミュニティコールで最も話したいトピックは何ですか？
最近、本当に共鳴したコミュニティコールの例を共有できますか？その価値は何でしたか？
過去のセッションで十分にカバーされていないと感じるトピックは何ですか？
どのスピーカーや専門家を呼びたいと思いますか？その理由は何ですか？
現在直面している課題を述べてください。どのコミュニティコールがそれに役立つと思いますか？
最も魅力的なセッション形式は何ですか（例：パネル、Q&A、ワークショップ）？その理由は？
コミュニティコールがあなたの時間の有効利用だと感じる結果または洞察は何ですか？
グループが次に探求したいトレンドや発展を共有してください。
以前のコールからの最も好きなテイクアウェイは何ですか？それをどのように適用しましたか？
近い将来に取り上げたいと思うその他のアイデアやリクエストはありますか？
これらは深みを招き、閉じた質問では見過ごされがちな基礎的な問題の80%以上が明らかになります[2]。本物の課題や成功を聞くことでチェックボックスを単に埋める以上の魔法が生まれます。バランスをとりたいですか？オープンエンドの質問は量的質問と一緒に最も効果的であり、ベストプラクティスで推奨されています[5]。
最適な単一選択の多肢選択式質問
時には、構造が必要です。単一選択の多肢選択式質問は、興味を量的に評価したいときや、すばやくトレンドを特定したいとき、または参加者を圧倒せずに会話を始めたいときに理想的です。短いリストから選択する方が簡単で、その後のフォローアップでさらに掘り下げるのが容易です。ここに効果的な単一選択例を3つ紹介します：
質問：次のコミュニティコールで最も興味のあるトピックはどれですか？
業界のトレンド
専門家のQ&A
実践的なワークフロー
自己成長
その他
質問：好むセッション形式はどれですか？
パネルディスカッション
ワークショップ
ケーススタディ
ファイアサイドチャット
質問：トピックに基づいて次のコールに同僚を招待する可能性はどれくらいですか？
非常に高い
やや高い
あまり高くない
わからない
「なぜ？」をフォローアップで尋ねる時期：選択された回答の後にフォローアップの「なぜ？」を使うことは賢明です—特に新しいテーマが現れるか、興味の認定をしたい場合に役立ちます。例えば、誰かがワークショップを好む場合、「ワークショップがパネルよりも有用な理由は何ですか？」と聞くことで、実行可能な嗜好を明らかにし、計画に役立てることができます。
「その他」の選択肢を追加する時期と理由：トピックリストがすべてをカバーしきれない場合は、必ず「その他」を含めてください。「カバーしたい内容を説明してください」とフォローアップしてください。このシンプルなオプションは、事前定義済みのリストが見逃す可能性のある隠れたトレンドや満たされていないニーズを明らかにすることがよくあります[2]。
NPSタイプの質問の使用
NPS（ネット・プロモーター・スコア）は、製品だけでなく、関心のあるトピックについてのコミュニティコール参加者調査においても強力なツールです。「これらのコミュニティコールを友人や同僚にどの程度勧めたいですか？」という質問を0–10のスケールで尋ねることにより、全体的な満足度とエンゲージメントを即座に把握できます。また、フォローアップに特化できる道を開きます：批判者は形式や内容のギャップについて具体的なフィードバックを持っているかもしれませんし、推奨者は何が本当に効果的であるかを明らかにします。この質問はシンプルで実証済みで、時間をかけてベンチマークを提供します。自分のニーズに合わせたNPS質問を試してみますか？コミュニティコール参加者インサイトのためのNPS調査の例を使用してください。
フォローアップ質問の力
調査の洞察を高めたいですか？自動化されたフォローアップ質問を使用してください—Specificの会話型AIは参加者の返答に基づいて各フォローアップを適応させ、リアルタイムで専門モデレーターのように機能します。曖昧な回答を明確にするためにメールのやり取りをせずに、AIがチャットの中でより深く掘り下げます。これにより、追加の時間をかけずに豊かで明確なフィードバックを得ることができます。
コミュニティコール参加者：「最後のセッションがもっと実用的であればよかったです。」
AIフォローアップ：「今後のコールで見たい実用的なコンテンツの例を共有できますか？」
フォローアップがなければ、フィードバックは不明確で役に立たないままで終わる可能性があります。AI駆動の会話はそのリスクを排除し、各トピックが適切に探究されることを確保します。
フォローアップは何回聞くべきか：実際には、タイミングのよい2〜3回のフォローアップが通常は物語の全体を把握するのに十分です。必要な情報が取得できたら先に進む設定を有効にすることをお勧めします。Specificでは、調査の深度に合わせてこの設定をカスタマイズできます。
これにより、会話調査になります：静的なフォームが会話型のやり取りとなり、より魅力的なフィードバックにつながり、しばしば完了率も向上します。
AI調査応答分析：オープンエンドの回答が多くても、AIを活用することで簡単に分析と要約が可能です。ステップバイステップのヒントを提供する私たちのAI調査分析ガイドをチェックしてください。大量の質的テキストでも、あなたを遅らせることはありません。
自動化された会話型のフォローアップは新しいベストプラクティスです。独自の調査を生成して、どれほど豊かなフィードバックが得られるか試してみてください。
GPTを使った調査質問の生成
ゼロから調査を作成しますか？これがChatGPTを使った開始用の迅速なプロンプトです：
関心のあるトピックについてのコミュニティコール参加者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。
より多くのコンテキストを提供すれば（例：コールの頻度、オーディエンスが重視すること、特定の課題など）、さらに優れた質問を得ることができます。例えば：
当社のコミュニティコールは通常、月に一度ですが、それが時々一般的すぎるというフィードバックがあります。参加者は主に初期段階の創業者やプロダクトマネージャーです。彼らが話したいトピックを明らかにするための具体的なオープンエンドの質問を提案してください。
次に、このプロンプトを使って調査を構造化してください：
質問を見て、それらをカテゴライズしてください。カテゴリごとに質問を出力します。
その後、カテゴリを見直し、ニーズに最も関連するものを選んで詳細に掘り下げます：
「新興の業界トレンド」や「実践的なワークフロー」といったカテゴリの質問を10個生成してください。
このように反復することで、特にSpecificのようなAI調査生成ツールを使用する場合に、思慮深く焦点を当てた質問が迅速に生成されます。
会話型調査とは何か？
会話型調査は、旧来のフォームとは根本的に異なります。実際の対話を模倣し、ダイナミックに質問をし、詳細を引き出して、エンゲージメントとデータの質を向上させます。AI調査ビルダーを使用すると、調査は回答者の回答にリアルタイムで適応します。これは伝統的な静的フォームでは効率的にできません。
手動調査 | AI生成・会話型調査 |
質問の手動入力 | プロンプトから瞬時に作成された調査 |
固定的で適応しないロジック | 実際の回答に基づいてダイナミックにフォローアップ |
静的フォーム—低エンゲージメント | チャットのように感じられ—高完了率＆豊富な洞察 |
手動分析—時間がかかる | AIを活用した要約とチャットベースの分析 |
コミュニティコール参加者調査にAIを使う理由 得られるフィードバックは実行可能で、洗練されており、分析が迅速になります。AI調査例は会話型論理をテストし、専門的な質問を生成し、手作業の煩雑さなしで豊かな洞察を得られるようにします。特にトピックが急速に変化するグループコンテキストで、各参加者の視点が重要な場合に有価です。
Specificは最高級の会話型調査体験を提供します。このプラットフォームはインタラクティブなフィードバックに対応しており、クリエイターと回答者の両方に直感的なインターフェースを備えています。詳細な調査作成のガイドでAI駆動のツールでどのようなことが可能かを確認してください。
今すぐこの関心トピック調査の例を見てみますか
コミュニティを引き付け、意味のある洞察を得たいですか？AIで作られた会話型の調査を試してみてください—適切な質問をし、より豊かなコンテキストを捉え、フィードバックを楽に分析します。