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マッチメイキングの効果に関する会議参加者アンケートのための最適な質問

Adam Sabla - Image Avatar

アダム・サブラ

·

2025/08/21

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以下は、マッチメイキングの有効性に関する会議参加者調査のためのベストな質問と、それらを作成する際のヒントです。Specificを使えば、アンケートを数秒で作成し、その後すぐに深いフィードバックを引き出す対話型体験として起動することができます。

会議参加者向けのベストな自由回答質問: マッチメイキングの有効性

自由回答型の質問は会議のフィードバックにおいて貴重です—参加者が自分の物語を共有し、不満を強調し、改善点を提案することができます。純粋な数字以上の豊かで信頼性のある洞察を得たいときに欠かせません。

多くの人々は詳述することに前向きです。実際、大規模な研究で、76%の回答者が少なくとも1つの詳細なコメントを提供しました、調査の自由回答質問で経験を共有する意欲があることが示されています。[1]

マッチメイキングの有効性に焦点を当てた会議参加者調査のための10のベストな自由回答質問を以下に示します:

  1. この会議でのマッチメイキングセッションまたは活動における全体的な経験はいかがでしたか?

  2. マッチメイキングプロセスを通じて印象に残った特定のつながりを説明していただけますか?

  3. マッチメイキングプロセスがネットワーキングの目標をどのように達成しましたか、または達成できませんでしたか?

  4. 他の参加者とのマッチングに際して直面した課題や不満はありましたか?

  5. マッチメイキングプラットフォームや活動のどの機能が最も役立ちましたか、そしてその理由は?

  6. 未来のイベントをより効果的にするためにマッチメイキングプロセスをどのように改善したいですか?

  7. マッチメイキングセッション中に予想外の機会を発見しましたか?あなたの物語を共有してください。

  8. 将来の会議で適切な人々と接続しやすくするために、どのように改善できますか?

  9. マッチングされた方々について最も感謝したことは何ですか?

  10. 会議のマッチメイキングでの経験について、他に何か話したいことはありますか?

これらの質問をバランスよく組み合わせることで、どのように機能しているかと参加者が改善の余地を感じているかを明らかにすることができます。ただし、自由回答質問は単純な選択肢式よりも非回答率が高くなる可能性があります。これを緩和するために、Quantitativeな閉じた質問と組み合わせて全体像を把握することを検討してください。[2]

マッチメイキングの有効性を定量化するためのベストな単一選択式質問

単一選択式質問は、経験を定量化したり、より深いフィードバックへのきっかけをつくる際に理想的です。特に忙しい会議参加者にとって、簡潔な選択肢から選ぶのが迅速であり、これが参加を促すことが多いです。簡単な選択から始めることで会話が進み、後でさらに文脈を求めることができます。

この使用ケースにおけるお気に入りの複数選択の質問を3つ紹介します:

質問: マッチメイキングセッションの質にどの程度満足しましたか?

  • 非常に満足

  • 満足

  • 中立

  • 不満

  • 非常に不満

質問: マッチメイキングのプロセスがネットワーキングの目標達成に役立ちましたか?

  • はい、完全に

  • はい、ある程度

  • いいえ

  • 不確か

質問: マッチメイキング経験のどの側面が最も改善が必要だと思いますか?

  • マッチの数

  • マッチの関連性

  • スケジュールおよびロジスティクス

  • プラットフォームの使いやすさ

  • その他

「なぜ?」とフォローアップするタイミング 詳細や文脈が不足している回答があれば、フォローアップ「なぜ?」を使用します。たとえば、「マッチメイキングの質に不満」と答えた場合、「セッションが不満だった理由を教えてください」とすぐに聞くことで、単なるデータポイント以上の行動可能な洞察を得ることができます。

「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 主な選択肢がエッジケースを見逃す可能性があると想定される場合は、常に「その他」を追加します。回答者が「その他」を選ぶとき、それに続く説明の促しが見えなかったニーズや視点を明らかにすることが多く、ネットワーク革新において優位性を求める会議にとって非常に価値があります。

NPSタイプの質問: 私たちのマッチメイキングを勧めますか?

最高の質問でアンケートを作成する方法を確認する

最適な質問でアンケートを作成しましょう。

情報源

  1. PubMed. 患者と介護者が開かれた質問を通じて病院のケアについてどのようにコメントするか。

  2. Pew Research Center. なぜ一部のオープンエンド調査質問は他の質問よりも高いアイテム未回答率をもたらすのか?

  3. PMC. より深い洞察のために閉じた質問と開いた質問を組み合わせる。

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アダム・サブラ

アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

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アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

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