ここに、価格感覚についての顧客調査で使えるベストな質問のいくつかと、実際に回答を得るための生成方法についてのヒントがあります。より深い回答を迅速に得られる調査を作成したい場合は、Specificがインスタントに生成し、すべての会話の重荷を肩代わりができます。
価格感覚に関する顧客調査のためのベストなオープンエンド質問
オープンエンド質問は「はい/いいえ」や「安い/高い」を超えて、顧客の価格感覚の本当のストーリーを発見する手助けをします。正直でニュアンスのあるフィードバックや意思決定に関する文脈が欲しいときには必須です。この定性的な深さこそが、実行可能なインサイトをもたらし、見落としを防ぎます。
当社の商品またはサービスの価格に対して受け取っている価値をどのように説明しますか？
当社の価格に対するあなたの感覚に最も影響を与える要因は何ですか？
当社の価格について驚いたことや困惑したことは何かありますか？
当社の価格があなたの購入（または不購入）の決定に影響を与えた経験を共有できますか？
当社の価格設定について何か変更できるとしたら、それは何で、その理由は何ですか？
検討した他の選択肢があれば、それらと比べて当社の価格はどのように見えましたか？
当社の価格設定がブランド全体についてどのように感じさせますか？
当社の製品が良いまたは悪い価値だと感じた状況を説明してください。それはなぜそう思いましたか？
当社の価格がより合理的だと感じさせる特徴や利益は何ですか？
当社の価格について話し合いたいが、まだ話す機会がなかった何かがありますか？
オープンエンドの回答は、予期しない詳細やパターンを強調したり、特定のセグメントのニーズを明らかにすることがよくあります。特に、完了まで5分未満の調査は完了率が20％高いことから、簡潔で関連性の高いオープンな質問に焦点を当てることで、質と回答率を両立します[1]。
価格感覚に関する顧客調査のベストなシングルセレクトの選択質問
シングルセレクトの選択質問は、感情を量的に測ったり、分配を明らかにしたり、氷を砕いたりするのに優れています。特に、お客様が時間に余裕がない場合や、選択肢からの選択が簡単で、解釈するのも楽だからです。さらに、固定の選択肢からの開始はスケールで解釈しやすく、追跡調査で色を加えることも可能です。
質問: 類似の商品/サービスと比べて、当社の価格をどのように評価しますか？
はるかに高い
やや高い
ほぼ同じ
やや安い
はるかに安い
質問: 当社の価格に対するあなたの感覚を最もよく表している言葉はどれですか？
公正
高い
安い
混乱している
その他
質問: 現在の価格で私たちから引き続き購入する可能性はどのくらいありますか？
非常に高い
やや高い
わからない
やや低い
非常に低い
「なぜ？」を追跡調査するタイミング 回答が不明瞭、驚くべき、またはさまざまな顧客に異なる意味を持つ場合、私たちは「なぜ？」と追跡調査をします。たとえば、誰かが「混乱している」を選んだ場合、「私たちの価格についてどの点が混乱させたのか教えてください」とすぐに問いかけます。これにより、より豊かな実行可能なフィードバックが得られ、顧客にとって彼らの意見が重要であることを示します。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 既定の選択肢が当てはまらない場合に「その他」は重要です。これにより、顧客はユニークな視点を提示する許可を得て、シンプルなフォローアップによって予期しないインサイトを捉えることができます—最も素晴らしい発見は予期していなかったところから生まれることがあります。
価格感覚のためのNPS質問
クラシックなネットプロモータースコア（NPS）質問は、価格感覚に対しても適用可能です。NPSは「[商品の/サービスの]友人や同僚への推薦の可能性は？」と尋ねます。価格に特化して「当社の価格を考慮に入れた上で、私たちを推薦する可能性はどのくらいありますか？」とカスタマイズします。
これはシンプルで、量的に測れる上、産業全体でベンチマークされています。このバリエーションは、価格が全体の推奨に対する牽引力または抑止力であるかを理解するのに強力です—スコアの理由を理解するための追跡調査プロンプト（「スコアに最も影響を与えたのは何ですか？」）と組み合わせるとより効果的です。価格に焦点を当てたNPS調査を設定する方法を確認する場合は、プレセットを使用することができます。
フォローアップ質問の力
自動化されたコンテキスト認識フォローアップ質問は、会話型調査の骨格です。最初の回答で止まるのではなく、SpecificのAIは明確さを探り、深く掘り下げ、適応します—まるで専門のインタビュアーのように。まだ体験したことがない方は、AI駆動のフォローアップ質問の概要をチェックしてください。
これは単なるおまけではありません。賢明なフォローアップがなければ、以下のような平坦な回答を収集してしまうリスクがあります:
顧客: "少し高いです。"
AIフォローアップ: "私たちの価格を少し高いと感じさせた特徴または側面を共有していただけますか？"
この方法で、曖昧な反応から実行可能な洞察にほとんど余分な努力をせずに移行させます。
フォローアップを何回聞くべきか？ 私たちの経験から、2–3のコンテキストに関連したフォローアップでほとんど必要なものが明らかになりますが、疲労を避けます。Specificを使用すると、必要なものをすべて収集したら前進するようにロジックを設定することができるので、回答者が尋問されていると感じることはありません。
これが会話型調査にする:体験は流動的で魅力的であり、顧客は単なるフォームに記入するのではなく、自分の回答に適応した対話に参加します。
オープンテキストの回答でも分析が容易。 AIチャット分析（その仕組みをこちらで参照）のおかげで、オープンエンドデータに溺れることはありません。プラットフォームはテーマと要約を浮上させ、数分で規模を分析できるようにします。
会話型AIフォローアップは新しいパラダイムです—自分で調査を作成して違いを感じてみてください。
ChatGPT（または他のGPT）で価格感覚に関する顧客調査質問を生成するためのプロンプトを書く方法
AIにアクセスできる人は、質問のアイデアを迅速に生成できます。まずはシンプルに:
次のことを聞いてください:
価格感覚に関する顧客調査のための10のオープンエンド質問の提案。
しかし、背景情報を追加することでより良い結果が得られます。例えば:
私は多様な顧客タイプ（新規、リターン、解約済み）を持つSaaSビジネスを想像してください。顧客の旅を通して価格や価値の感覚がどのように変わるかを理解したいです。それを見つけるための実行可能な方法を見つけるために、価格感覚に関する10のオープンエンド質問を提案してください。
質問をカテゴリ化するようにAIに求めることでさらに進化します:
質問を見てそれらをカテゴリ化してください。カテゴリと質問をその下に出力してください。
関心のあるカテゴリが見つかったら、さらに深く掘り下げましょう:
「費用対効果」、「競合比較」、「割引感覚」カテゴリに関する10の質問を生成してください。
会話型調査とは何か？
会話型調査はインタラクティブです—参加者が自然なチャットフォーマットで応答し、AIが深さと微妙さを引き出すためのリアルタイムの探索を行います。この動的なアプローチにより、退屈なフォームが実際に完了する魅力的なインタビューに変わります。調査を作成する側にとっては、より高いデータ品質、応答率の向上、より豊かなコンテキストを意味します。
手動 vs AI生成調査の比較:
手動での調査作成 | AI調査ジェネレーター |
|---|---|
旧来のテンプレートを参照しながら、一つずつ質問を作成 | プロンプトからAIが即座に調査全体を生成します |
静的なフォーム—フォローアップがない、冷たい印象 | 会話形式、リアルタイムで探り、研究者のように振る舞う |
修正に時間がかかり、柔軟性が限られている | 調査エディタAIと対話して調査全体を編集 |
特にオープンエンドの分析に手間がかかる | AIが要約し、クラスター化し、応答の意味を解釈してくれます |
顧客調査にAIを使用する理由 AI調査ジェネレーターを使用すると、調査を迅速に構築するだけでなく、すべての関与者にとって自然で適応的な体験を提供します。高いエンゲージメントは高い応答率を意味します。たとえば、アプリ内またはWebポップアップ調査—会話型調査の主要なユースケース—は通常、応答率が20%から30%となり、大半のメールフォームを大きく超えます[1]。
Specificは、エンドツーエンドの会話型調査体験を提供します。簡単な構築、瞬間的な賢明な探り、摩擦なしの分析を提供し、作成者と回答者の両方にメリットがあります。自分で設定するためのヒントが欲しい場合は、顧客の価格認識調査を作成するための完全ガイドをチェックしてください。
この価格感覚調査の例を今すぐご覧ください
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