ワークショップの効果を測るイベント参加者アンケートのための最高の質問いくつかと、その作成に関するいくつかのヒントをこちらで紹介します。Specificを使用すれば、数秒でニーズに合わせたフィードバックアンケートを作成でき、手動編集は不要です—参加者フィードバックアンケートを生成できます。
ワークショップの効果に関するイベント参加者アンケートのための最高のオープンエンド質問
オープンエンド質問は、参加者が本当に大事だと感じたことを共有できるため、私たちはこれを好んでいます。選択式の質問が回答を整理するのに役立つ一方で、オープンエンド質問は予期しない洞察を明らかにし、通常見逃しがちな真実のインサイトを引き出します。しかし、バランスが重要です—数が多すぎるとイベント参加者にとって回答が負担になり、あなたにとっても後で分析が大変になることがあります。特に経験、期待、課題についてより豊かなフィードバックが必要なときに使用してください。goallevents.comによると、オープンエンド質問は深さを追加し、閉じた形式では隠れてしまう洞察を表面化させます。 [2]
ワークショップで最も価値のある学びは何でしたか？
ワークショップで混乱したりあまり役に立たなかった部分はありましたか？詳しく説明してください。
このワークショップで学んだことをどのように仕事や日常生活に応用する予定ですか？
もっと詳しく取り上げて欲しかったトピックやスキルはありましたか？
このワークショップはあなたの期待値とどう比較しますか？
将来のワークショップを改善するための提案はありますか？
ワークショップ中に特に印象に残った瞬間（良い意味でも悪い意味でも）を説明できますか？
イベント中に他の参加者とネットワークを築いたり交流したりしましたか？もしそうなら、どのように？
このワークショップに参加しようと思った動機は何ですか？
他に経験に関して共有したいことはありますか？
ワークショップの効果に関するイベント参加者アンケートのための最高の単一選択式質問
単一選択の質問は、フィードバックを定量化したいときに最適です—たとえば、時間経過に伴う満足度を追跡したり、素早く回答をセグメントの分けたりする場合に。特に大人数の対象や明確な基準を求めるときにフィードバックプロセスを始動させます。これらの質問は時に序盤での雰囲気作りに役立ち、出席者が全ての経験を言葉にするのに不安を感じたときにでも、より参加しやすくなります。これらとフォローアップを組み合わせることで、「なぜ」に突き止めることができます。
質問: ワークショップの全体的な効果をどのように評価しますか？
非常に良い
良い
普通
悪い
質問: ワークショップで最も役に立った側面はどれですか？
コンテンツ/資料
ファシリテーター/プレゼンター
ネットワーキング機会
実践的な活動
その他
質問: 同じ主催者による今後のワークショップにどのくらい参加したいと思いますか？
非常に参加したい
やや参加したい
参加したくない
わからない
「なぜ」にフォローアップするタイミング 選択式の回答の後に「なぜ」を問うことは、その選択の背後にある本当のストーリーに迫れることです。例えば: 効果に関して「普通」を選んだ人に対しては、「なぜワークショップを普通と感じられたのかを共有してください」というフォローアップを送ります。これにより、単なるスコアではなく、行動可能な詳細が得られます。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 すべての可能な回答をリストアップできた自信がない場合、「その他」は必須です。常に詳細を尋ねるフォローアップを追加してください。「その他」を選ぶ人々は、通常、あなたが考慮していなかった視点やニーズを持っており、改善機会や思わぬ成功を明らかにすることがあります。
NPS質問: 使用すべきか？
ネットプロモータースコア（NPS）は、参加者の忠誠心やワークショップの影響を測定するためのシンプルで実証済みの方法です。「このワークショップを友人や同僚に推薦する可能性はどのくらいですか？」という質問を0（まったく思わない）から10（非常に高い可能性）で尋ねます。ワークショップの効果に関するイベント参加者アンケートでのNPSは、満足度をベンチマークし、時間の経過とともに追跡できる単一の数値を提供します。Specificのサーベイビルダー からワークショップ参加者向けのカスタマイズされたNPS調査を開始し、各スコアを詳細に理解するための賢いフォローアップを追加できます。
フォローアップ質問の力
フィードバックの価値を逃す最も簡単な方法の1つは、最初の回答だけで止めてしまうことです。Specificの動的AIフォローアップ のような自動フォローアップ質問は、余計な作業なしに深く、コンテキストに基づいたインサイトをキャプチャできます。これらのフォローアップはリアルタイムで反応し、スキルのあるインタビュアーのように明確化、理由、特定のストーリーを求めます。あなたは時間を節約し、より幅広くカバーすることができ— もうメールで人を追いかけたり、不完全なフィードバックを合わせたりする必要はありません。
イベント参加者: 「ワークショップはまあまあでした。」
AIフォローアップ: 「なぜ単に『まあまあ』だったのかを共有できますか？何か欠けていたり、より良くできたことがありましたか？」
どのくらいのフォローアップをすべきか？ 各重要な質問について、2〜3のスマートなフォローアップをお勧めします。回答者に負担をかけすぎたり疲れさせたりしたくありませんが、何を改善する必要があるのか、または何がうまくいっているのかを知るのに十分な情報を持ちたいはずです。Specificはカスタマイズ可能な設定でこれを簡単にし、必要なインサイトを得た時点で次の質問にスキップするようにサーベイを指示できます。
これにより対話型調査になる： 冷たいフォームの代わりに、これらのAIによって駆動される調査は、人々と会話のように交流し—より豊かな詳細とより良い応答体験を開きます。
AI調査応答分析： すべてのオープンエンドな回答とフォローアップがあっても、AIを使用して簡単に分析できます。Specificを使用すると、数秒で要約、カテゴライズ、トレンドを表面化 でき、アクション可能な所見を得られ、ただのテキストの壁ではありません。
自動のコンテキスト対応フォローアップは、調査を現代的にアップグレードします。試してみて、AIがやりとりを処理するだけでどれだけ多くを学べるかを確認してください。
ChatGPTまたはAIプロンプトを使用して優れた参加者アンケート質問を作成する方法
Specificの外でブレインストーミングを行う場合でも、優れたプロンプトはより良い質問を考案するのに役立ちます。簡単に始めて、それからAIがあなたのゴールについてもっと学び始めたらコンテキストを追加してください。
まずこれを試してください：
ワークショップの効果についてのイベント参加者アンケート用のオープンエンド質問を10件提案してください。
AIはコンテキストを提供されたときに最も効果を発揮します。あなたの聴衆、ワークショップの目標、または測りたい内容についての詳細を追加してください：
ワークショップは上級データ分析に関するもので、初心者とプロフェッショナルの両方が参加しています。効果、学習成果、ギャップ、満足度を測定するためにイベント参加者アンケートのためのオープンエンド質問を10件提案してください。
リストが揃ったら、さらに整理してみましょう：
質問を見てカテゴリに分類します。カテゴリとその下に質問を表示します。
その後、重要な領域で深く掘り下げるには：
「学習成果」や「ロジスティクス＆オーガニゼーション」、「プレゼンターのエンゲージメント」のようなカテゴリに対して10個の質問を生成してください。
対話型調査とは何ですか？
対話型調査は、従来の形式や静的ツールをはるかに超えています。単なる無機質な質問のリストを提示する代わりに、実在の人とのチャットのように、応答型のやりとりに参加してもらいます。AIによる調査生成ツール（Specificなど）を使用すると、何時間もかけなくても、これらのインタラクティブな体験を数秒で作成できます。この違いは大きいです：より高いエンゲージメント、より豊かな応答、よりアクションにつながるインサイト。
手動調査 | AI生成の対話型調査 |
|---|---|
フォームベース、静的な質問 | チャット形式、動的な質問 |
手作業での作成と編集が必要 | 即座に調査を作成 |
手動データ分析 | 自動フォローアップ、リアルタイム、コンテキスト認識 |
なぜイベント参加者アンケートでAIを使用するのですか？
AI調査の例は、はるかに少ない時間でより良いフィードバックを集めることができることを示しています。対話型調査は、すべての参加者に適応し、より高いエンゲージメント、より豊富な回答、より行動へのインサイトを可能にします。実際にどのように構築できるか<生成してAIサーベイを作成するかについての詳しいガイドをご覧ください。> [詳細ガイドをチェックしてください] 驚くほど価値のあるフィードバックを得る方法がわかります。質問の作成からフィードバックの分析まですべてのステップがより簡単に、よりスマートに、より魅力的になります。Specificを使用すれば。
< AI調査の例は、はるかに少ない時間でより良いフィードバックを集めることができることを示しています。対話型調査は、すべての参加者に適応し、より高いエンゲージメント、より豊富な回答、より行動へのインサイトを可能にします。実際にどのように構築できるか>
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