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機能発見についての無料トライアルユーザー調査でのベスト質問

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アダム・サブラ

·

2025/08/23

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以下は、無料トライアルユーザー向けの機能発見に関するアンケートのベストな質問と、より豊かなフィードバックを得るための実践的なヒントです。Specificを使用すれば、数秒でアンケートを作成し、すぐにユーザーから学ぶことができます。

機能発見に関する無料トライアルユーザーへの最良のオープンエンド質問

オープンエンドな質問は、ユーザーが自身の言葉で体験を説明できるため、真のインサイトを引き出します。コンテキストやニュアンス、予期しないフィードバックが欲しいときに最適です。

以下は、無料トライアルユーザーが新しい機能を探索する際に特に有効なオープンエンド質問のベスト10です:

  1. トライアル中に発見した機能のうち、驚きや喜びを感じたものは何ですか?

  2. 特定の機能を初めて知ったのはどのような経緯でしたか?

  3. 期待していたけれど見つからなかった機能はありましたか?それはどれですか?

  4. トライアル中に新しい機能を探索する過程を説明してください。

  5. 特定の機能を初めて試そうと思ったきっかけは何ですか?

  6. 使用したいと思ったがアクセス方法がわからなかった機能はありましたか?

  7. ある機能が実際の問題を解決した瞬間について教えてください。

  8. 混乱したり理解が難しいと感じた機能はどれですか?それらをより簡単にする方法は何ですか?

  9. 機能発見プロセスのいずれかの部分を改善できるとしたら、何を変更しますか?

  10. トライアル期間の終盤で知った機能で、もっと早く知っていたかったと思うものはありますか?

このようなオープンエンドの質問は、特にインプロダクトサーベイと組み合わせることで貴重なストーリーやテーマをキャプチャします。インプロダクトサーベイはメールサーベイの15–25%に比べ、30–50%のユーザーにリーチします[1]。

シングルセレクトの選択肢質問:それを使うべき時と使い方

シングルセレクトの選択肢質問は、フィードバックを迅速に定量化したいときや、ユーザーが経験を簡単に表現できるようにするのに最適です。それは特に会話を始めるのに役立ちます。ユーザーは出発点を選び、カスタマイズされたフォローアップ質問でさらに掘り下げることができます。

質問:トライアル中に必要な機能を見つけるのはどのくらい容易でしたか?

  • とても簡単

  • やや簡単

  • やや難しい

  • とても難しい

質問:新しい機能を発見した方法を最もよく表現するものはどれですか?

  • ガイド付きチュートリアル

  • ツールチップやアプリ内メッセージ

  • ドキュメントやヘルプセンター

  • 自分で探索しました

  • その他

質問:無料トライアル中にあなたのニーズに関連するすべての機能を見つけられましたか?

  • はい、簡単に

  • はい、しかし努力が必要でした

  • いいえ、いくつか見逃しました

  • いいえ、何も見つかりませんでした

「なぜ?」のフォローアップをすべき時 ユーザーが困難、驚き、または高い満足度を示す選択肢を選んだ場合、それはフォローアップをする絶好のチャンスです。例えば、機能を見つけるのが「やや難しい」と答えた人には、「どの機能が発見しづらかったのか、その理由を教えてください」と尋ねることです。これが具体的な変更を促す詳細に迫る方法です。

「その他」の選択肢を追加する時と理由 選択肢のリストがすべての回答者に当てはまらない可能性がある場合は、必ず「その他」を追加してください。もし「その他」を選択した場合、フォローアップ質問が予期しない発見の扉を開くことになります。最大のインサイトは時として考慮していなかった理由から得られることがあります。

NPS質問を含めるべきか?

NPS(ネット・プロモーター・スコア)は、無料トライアル中であってもユーザー満足度と忠誠心を測るための有効な方法です。機能発見においては、製品を推薦する可能性の高い人々を特定し、その理由を知るのに役立ちます。0–10のNPS質問を、「そのスコアを与えた理由は?」という具体的なフォローアップと組み合わせることで、新しいユーザーに対して機能が本当に価値を提供しているのか、発見プロセスに摩擦があるのかを明らかにします。

試してみたいですか?こちらが無料トライアルユーザー向けの準備されたNPSサーベイです:ニーズに合わせたNPSサーベイを作成する

フォローアップ質問の力

優れたサーベイの魔法はしばしばフォローアップにあります。表面的な回答で止まることなく、自動化フォローアップは熟練したインタビュアーのように、意図やコンテキストを明確にしつつ深く掘り下げます。これがSpecificのAIの際立つ点です:それは聞いて、そしてリアルタイムで完璧な掘り下げ質問を生成します—スクリプトは不要です。

なぜ重要なのでしょうか?フォローアップ質問は、漠然とした反応を具体的で緻密なインサイトに変えます。イメージしてください:

  • 無料トライアルユーザー:「分析ダッシュボードが役に立たないと感じました。」

  • AIフォローアップ:「分析ダッシュボードに何が欠けていたか、または何を期待して見たいと思っていたかを教えてください。」

そうすれば、すぐに回答が実行可能なものになります!

フォローアップは何回が最適か? ほとんどのサーベイでは、質問ごとに2〜3回のフォローアップが最適です。これにより深みが得られつつ、ユーザーの時間も尊重されます。Specificは、必要なコンテキストが得られると次の質問に自動的に進むか、上限を設定することもできます。

これにより会話型のサーベイになります。単なるフォーム入力でなく、すべての回答が自然な次の質問につながり、製品のエキスパートとのチャットのような体験になります。

AIによるサーベイ回答分析も簡単です。すべての非構造化テキストとともに、AIを使用して数秒以内に回答を分析できます。その方法をこのガイドでご覧ください。

自動化され、知的なフォローアップはゲームチェンジャーです—サーベイを生成して、その違いを体験してください。

GPTs用プロンプトの作成法:サーベイに最適な質問を得る

GPTsは、正しいプロンプトを与えれば、高品質のサーベイ質問をブレインストーミングできます。まずはシンプルに始めましょう:

無料トライアルユーザー向けの機能発見に関するオープンエンドの質問を10個提案してください。

より深く、関連性の高い出力を得るために、製品について、目標、学びたいことについてのコンテキストを追加しましょう:

私はSaaSスタートアップのプロダクトマネージャーです。当社の製品は中小企業向けで、最近、高度な分析機能をリリースしました。無料トライアルユーザーのサーベイ用にこれらの機能をどのように発見し使用するかについて、また混乱や喜びの瞬間を含むオープンエンドの質問を10個提案してください。

次に、整理して洗練しましょう:

質問を見て分類し、カテゴリとその下に質問を出力してください。

最後に、自分にとって最も重要なカテゴリに絞り込んでいきましょう:

「機能認知」と「発見の障壁」というカテゴリのための質問を10個生成してください。

このアプローチにより、サーベイは集中し、関連性が高く、繰り返しに容易になります—それはちょうど、私たちがSpecificでAIのガイダンスを使用してサーベイを編集する方法に似ています。

会話型サーベイとは?

会話型サーベイは単なる一連の静的な質問以上のものです。それらは対話式であり、ユーザーの返信に基づいてリアルタイムに各質問やフォローアップを適応させます。これは、すべての答えを予想し、その論理を手作業で作成しなければならなかった従来の手動サーベイ作成からの大きなシフトです。

AIサーベイジェネレーターを使用すると、新しい質問が提供され、自然言語でダイナミックなフォローアップが行われ、人間のように感じられる体験が可能になります。その違いは明らかです:

手動

AI生成

質問ごとに手動で選び、タイプし、繰り返す

文脈を持って瞬時に専門的な質問を生成

静的なフォーム、適応性ゼロ

リアルタイムで柔軟に対応するフォローアップ

手動で論理を構築、手間のかかるレビュー

AIが回答を要約し、改善の余地を素早く特定

無料トライアルユーザーのサーベイにAIを使用する理由は? より高い回答率を得られ、より豊かなインサイトを得ることができます。それは製品の意思決定を導くデータも多くなり、より良い洞察をもたらします。試してみたいですか?こちらがステップバイステップで機能発見のためのサーベイを作成する方法のガイドと、インスピレーションを得るためのAIサーベイの例が載っています。

Specificの会話型サーベイは最高のユーザー体験を提供し、質問とフォローアップをリアルタイムで適応させることで、人間的な感覚を提供します。違いは明白です:

手動

AI生成

個々の質問ごとに手動で選び、入力し、繰り返す

コンテキストを持って瞬時に専門的な質問を生成

静的なフォーム、適応性なし

リアルタイムで柔軟に対応するフォロー

非構造化のテキストの手動分析、大変なレビュー

AIを用いて回答をすぐに要約し、パターンを素早く把握

なぜ無料トライアルユーザー向けのサーベイにAIを活用するのか? より良い回答率、高品質なインサイトを得ることが可能です。インプロダクトサーベイは、メールの平均[1]より高い30〜50%のユーザーに到達します。これにより、製品開発を導くためのより多くのデータと貴重なインサイトを得られます。

試してみたいですか?こちらもご用意しています:機能発見のためのサーベイを作成する手順ガイド、またはAIサーベイの例をご覧ください。

Specificの会話型サーベイアプローチは一流のユーザー体験を提供し、その場で柔軟に適応するため、参加者にとってもフィードバックをしやすくします。無料トライアルユーザーから即座に価値あるインサイトを収集し、リアルタイムで適応する会話型サーベイを楽しんでください。

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ぜひ試してみてください。楽しいですよ!

情報源

  1. Outgrow.co。 良いアンケート回答率とは? ベンチマークと業界データ。

  2. Worldmetrics.org。 アンケート完了率、回答率、業界の傾向、アンケートを改善する方法。

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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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