競合他社への乗り換え理由に関する非アクティブユーザー調査のための最良の質問と、本当に重要なことを明らかにする調査を作成するためのすぐに役立つヒントをいくつか紹介します。具体的な回答を得るために、Specificで数秒で独自の調査を作成できます。
非アクティブユーザーのための最良のオープンエンド質問: 乗り換え理由
オープンエンドの質問は、詳細とニュアンスを引き出すことができ—独自の視点を理解し、「乗り換えの理由」を探るのに最適です。仮定に縛られない定性的な洞察を得たい場合にとても有用です。
非アクティブユーザーに競合他社への乗り換えについて聞くための、私たちのお気に入りのオープンエンドの質問を10個紹介します:
別の製品やサービスに乗り換えた具体的な理由を教えていただけますか？
競合他社を試してみようと思った決定的な瞬間や経験がありましたか？
競合他社に乗り換えた際に最も魅力的だと感じたことは何ですか？
私たちの製品に不足していた機能やサービスがあれば教えてください。
私たちのカスタマーサポートの体験は競合他社とどうでしたか？
私たちの製品を改善してあなたを引き戻すために、何か1つ変更するとしたら何を選びますか？
価格設定が離れる決断に影響を与えましたか？もしそうなら、どのように影響しましたか？
乗り換えを決断する前に遭遇した不満や問題点があれば教えてください。
新しいプロバイダーを他の人に推奨しましたか？その理由は何ですか？
ユーザーとして維持するために私たちが何かできたことがあれば教えてください。
オープンエンドのフィードバックは仮定に縛られない答えを導き出し、存在を知らない問題を明らかにすることがあります。約74%の顧客が不十分な体験のために競合他社に乗り換え、ほぼ半数は1回または2回の悪い経験の後に離れることから、これらの質問をすることで顧客ロイヤルティが崩れるポイントを特定し、早期に改善することが可能になります。
乗り換え調査のための最良の単一選択肢設問
単一選択肢の設問は、解約の一般的な理由を素早く定量化するのに役立ち、ユーザーが調査を簡単に完了するために最適です。頻繁に発生する問題をすぐに見つけたい場合に特に有効です。時には選択肢を提示することで回答者に一歩進ませ、努力を減らします—これにより会話を始めやすくし、「なぜ」を聞くためのきっかけを作ります。
質問: 私たちの製品やサービスの使用をやめた主な理由は何でしたか？
他でより良い品質を見つけた
競合他社とより良いサービス契約があった
競合他社の方が好んだ機能があった
その他
質問: 乗り換えの決断に影響を与えたことを最もよく説明するものは次のうちどれですか？
悪い顧客体験
役に立たないサポート
価格の問題
その他
質問: 乗り換える前に、私たちの製品にどれくらい満足していましたか？
非常に満足していた
やや満足していた
中立
やや不満だった
非常に不満だった
「なぜ？」でフォローアップするタイミング 本当の価値は選択の理由を尋ねるときに生まれます。例えば、ユーザーが「価格の問題」を選ぶとフォローアップとして「私たちの価格設定の何が具体的にあなたに合わなかったのか教えてください」と聞くことで、具体的なフィードバックへの扉を開きます。これらの「なぜ」基づくフォローアップは、ボックスチェックだけでは決して捕捉できない詳細を引き出します。
「その他」選択肢を追加する時と理由 想定していないことを捉えるために常に「その他」を含めてください—未確認の、または新たに出現する乗り換えの理由は、革新のための貴重な情報です。フォローアップ質問で、まったく新しい洞察やトレンドを浮かび上がらせることができます。
NPS質問: 非アクティブユーザーからの基準を取得する
Net Promoter Score (NPS) は、ユーザーが製品を0から10のスケールで推奨する可能性を尋ねるものです。非アクティブユーザーや解約ユーザーの場合、これは目覚めの呼びかけになることがあり、乗り換えが貴社の評判にどれほど影響を与えたかを示しています—たとえ離れたとしても、その回答は時間をかけてモニターするための基礎となります。この形式を試したいなら、競合他社への乗り換え理由に関する非アクティブユーザー向けのNPS調査をすぐに生成できます。
このコンテキストでNPSを利用すると、乗り換えが一過性の出来事だったのか、深い不満に起因するものだったのかを明確にすることができます。また、追随者フォローアップのテーマを分析し、人々を取り戻すための修正を優先することができます。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は優れた調査が素晴らしいものになる箇所です。AIを活用した動的フォローアップ（詳しくは自動AIフォローアップ質問解説をご参照ください）を用いることで、単に回答を収集するのではなく、文脈を持った完全な物語を得ることができます。これにより、曖昧な回答が減り、各回答につき多くのより豊かな洞察を得ることができます。SpecificのAIは、応答をそのまま踏み台にして、熟練したインタビューアのようにライブのカスタマイズされたスマートフォローアップを行います。
非アクティブユーザー:「別のところでより良いお得な情報を見つけた。」
AIフォローアップ:「どの競合他社がより良い情報を提供し、そのオファーがどのように魅力的だったか教えていただけますか？」
フォローアップがなければ、「取引」が価格の低さ、パッケージの大きさ、隠れた特典を意味するのかどうかわかりません。AIフォローアップは、曖昧な回答に対して明確化し、深掘りを行います—また、平均非応答率が約40%[1]であるため、各回答の価値を最大化することが重要です。
フォローアップは何回まで聞くべきか？ 一般的に2〜3回が妥当です。具体的な情報を探るためにユーザーを疲れさせないようにしたいです。Specificでは、この制限を設定したり、必要な情報を得たらユーザーがスキップできるようにすることができます。
これが会話型調査になる: AIを活用したフォローアップにより、単純なスクリプトが自然なやりとりに変わり、エンゲージメントを向上させ、調査をより本物で人間的な会話のように感じさせます。
AIを使った簡単な分析: 豊富で構造化されていない応答があれば、AI調査応答分析を使用して、データとさっと対話するだけで重要なトレンドを即座に浮かび上がらせ、手動のレビューにかかる時間を大幅に節約できます。
自分自身の競合他社乗り換え理由調査を生成し、スマートフォローアップがどのように豊かな応答を促進するかを体験してみてください—思いもよらないことを質問するかもしれません。
ChatGPTに素晴らしい乗り換え調査の質問を促す方法
ChatGPT（またはGPTベースのAI）で調査質問を作成する場合、明確な指示を出してください。簡単に始めてください:
非アクティブユーザー調査の競合他社乗り換え理由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。
しかし、覚えておいてください：与えるコンテキストが多ければ多いほど、AIの質問が目標に合ったものになります。例えば:
私はSaaSプロダクトマネージャーで、過去6ヶ月以内に競合他社に乗り換えた非アクティブユーザーを調査したいと考えています。目的は、乗り換えの原因となった価格、機能、またはサービスのギャップを特定することです。具体的な経験を中心に詳細に焦点を当てたオープンエンド調査質問を10個提案してください。
次に、質問を絞り込みます:
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出力してください。
次に、探索したいカテゴリを選びます—例えば「カスタマーエクスペリエンス」や「価格設定」—そして以下のように促します:
カテゴリ カスタマーエクスペリエンス および 価格設定について質問を10個生成してください。
このアプローチは、コンテキストを重ねることで、乗り換え行動の核心に迫るより深く、実用的な調査を可能にします—まるでSpecific AI調査ジェネレーターとの対話のように。
会話型調査とは何か？
会話型調査はその名の通りです: 静的な形式よりも、ユーザーがリアルタイムで応答に対応するチャットのような流れで対話するものです。このスタイルはパーソナルな感じを保ち、率直さを促し、ボックスをチェックするよりも人と話しているように感じさせます。
従来の調査作成は遅く、柔軟性がありません—手動形式は時間を食い、多くの場合低いエンゲージメントにつながります。AIによる調査生成を使用することで、単純なプロンプトを専門システムに与え、それが各応答に賢く適応する質問のセットを生成します。
手動調査 | AI生成調査（Specific） |
|---|---|
一律で、柔軟性がない | 動的で、各ユーザーに適応 |
フォローアップをスクリプト化するのが難しい | 文脈に沿った自動的かつ専門的なフォローアップ |
分析が難しく、遅い | 瞬時のAIによる分析 |
なぜ非アクティブユーザー調査にAIを使うべきなのか？ AI生成による調査は、特に競合他社への乗り換えのようなデリケートな理由において、よりエンゲージングで偏りが少ないことが証明されています。反応率が低い場合でも（非アクティブユーザーにはしばしば当てはまります）、実用的な問題点を浮き彫りにすることができます。
AI調査の例を探していますか？競合他社乗り換え理由に関する非アクティブユーザー調査の作成方法についての詳細ガイドをご覧ください—プロンプトから立ち上げまでのすべてのステップを分解しています。
Specificでは、調査を会話型にする最良のユーザーエクスペリエンスを提供しています: 回答者にとってはエンゲージングであり、作成者にとっては簡単、そして実際の文脈に焦点を当てた洞察にレーザーフォーカスしています。
競合他社乗り換え理由調査例を今すぐご覧ください
真の乗り換え動機を明らかにする次世代の調査を体験し—迅速に洞察を得て、次の保持戦略を自信を持って展開しましょう。