こちらは、非アクティブユーザーの戻りのためのインセンティブに関する調査のベストな質問例と効果的な調査作成のヒントです。このような高度なAI主導の調査を、Specificを使って数秒で構築し、開始できます。
非アクティブユーザー再活性化調査に最適なオープンエンド質問
オープンエンド質問は、回答者の言葉で動機や阻害要因を明らかにすることで真の洞察を得ることができます。特にユーザーの非アクティブの理由を探る、または新しい再活性化インセンティブを試験する際に貴重です。深さが主要な目的であるとき—単なる迅速な統計ではなく—これらの探求は計り知れない価値があります。
こちらは、再活性化インセンティブに焦点を当てた非アクティブユーザー調査に最適な10のオープンエンド質問です：
弊社の製品を使用しなくなった主な理由は何ですか？
特定の機能や機能があなたのニーズを満たさなくなったことがありますか？
弊社のサービスを改善するにはどのようにすれば良いでしょうか？
特別なインセンティブを提供した場合、実際に戻りたいと思えるような種類は何でしょうか？
弊社の製品があなたの作業フローや日常のルーチンに合わなくなった特定の状況を説明できますか？
他の会社や製品が提供していて、弊社が提供していないものがありますか？
再び弊社の製品を使用することについてどんなためらいや懸念がありますか？
弊社の何かを1つだけ変更できるとしたら、それは何でしょうか？
どのタイプの再活性化オファー（割引、無料機能、ボーナスコンテンツ等）があなたにとって最も意味がありますか、その理由は何ですか？
あなたの体験や再び戻るためにどのようなことが望ましいか、他に知っておいてほしいことはありますか？
プロのヒント：既存の顧客を再エンゲージすることは、新しい顧客を獲得するよりも少なくとも5倍コスト効率が良いため、オープンエンド質問を使用することで改善分野を発見し、見逃してしまいそうなROIを大幅に高めることができます。[1]
非アクティブユーザー再活性化調査に最適な単一選択型質問
単一選択型質問は、意見を定量化する必要があるときや、大規模な非アクティブユーザーグループ間でパターンを迅速に特定する必要があるときに最適です。これは気軽に始めるのに最適です：時には明確な選択肢から選ぶことの方が、自分の言葉を作るよりも簡単です—さらに、それはより深いフォローアップ質問のために優れたセッティングです。
質問：再活性化オファーとして最も興味があるのは何ですか？
次回購入の割引
新しいプレミアム機能へのアクセス
限定コンテンツや報酬
個別サポートセッション
その他
質問：以前、弊社の製品をもっと頻繁に使用するのを妨げたのは何ですか？
時間が足りない
十分な価値を見出せなかった
技術的な問題
競合他社に乗り換えた
その他
質問：会社からの再活性化メールに通常どのように反応しますか？
オファーを考慮し、時には戻ることがあります
めったに開かない
ほとんどのオファーを無視する
その他
「なぜ？」をフォローアップするタイミング 選択した回答の原因を特定したいときはいつでも、「なぜ？」というフォローアップを使用することをお勧めします。たとえば、ユーザーが「十分な価値を見出せなかった」と選んだ場合、フォローアップで「どのような点が不足している、または十分に価値がないと感じたのか、もっと教えてもらえますか？」という問いかけをすることで、具体的で実用的なフィードバックを得ることができます。このような文脈的な探求が、調査を静的ではなく会話的にします。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 時には、プリセットの選択肢が見逃してしまう独自の理由を持っていることがあります。回答者に「その他」を選んで説明させることで、予期しない洞察のための空間を作り出し、エッジケースや新しいトレンドを理解するための貴重な情報を得ることができます。自動化されたフォローアップが「その他」を選んだ理由をさらに深掘りし、リストに載っていなかったことを明らかにします。
非アクティブユーザー再活性化調査のNPS型質問
ネットプロモータースコア（NPS）は、感情や忠誠心を測定するための実証済みの方法であり、「私たちを友達や同僚にどの程度お勧めしたいですか？」と質問します。非アクティブユーザーのシナリオでは、以前の体験と復帰への意欲を確認するための健康チェックとして役立ちます。再活性化の可能性だけでなく、ユーザーの感情を把握することで、フォローアップの優先順位を付けるために重要です。
NPS質問の後、ユーザーがどのように回答したかを掘り下げるためのフォローアップを行うことができ、実用的な保持機会を提示します。Specificは、賢明で関連性のあるフォローアップのための内蔵ロジックで非アクティブユーザー向けNPS調査を簡単に開始できます。
業界データによれば、データ駆動型の再活性化およびNPSキャンペーンを実施する企業は、6か月以内に30％以上の再活性化率を達成することが多いです。[4]
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は真に隠された洞察を解き放ち、基本的な回答を実用的な知識に変えます。自動化されたフォローアップ質問を使用することで、AIが回答者の回答をその場で明確化し、深掘りしたり、文脈化したりすることを可能にします—無駄なメールのやり取りなしで。
スマートなフォローアップをしない場合の結果：
非アクティブユーザー：「自分には合わなくなったので使用をやめました。」
AIフォローアップ：「どの特定の側面が機能しなかったか共有していただけますか？機能、パフォーマンスの問題、その他の点ですか？」
その場で次の質問をすることで、実際に役立つデータを取得し、修正可能なバグと機能ギャップの違いを明らかにします。
フォローアップをいくつ尋ねるべきか？ 私たちの経験では、オープンエンド質問に対して2-3の対象を絞ったフォローアップは、実際の洞察を表面化させるのに十分です。Specificはこれを設定できるようにします—AIが十分な詳細を収集し、必要な情報を得たら回答者が次に進めるようにします。
会話型調査になる理由 各フォローアップが体験をフォームの記入から対話へと変え、人々を引きつけ、真に聞かれていることを示します。
AIによる応答分析： 多くのオープンエンドの回答があっても、AIが調査結果の分析を簡単にしてくれます。要約し、分類し、トレンドを抽出します—数日ではなく瞬時に大量のフィードバックを処理できます。
これらの動的なフォローアップは、調査デザインの新たな標準を示しています—AI主導のフォローアップで調査を生成し、どれだけ迅速により深く豊かなデータを取得できるか確認してください。
ChatGPT（または他のGPT）により優れた非アクティブユーザー再活性化の質問を生成する方法
独自の質問を作成したい場合は、シンプルなプロンプトから始めましょう：
非アクティブユーザーの再活性化インセンティブについてのオープンエンド質問を10個提案してください。
AI結果を改善する鍵はコンテクストです。製品、対象ユーザー、および知りたいことについての詳細を伝えてください。例：
弊社のSaaS生産性ツールの週次アクティブユーザー数が減少しています。再活性化キャンペーンを計画しています—バリアや理想的なインセンティブ、ためらいを明らかにするためにどのオープンエンド質問をすべきか、非技術ユーザーにアクセスしやすい言葉でお願いします。
初期の質問が出来たら、さらなるプロンプトのために構造化してください。お試し：
質問を見て、カテゴリを付けてください。カテゴリを出力し、その下に質問を置いてください。
これにより、論理的に調査を整理することができます。次に、重要なテーマについてさらに深掘りするために以下を試してください：
「動機のブロッカー」や「インセンティブタイプへの反応」といったカテゴリの質問を10個生成してください。
明確さとコンテクストを持って反復するほど、調査はより強固になります。
会話型調査とは何が違うのか？
会話型調査は、古い静的なフォームの世界から脱却します。AIによって、リアルタイムでユーザーと対話し、自然なチャットのように感じ、動的に適応し—よりリッチで実用的な洞察を収集します。Specificを使えば、AI調査ビルダーがすべてを処理：質問の作成、より深く掘り下げ、回答を文脈で分析します。
手動調査作成 | AI生成調査（Specific） |
|---|---|
手動ドラフト、多くのバックアンドフォース | AIに一度プロンプトを与えるだけで、すぐにカスタマイズされた質問を取得 |
静的、フォローアップがプレスクリプションされていない限りなし | リアルタイムで動的なAIフォローアップ |
遅く、しばしば高いドロップオフ | 対話のように感じられ、ユーザーを引きつけ続けます |
手動分析、スケールしにくい | AIが要約し、洞察をすぐに抽出 |
非アクティブユーザー調査にAIを使用する理由 設計と分析にかかる時間を節約しながら、より深いフィードバックを収集—AIがフォローアップをカスタマイズし、ユーザーの発言に適応し、スケールでテキストを分析します。活動停止の理由が複雑な再活性化インセンティブのトピックにおいて、AI調査の例は、ユーザーを取り戻すための正確な手段を明らかにします。
Specificは、一流のユーザー体験を提供します：会話型の調査でフィードバックをして（そして得る）ことをスムーズかつスマートで楽しいものにします。プロセスに興味がありますか？こちらのステップバイステップガイドで再活性化調査を作成する方法を見るか、AI調査エディタで自然言語チャットを使って調査を細かくチューニングする方法をご覧ください。
今すぐこの再活性化インセンティブ調査の例をご覧ください
ユーザーが去った理由や彼らを呼び戻すためには何が必要かの次の発見は、調査ひとつ離れたところにあります—会話型のAIによる調査がアクションを起こし、静的なフォームでは到達できない再活性化の洞察を明らかにします。