使いやすさの問題についての非アクティブユーザー調査のための最適な質問

ここでは、使いやすさの問題に関する非アクティブユーザー調査のベストな質問と、自分で作成するための実用的なヒントを紹介します。数秒で効果的な調査を生成し、スマートなAIフォローアップを希望する場合は、Specificでこちらから作成できます。

非アクティブユーザーのためのベストなオープンエンド質問: 使いやすさの問題

オープンエンドの質問は、非アクティブユーザーに対して、複数選択式からは学べない詳細な情報を共有するスペースを提供します。正直なストーリーを求めるときや、考慮していなかったユーザビリティの問題を表面化させたいときに最適です。ユーザーテストが<強>85%のユーザビリティ問題を特定できることを示すように、本物のフィードバックがユーザーエクスペリエンスを改善するためにどれほど重要かが証明されています。[2]

<オープンエンドの質問は、非アクティブユーザーに対して、複数選択式からは学べない詳細な情報を共有するスペースを提供します。正直なストーリーを求めるときや、考慮していなかったユーザビリティの問題を表面化させたいときに最適です。ユーザーテストが>

1. なぜ私たちの製品を使用するのをやめたのですか？

2. アプリやウェブサイトの利用が不満だった具体的な瞬間がありましたか？

3. 混乱したり使いにくいと感じた機能やタスクを説明していただけますか？

4. 体験に影響を与えた技術的な問題（エラーやクラッシュ）はありましたか？

5. デザインやレイアウトが作業を妨げたことはありましたか？

6. 必要な情報やツールを見つけるのに苦労しましたか？

7. 他にあなたのニーズをよりよく満たす製品を見つけましたか？その製品のどこが好きですか？

8. ユーザーエクスペリエンスで1つだけ変えられるとしたら、それは何ですか？

9. モバイルデバイスでの製品の使用体験はいかがでしたか？

10. 製品を再び試したいと思う動機は何ですか？

この種の質問は、痛点を掘り下げ、平均<強>33%の非回答率の低下（調査による）を助け、予測できなかった問題を明らかにします。

<この種の質問は、痛点を掘り下げ、平均>

非アクティブユーザーのためのベストな単一選択の多肢選択質問

単一選択の多肢選択質問は、迅速かつ定量的な洞察を得たいときや、ユーザーが会話を始めやすくするために最適です。特定のことを思い出すより、いくつかの選択肢から選ぶ方が簡単な場合もあります。彼らの回答を得たら、フォローアップの質問でさらに掘り下げることができます。

質問: 製品の使用をやめた主な理由は何ですか？

• 製品の操作が難しかった

• 頻繁な技術的な問題があった（エラー、クラッシュなど）

• 必要な機能を見つけられなかった

• 製品がデバイスでうまく機能しなかった

• その他

質問: 主にどのように製品を使用していましたか？

• デスクトップで

• モバイルで

• 両方とも同じくらい

質問: 全体的な使いやすさをどう評価しますか？

• 非常に簡単

• やや簡単

• やや難しい

• 非常に難しい

「なぜ？」というフォローアップが必要なとき: ユーザーが異なる意味に解釈できる選択をした場合（「製品の操作が難しかった」など）、フォローアップで「なぜ？」または「具体例を教えてください」と尋ねることは、具体的な内容を明確にし、実行可能な洞察を得るのに役立ちます。例えば、「製品がデバイスでうまく機能しなかった」を選択した場合、賢明なフォローアップは「どのデバイスやブラウザを使用して、何が起こったか教えてください」です。

「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由: 「その他」のオプションを含めることで、リストに含まれていない問題を取り上げる機会をユーザーに提供します。フォローアップで詳細を尋ねることで、予期しないユーザビリティの問題を発見することがあります。

非アクティブユーザー向けのユーザビリティ調査におけるNPS

ネットプロモータースコア（NPS）は、全体的なユーザーロイヤルティと満足度を測るために使われる古典的な質問です。非アクティブユーザーの場合、彼らを離れさせた要因だけでなく、ユーザビリティの問題が解決された場合に製品を推薦する可能性がどれだけあるかを見るチャンスです。この大局的な視点は、長期的なリテンションにどれほどのユーザーエクスペリエンスが影響を与えるかを示すことで、改善の優先順位をつけるのに役立ちます。

即時に非アクティブユーザー向けのNPSユーザビリティ調査をSpecificで生成し、スコアとフィードバックに基づいてフォローアップをカスタマイズできます。

フォローアップ質問の力

自動化されたフォローアップ質問は素晴らしいAI調査の秘密の武器です。オープンエンドの質問では、「混乱した」や「私の電話でうまく動作しなかった」といった回答を受け取ることがあります。フォローアップがなければ推測に頼らざるを得ませんが、Specificが自動生成するようなAIパワーのフォローアップ質問により、上質な調査インタビュアーのように水晶のように明確な文脈と豊かな詳細情報を得ることができます。

• 非アクティブユーザー:「うまく動作しませんでした。」

• AIフォローアップ:「どの部分が機能しなかったか教えてください。特に問題のある機能やタスクはありましたか？」

フォローアップをいくつ質問すべきか？ 2〜3つのターゲットを絞ったフォローアップ質問は、回答の背後にあるストーリーを明らかにするのに通常は十分です。必要な情報をすでに得ているなら、回答者が次の質問にスキップすることも許可できます。Specificでは各調査のフォローアップ深度をコントロールできます。

これが会話型調査になる理由: 結果として、自然な対話が生まれ、フィードバックが尋問ではなく会話のように感じられます。

AIによる応答分析は簡単です: 膨大なテキストを扱うことなく、AIを使って調査回答を分析し、強力で即効性のある要約とテーマを抽出できます―規模に関係なくオープンなフィードバックを収集する場合に特に有効です。

これらの自動化されたインテリジェントなフォローアップは驚異的です。フォローアップロジックを備えた調査を生成して、その質と深さの違いを体験してください。

非アクティブユーザーの調査のためにChatGPTを使用して優れた質問を書く方法

ChatGPTや他のGPTベースのツールを使って調査質問を頭出しするのが好みの場合、考え抜かれた結果を得るためのいくつかのプロンプト例を紹介します:

まずはシンプルに始めましょう:

使いやすさの問題に関する非アクティブユーザー調査のオープンエンド質問を10件提案してください。

しかし、忘れないでください: 詳細を含めるほど、質問は賢く、関連性の高いものになります。製品、ユーザータイプ、目標に関するコンテキストを追加しましょう。例えば:

私たちのSaaSアプリは、小規模ビジネスオーナーが経費を追跡するのを助けます。多くのユーザーが1ヶ月後に非アクティブになります。なぜ使用をやめるのか、またオンボーディング体験をどう改善できるかを見つけるためのオープンエンドな使いやすさの質問を10件提案してください。

次に、頭出しセッションを整理するためのプロンプト:

質問を見てカテゴリに分け、それらのカテゴリとその下に質問を出力してください。

最後に、深掘りに焦点を合わせましょう:

モバイル問題およびユーザーナビゲーション関連のカテゴリに対する10の質問を生成してください。

このようなガイド付きのプロンプティングは、ユーザビリティ問題がリテンションやユーザーエクスペリエンスに最も影響を与えるエリアにしっかり焦点を合わせるのに役立ちます。

会話型調査とは？

会話型調査とは、単なるフォーム上のボックスにチェックを入れるのではなく、賢い人とおしゃべりしている感じがするものです。質問をし、ユーザーが答えます。その後、AIがフォローアップし、掘り下げ、明確化します。これにより、はるかに豊かで明確な回答が得られます。

手動 vs. AI生成調査

AIサーベイビルダーのようなSpecificを使うと、専門家インタビュアーやリサーチアナリストの力が調査に組み込まれます。これにより、迅速に実行可能なインサイトを得ることに集中できます。

なぜ非アクティブユーザー調査にAIを使用するのか？ AIサーベイジェネレーターは時間を節約し、より効果的な調査を作成し、各回答者の答えに合わせてフィードバック会話を適応させます。88%のユーザーが技術的な不具合やクラッシュによるアプリの放棄[3]をしており、リテンションにはユーザビリティが重要です。リアルタイムで適応する調査は、これらの問題をユーザーを失う前に捉えます。

段階を追ったガイドが必要ですか？ユーザビリティ問題に関する非アクティブユーザー調査を作成する方法に関する詳細ガイドをご覧ください。セットアップ、ターゲティング、分析のためのヒントが詰まっています。

Specificの会話型サーベイビルダーは、作成者と回答者の両方にとって最高のユーザーエクスペリエンスを提供します。フィードバックプロセスをスムーズで、自然で、そして本当に参加したくなるものにします。

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