以下は、市場の販売者が製品品質の認識に関しての調査で使うべき最良の質問と、それを設計する際の実用的なヒントです。独自の研究を迅速に構築したい場合、Specificを使って数秒で調査を生成することができます。
市場の販売者調査における最良のオープンエンド質問
オープンエンドの質問は、販売者が自分の言葉で意見を表現することができるため、より豊かなフィードバックを得られます。これは構造化された質問では見逃してしまうことが多く、詳細、物語、またはニュアンスを求める場合に最適です（そして、規模で応答を分析できるツールがある場合）。以下は、製品品質の認識に焦点を当てた市場の販売者に対するおすすめの質問です：
マーケットプレイスで販売している製品の全体的な品質をどのように説明しますか？
ここでの製品品質の認識に最も影響を与える要因は何ですか？
製品品質が取引または顧客レビューに影響を与えた最近の例を共有できますか？
あなたの製品の品質に対して、購入者は通常どのように反応しますか？
購入者が最も頻繁に指摘する品質に関する懸念は何ですか？
上場前に製品の品質をどのように評価しますか？
製品品質を保証する際の最大の課題は何ですか？
プラットフォームの品質管理はあなたの販売経験にどのように影響しましたか？
品質基準の改善が最も役立つのは何ですか？
このマーケットプレイスでの製品品質について何か他にシェアしたいことはありますか？
ヒント:オープンエンドの回答は、動機や痛点を明らかにすることができ、事前設定されたオプションでは見逃してしまう可能性があり、特に消費者の40％が詐欺または誤解を招くような上場を経験し、信頼を大幅に損なった結果販売者が売上を失う場合は必須です[1]。
最良のシングルセレクト多択質問
シングルセレクトの多択質問は、迅速にパターンを特定したり、より深い会話を開始したい場合に便利です。ベンチマーキングや、回答者が記述回答を作成する代わりに、迅速で簡単な選択肢を望む場合に最適です。さらに、規模での分析がしやすく、意味のあるフォローアップの設定に役立ちます。
質問: 現在売っている製品の品質をこのマーケットプレイスでどのように評価しますか？
優秀
良い
普通
悪い
質問: 製品の品質に対する認識に最も影響を与える要因は何ですか？
製品画像
顧客レビュー
製品説明/詳細
ブランドの評判
その他
質問: 顧客の苦情につながる品質問題をどのくらい頻繁に見かけますか？
頻繁に
時々
まれに
ない
「なぜ？」という質問でフォローアップするタイミング 販売者が「普通」の製品品質を選んだ場合はそれが完璧なタイミングです。詳しく聞くために「なぜ製品品質が普通だと感じるのか？」と聞くことができます。それが文脈と実用的な洞察を解き放ちます。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 「その他」は予期しないフィードバックを捉えたい場合に使用します。ここでのフォローアップ質問は、時には季節的なサプライチェーンの変動や誤表示問題など、考えたこともない要素を明らかにすることができる金鉱です。
製品品質調査にNPS質問を使用するべきですか？
ネットプロモータースコア（NPS）は販売者に自分の経験に基づいたこのマーケットプレイスでの販売を推薦する可能性を尋ねます。製品品質の認識に対して、NPSは全体的な忠誠心を追跡し、痛点や支持を引き起こす問題を強調します。製品品質がリピートビジネスや忠誠心の推進要因であるため、高いNPSスコアは販売者が提供するものに自信を持っていることと関連しています。特に80％の買い手が製品リストを信頼しない場合は購入を避ける場合には特に重要です [1]。
NPSを調査に追加することを考えている場合は、Specificを使って瞬時にマーケットプレイス販売者向けのNPS調査を生成することができます。
フォローアップ質問の力
ほとんどの調査は表面をなぞるだけですが、実際の洞察はフォローアップにあります。自動AIフォローアップ質問を使用して返信を掘り下げ、曖昧なフィードバックを明確にし、販売者が本当に意味していることを理解します。
SpecificのAIエージェントは専門家のように聞き、販売者が「品質が不安定」と言った場合、AIは瞬時に「具体的な例を教えてください」や「不安定さの原因は何だと思いますか？」と尋ねることができ、手動の調査では決して匹敵できない情報を集めます。何か意味したものを明確にするために何日もメールでやり取りすることなく。
販売者: 「時々写真についてのお客さまの苦情があります。」
AIフォローアップ: 「写真に関してお客様が指摘した具体的な問題を説明してください。それは不明瞭ですか、古いですか、実際の製品と一致していないですか？」
フォローアップを何回質問するか？ 実際には、通常2〜3回のフォローアップが十分であり、価値あるコンテキストを取得するのに必要なだけ探ることができますが、販売者が関心を持ち続けるためには短い間隔に保つことが賢明です。満足するまで次のトピックに移動することを許可すると良いです。Specificでは、各質問に対してこれを制御でき、必要なレベルの詳細を正確に取得します。
これが対話型調査になります: 各やりとりがチャットのように感じられるため、退屈なフォームではなくなります。これが販売者が考えをしっかりと表現し、より高品質のデータと真の洞察を導き出す理由です。
AIによる調査回答の分析: オープンフィードバックは、分析が容易になります。SpecificのAIは、構造化されていない回答を瞬時に要約し、テーマの出現を特定し、チームが対話型分析を使用して深く掘り下げることを可能にします。販売者のストーリーとフィードバックに圧倒されている場合は、AIで調査回答を分析する方法を確認します。
自動フォローアップはゲームチェンジャーです。調査を作成して、市場の販売者からどれほど多くの情報を得ることができるかを体験してください。
ChatGPT（または他のAI）を使って優れた質問を促す方法
自分自身でアイデアを出したい場合、AIツール向けの実用的なプロンプトをご紹介します：
シンプルに始める：
マーケットプレイス販売者向けの製品品質認識に関する調査のためのオープンエンド質問を10件提案してください。
しかし、より多くのコンテキストを与えると、AIはより良い結果を提供します。マーケットプレイスに関する情報（ニッチ、買い手の種類、繰り返される問題）、目標（なぜ調査が必要か、何を改善したいか）を追加してください：
私は手作り衣料品のオンラインマーケットプレイスを管理しています。販売者が製品品質をどのように認識し、それが彼らのビジネスや私たちのブランドにどのように影響するかを理解したいと思っています。実用的な改善点を見つけるためのオープンエンド質問10件とクローズドエンド質問5件を提案してください。
質問リストを取得したら、AIに整理を促してください：
質問を見て、カテゴライズしてください。カテゴリとその下に質問を出力してください。
次に特定のテーマを掘り下げる: カテゴリをレビューし、最も気にかけているものを選んでプロンプトしてください：
「プラットフォームの品質管理」と「買い手のフィードバックループ」に関連するカテゴリの質問を10件生成してください。
対話型調査とは何ですか？
対話型調査は自然なチャットのように感じられます。各質問が前の質問を基に構築され、フィードバックがリアルタイムで調査され、経験が回答者の回答に適応します。これは、固定されたフォームからスマートなフィードバック収集への飛躍です。
従来の手動調査ツールでは、質問を一つ一つ選び、すべてのフォローアップシナリオを想像しようとしますが、多くの未回答の曖昧さが残ります。SpecificのようなAI調査生成ツールはこの概念を逆転させます。学びたいことを説明すると、AIが質の高い適応型調査を迅速に作成し、探求するフォローアップを追加します。
手動調査 | AI生成調査 |
|---|---|
静的な質問、適応性が低い | 会話型、動的な探求 |
設計と繰り返しに時間がかかる | 調査は瞬時に生成され、チャットで編集される |
非構造化回答を分析するのが難しい | AIによる分析とテーマの抽出が組み込まれている |
疲労が低品質な回答をもたらす | チャットのように感じられるため回答者の関心が高いまま |
市場の販売者調査にAIを使用する理由 販売者は厳しいスケジュールに直面しています。彼らは製品品質についてのフィードバックを共有したいと思いますが、面倒なフォームを記入したくありません。会話式のAI調査はチャットのような使いやすさを提供し、ユニークな洞察を探り、作成と分析の両方を極端に速くします。それは売上と顧客信頼を推進する要因に関する本物の実用的なテーマに翻訳されます [1]。
AI調査例に関して言えば、Specificは、使いやすい調査エディタ、自動探求、シームレスな調査から分析への流れで際立っています。フィードバックプロセスは、関わるすべての人にとってスムーズで魅力的になり、既成のテンプレートと完全にカスタムのフローを備えています。
実践的なガイドが必要な場合は、製品品質認識のための販売者調査作成に関するこちらの ハウツーをご覧ください。
この製品品質認識調査の例を今すぐ確認
市場の品質、忠誠、および成長を本当に駆動するものを明らかにし始めましょう。会話型調査の違いを体感しながら、より深い洞察を収集するために、販売者調査の例を使用します。