退出調査が示す解約の例を分析すると、モバイルアプリの退出調査がユーザーが離れる理由を明らかにする最も迅速な方法であることが分かります。適切な質問を適切なタイミングで行うことで、問題点だけでなく、どの改善が最も重要であるかを把握できます。モバイルアプリの退出調査に最適な質問は、短くても深く、推測を招かない本当の回答を引き出します。
モバイルアプリ解約調査のための必須質問
あなたの退出調査は、ユーザーの全体的なジャーニーを通じて実用的な洞察を見つけるように構築されるべきです。iOSやAndroidのフィードバック用に、オープンエンド形式と複数選択形式を組み合わせたモバイルアプリ退出調査に最適な質問のチートシートはこちらです：
アプリを使用しなくなった主な理由は何ですか？
この直接的なオープンエンドの質問は、ユーザーの意図を前面に打ち出し、予期しない解約の動機を暴露します。アプリはどの程度期待に応えていましたか？
1から5のスケールで示すか、「期待を超えた」「期待に応えた」「やや応えた」「期待に応えなかった」といったオプションで満足度を分割します。期待していたが見つからなかった機能はありますか？
製品のギャップを表面化するのに最適です。アプリに関連する例（「オフラインモード」、「ダークテーマ」）を提供し、詳細を促します。技術的な問題がありましたか？
「クラッシュ」「遅い読み込み」「バグ/グリッチ」「なし」のオプションをリストし、追加の詳細を記入できるスペースを用意します。解除の62％がクラッシュに起因しているため、非常に重要です。 [1]お使いのデバイスでのアプリのパフォーマンスはいかがでしたか？
iOS/Androidに合わせて調整（読み込み時間、バッテリー消費、互換性）。パフォーマンスの問題がアプリ廃棄の25％を引き起こします。 [2]アプリの価格またはサブスクリプションモデルに満足しましたか？
価格感応度を把握するための質問です。「高すぎる」「ちょうど良い」「良い価値」「価格に気づいていなかった」とオプションを提示し、コメントをオープンにします。競合他社がより良いものを提供したために去りましたか？
どのアプリに乗り換えたか、理由を尋ねることで多肢選択を深堀り。去る前にアプリで最も好きだったことは何ですか？
これは「キーパーズ」― ユーザーが去る中で2倍にするべき特徴を強調します。アプリを友人におすすめする可能性はどのくらいですか？（0-10スケール）
このNPSスタイルの質問がトリガーとして機能する場合：スコアが0-6であれば「何があればお勧めしやすくなりますか？」と問う; 7-8であれば「おすすめするのをためらった理由は？」; 9-10であれば「どの機能がもっとも印象に残りましたか？」最後に何か考えや提案はありますか？
オープンテキストで、予想外のアイデアや発散を許可します。
これらの質問はiOSとAndroidの両方で同様に効果的ですが、デバイスに馴染む言葉を使用します（例：「アプリを削除する」vs.「アンインストールする」）。直接的なフォローアップとプロービングを組み合わせることで（次について詳しくは）、各解約イベントの背後にあるさらに豊かなストーリーを明らかにします。
標準の退出調査が本当のストーリーを逃す理由
静的な退出調査では表面をかすめるだけです。ユーザーが去る理由を知りたいのであれば、チェックボックスを付けるだけでは不十分です。人々の理由は複雑で―時には感情的、時には技術的― 事前準備された調査ではほとんど掘り下げられません。
だからこそ、リアルタイムで AIパワードのフォローアップを持つ会話型調査がより効果的です。単に1つを選んで終わりという形式ではなく、AIがフォローアップロジックを活用して即座に明確化質問を行い、人間の鋭敏なインタビュアーのように振る舞います。このプロービングは自然に行われ、「高すぎる」「遅いアプリ」などの記述を展開させ、症状だけでなくその背後にある原因を捕捉します。
フォローアップの利用方法を Specificで見る― ここで退出フィードバックが具体的になり、表面的ではありません。
従来型の退出調査 | AI会話型調査 |
|---|---|
静的な選択肢、フォローアップなし | ダイナミックでカスタマイズされたフォロープロービング |
表面的な回答のみ | ニュアンスがあり文脈に富んだ説明 |
回答者の疲労感、低いエンゲージメント | 会話的、よりチャットのような感覚 |
デバイスまたはサブスクリプションに特化した詳細を逃す | 回答に基づいて適応（iOS/Androidの文脈） |
AIがさらに深掘りする例シナリオ：
ユーザーが「高すぎる」と選んだ場合：AIが「特定の機能で価値を感じなかった部分がありますか？」と続けます。彼らが「プレミアムテーマ」を言及した場合、AIは「そのテーマの何が価値を感じさせなかったですか？」と尋ねます。
ユーザーが「頻繁にクラッシュする」と回答した場合：AIはモデル/バージョン（「これはiOSまたはAndroidですか？」）を質問し、「特定の操作を行う時にいつもクラッシュしますか？」と続けて、本当のバグの詳細を捕捉します。
ユーザーが「競合他社に乗り換えた」と言った場合：AIは「そのアプリはどのように我々のアプリを上回りましたか？」と応答します―現実的な比較を取得します。
この重層的な会話スタイルは、義務感を感じさせるものではなく、役立つリサーチャーと話すかのように感じられます。
言語と文化を超えてフィードバックを取得する
もしあなたのモバイルアプリがグローバルなオーディエンスを引き付けているなら、1つまたは2つの言語のみで解約フィードバックを集めることは全体像を示しません。特にダウンロードから30日以内に95％のユーザーが解約するため、多言語調査は必須です。 [3]
Specificの調査はユーザーのアプリ内デバイス言語を自動的に検出し表示します。例えば、日本のiOSユーザーは、日本語で調査を見ることができます―手動翻訳が必要ないので、言語の壁で貴重なフィードバックを逃すことはありません。ドイツのAndroidユーザー？彼らはドイツ語で見ることができます。一度展開；誰もがローカライズされた経験を得ます。
文化的な文脈も重要です：一部のユーザーは率直で、他のユーザーはより間接的です。多言語アプローチは、各地域からの異なる文言やフィードバックスタイルを認識し、解約データの偏りを軽減します。
単一言語の調査リーチ | 英語のみであり、非ネイティブ市場のグローバルユーザーの60％以上を逃します。 |
多言語の調査リーチ | 各ユーザーがネイティブデバイス言語でフィードバックを受け取り、エンゲージメント、正確さ、包括性を高めます。 |
これにより、言語の摩擦が取り除かれ、実際のグローバルオーディエンスを反映した維持戦略が反映されます。
出口調査を生成するための例のプロンプト
一から始める必要はありませんか？ChurnサーベイのAIサーベイジェネレーターが関連する退出フィードバックを迅速に立ち上げるのを簡単にしてくれます。アプリのカテゴリーを記述するだけで、AIがカスタマイズされた調査を構築し、即座に展開できます。
次の出口調査をカスタマイズするための強力な例のプロンプトはこちらです：
フィットネスサブスクリプションアプリの解約退出調査を作成してください。ユーザーがキャンセルする理由を収集し、機能ギャップ、価格設定、および動機の喪失に焦点を当てます。iOSおよびAndroidユーザー用に複数選択式およびオープンエンド質問を含めます。
このプロンプトは「ワークアウトの多様性」や「ウェアラブルとの統合」など、フィットネスに特化した離反要因を引き出します。
モバイルゲーム用の退出フィードバック調査を生成してください。アンインストールの理由（難易度、広告、エンゲージメントの欠如）を対象とし、アプリのパフォーマンスと楽しさの要因についても尋ねてください。
ゲームのコンテキストにターゲットを絞り、技術的（クラッシュ、ラグ）と感情的（興味、挑戦）の離反理由を探ります。
生産性/タスク管理アプリの退出調査質問を作成し、ユーザーがダウングレードや退会する理由を把握します。コラボレーションツール、統合、学習曲線、サブスクリプション価格について尋ねます。
これはSaaSまたは業務アプリに最適です。Googleカレンダー、Slack等の統合の欠如や混乱したUIが解約を引き起こすかもしれないことを暴露します。
ソーシャルチャットアプリのための退出調査を構築し、ユーザーのプライバシー懸念、スパム、通知管理、競合他社に比して欠けている機能に焦点を当てます。
このプロンプトはソーシャル/モバイルフィードバックに合わせて調整されており、AIにネットワーク効果、プライバシー、または離反の背後にある通知の煩雑さを探ることを可能にします。
AIサーベイエディターを使って、各調査を即座に修正できます。改善点を記述するだけで、調査が数秒で更新されます。
退出調査をいつどのようにトリガーするか
退出調査の「いつ」「どのように」は、率直で実用的なフィードバックを得るために重要です。解約の瞬間に新鮮な状態でユーザーが応答できるようにしたいのです、体験を中断させることなく。
アンインストールの意図：モバイルの場合、アプリ内部でアンインストールイベントの前にすぐに退出調査をトリガーします（アプリ内の「削除/アンインストール」アクションや最後のログインパターンで検出）。
サブスクリプションのキャンセルやダウングレード：ユーザーがキャンセルやプラン変更を行う際に調査を表示します。
メールフォローアップ：アプリがリアルタイムでプロンプトできない場合、アカウント閉鎖後の簡潔なフィードバックメールが有効です。短くモバイル最適化してください。
会話型インプロダクト調査を使用すると、チャットベースのウィジェットがiOSまたはAndroidのアプリ内にシームレスに表示され、親指に優しいデザインと短い画面で構成されています。調査が長すぎるとほとんどのユーザーが離れますので、シンプルでビジュアルナイズされ、提出しやすいものにしてください。
モバイルユーザーはざっと流し読みします—会話型調査はインタラクティブで、取引的ではないように感じられるため、回答率が向上します。ウィジェットのCSSをカスタマイズしてアプリブランドにフィットさせることで、調査が製品の自然な一部のように感じられ、外部の中断ではないようにします。
退出フィードバックを維持戦略に変える
退出フィードバックを集めるのはステップ1にすぎません。本当の価値は、生の応答を維持改善に変えることから生まれます。特にAIが初期の重労働を行う場合。
AI駆動の調査応答分析を使用すると、データと直接会話し、解約タイプ（価格設定、技術的問題、競合同等）でフィルタリングし、異なるセグメント、プラットフォーム、または期間ごとに並列の分析スレッドを作成できます。
使用できる分析プロンプトの例：
過去1ヶ月にAndroidデバイスのユーザーがアプリを使用しなくなった上位3つの理由を要約してください。
iOSユーザーがサブスクリプションをキャンセルする際の共通の価格設定の苦情を特定してください。
最も頻繁に出発ユーザーが要求した新機能の提案を見つけてください（すべての言語を含む）。
これらのプロンプトを使用して、実行可能なパターンを明らかにします：たとえば遅い読み込み時間（ユーザーの25％を失う可能性があります）[2]、価格への不満、または頻繁な競合他社の言及。AIは素早くトレンドを強調し、優先順位付けできるようにします― 応答量が多い最大の解約ドライバーに緊急の焦点を当てます。
今日からモバイルアプリの解約を把握し始めましょう
解約を分析するのを待つたびに、救うことができたユーザーを失っています。今すぐ独自の調査を作成して率直な理由をキャプチャし、瞬時のAI分析でトレンドを探索し、各ユーザーに自動多言語サポートとスマートフォローアップでリーチしましょう。推測をやめ、解約から学び始めましょう。
