以下は、患者のためのラボサービスの体験に関するアンケートの最高の質問のいくつかと、それを作成するための専門家のヒントです。Specificは、アイデアから分析まで、あなた独自のものを秒で生成するのを支援できます。
ラボサービスの体験に関する患者アンケートのためのベストな自由記述式質問
自由記述式質問は表面下を掘り下げ、患者が実際に考えていることや感じていることを明らかにします。個人的な体験談、説明、または構造化された回答では得られない詳細を得たいときに使用します。例えば、エチオピアの全国調査では、患者の78.6%しかラボサービスに満足しておらず、スタッフの配置や清掃状態などの要因が取り上げられていましたが、これらはオープンダイアログがなければ明らかにされません。[1]
最近のラボ訪問で何が、あなたにとって特に良い点、または悪い点として際立っていましたか？
ラボの予約のチェックインがどれほど簡単または難しかったかを説明できますか？
訪問中のラボスタッフとの体験について教えてください。
検査前に待つ時間にどの程度満足しましたか？
ラボの清潔さや安全性についてどのような点を感じましたか？
ラボで予期しない問題や遅延に遭遇しましたか？
検査や次のステップについて受け取った指示はどの程度わかりやすかったですか？
ラボでの体験中にもっと詳しく説明されていれば良いと思ったことはありますか？
次回のラボ訪問をより良くするために何があったら良いですか？
ラボでの体験について、まだ聞かれていない追加のコメントをお聞かせください。
ラボサービスの体験に関する患者アンケートのためのベストな選択式質問
単一選択式の選択肢質問は、シンプルで迅速な回答を可能にします。回答を定量化したり、患者が簡単に参加できるようにしたいときに使用します—時にはパラグラフを書かなくても済むようにします。これらは特に、より深いフォローアップが必要なトレンドを特定するのに適しています。自由記述式の質問と組み合わせることで、最豊かな洞察のセットを得られます。
質問: 訪問中にスタッフの親しみやすさをどのように評価しますか？
非常に親しみやすい
やや親しみやすい
中立
やや不親しみやすい
非常に不親しみやすい
質問: ラボ検査の待ち時間はどれくらいでしたか？
10分未満
10～20分
20～30分
30分以上
質問: ラボの施設は清潔で快適でしたか？
はい
いいえ
その他
「なぜ？」でフォローアップする時 否定的または驚く選択肢が選ばれた場合、「なぜ？」、または「もう少し詳しく教えていただけますか？」とフォローアップすると、不満足な数値を行動可能な状況に変えることができます。例えば、施設が清潔でない場合、「その理由をお聞かせいただけますか？」というフォローアップ質問により、それが一時的な問題か、継続的な問題かを知ることができ、清潔さが主要な調査でのラボ満足度に直接影響を与えていることが分かります。[1]
「その他」の選択肢を追加する時と理由 オプションがユニークな体験（アクセシビリティの問題、プライバシー、温度など）を見逃す可能性がある場合に「その他」を追加します。回答者自身の言葉で説明できるようにすることで、予想しなかった洞察を得ることができ、分析後の有意義な改善につながる可能性があります。
ネットプロモータースコア（NPS）質問を含めるべきですか？
NPS（ネットプロモータースコア）は、患者が家族や友人にラボをどれほど勧める可能性が高いかを0から10のスケールで尋ねます。これはクイックで業界標準のロイヤリティと満足度のスナップショットを提供するため人気があります—ヘルスケアにおいて重要な信頼と個人の推薦は不可欠です。アメリカの成人の12％しかヘルスケアが「非常に良く」扱われていると言っていないので、この感覚を理解することは改善に不可欠です。[2] NPSはまた、直接のフォローアップを促し（例、「その評価の主要な理由は何ですか？」）、数値の背後にある個人的な視点を解き明かします。ラボサービスの体験に関する患者NPSアンケートを構築するのにわずかな秒しかかかりません。
フォローアップ質問の力
SpecificのAIフォローアップ機能に組み込まれた自動フォローアップは、調査の深さと質に大きな違いをもたらします。静的なフォームの代わりに、私たちのプラットフォームは、ライブインタビュアーのように耳を傾け、探り、明確にし、より優れた洞察をもたらします。次のようなものを考慮してください:
患者: 「スタッフが親切ではなかった。」
AIフォローアップ: 「スタッフがより親切であるべきだと感じた具体的な例を教えていただけますか？」
基本的な回答が詳細で実行可能な物語に変わることがあり、多くのデジタル調査ツールでは到底得られないものです。
フォローアップをどれくらい尋ねるべきか？ 通常、質問ごとに2〜3つの文脈上のフォローアップを求めますが、最大を設定したり、十分な詳細を得た場合は先に進める選択を回答者に与えることができます。Specificの設定により、フォローアップの論理を定義し、体験を関連性と尊重のあるものに保つことができます。
これにより会話の流れるような調査となり、参加者が聞かれたと感じ、単なる項目のチェックリストではなくなります。これはまた、応答率と質を向上させます。
オープンテキスト回答のAI分析は、今日のツールのおかげで簡単です—AI調査応答分析機能ステップバイステップと応答の分析に関するこれらのヒントを参照してください。大量のテキストでも、AI駆動のテーマ、要約、即座の洞察により理解が容易になります。
これらの新しいスタイルの自動フォローアップは、大きな変革者です—患者ラボ体験調査の事前作成済みプロンプトで試してみて、その違いを実感してください。
AIに調査質問を生成させるための優れたプロンプトを作成する方法
調査の専門家やコピーライターである必要はありません—問題にAIを向けるだけです。以下は、私たちが始めるのに好むプロンプトです:
ラボサービスの体験に関する患者アンケートのためのオープンエンドの質問を10個提案してください。
しかし、AIに自身が誰であるか、状況、目標について多くの文脈を提供するほど、パフォーマンスは向上します。例:
中規模の病院で働いており、ラボサービスの改善を望んでいます。患者アンケートのために、チェックインの体験、検査を待つ時間、スタッフとのやり取りについてを理解するため、10個のオープンエンドの質問を提案してください。コミュニケーションと快適さを改善するための痛みのポイントと機会を明らかにすることに焦点を当ててください。
最初のリストを作成したら、AIに整理を手伝ってもらいます:
質問を見て、それを分類してください。カテゴリとその下の質問を出力してください。
次に、焦点を絞ったカテゴリ（例:「ラボ環境」、「スタッフのコミュニケーション」）を選択し、次に進んでください:
ラボ環境とスタッフのコミュニケーションのカテゴリのために10個の質問を生成してください。
この反復プロンプトプロセスは、すべてのユースケースに対して素晴らしい、カスタマイズされた質問を生み出します。
会話調査とは何か（そしてなぜそれが重要なのか）
会話調査はその名の通りです: チャットのように感じますが、単なるフォームではありません。回答者は自然な流れで質問に答え、コンテキストに応じたAIが必要に応じてより深く探りを入れます。この形式は特に、伝統的なフォームでは見逃されがちなサービスレベルの問題（例えば、長い待ち時間や不明瞭な説明など）を把握するのに有用です。例えば、米国の医療において、主要な不満は高い費用や急ぎすぎた訪問が原因です。[2] 会話調査は患者がそういった点を自分の言葉で説明するスペースを提供し、重要な事項に基づいて行動することを可能にします。
ここで簡単なスナップショットを示します:
手動調査 | AI生成の会話型調査 |
|---|---|
固定化された質問フロー、詳細を見逃しやすい | 柔軟で、リアルタイムのコンテキストに基づいた探りの操作 |
フォローアップ不足、浅い回答 | リッチな洞察を得るための自動でスマートなフォローアップ |
手間のかかる設定と分析 | 瞬時に行える調査作成とAIによる自動分析 |
静的な体験—フォームのように見える | チャットのように感じる—より高いエンゲージメント、より良いデータ |
患者調査にAIを使う理由 AI駆動の調査は、調査の専門家でなくとも、質の高い患者フィードバックを収集、整理、分析するのを容易にします。カスタマイズの柔軟性と同時にスピードも得られます: 高インパクトなAI調査例や患者調査テンプレートの構築は数分で済みます。はじめから作成したい場合は、私たちのAI調査ビルダーまたはラボサービスの体験のためのアンケート作成ガイドをご覧ください。
Specificの会話型調査は、クリエイターと患者の両方にとってスムーズです。これは自然で参加者を引き込み、ラボサービスの意味ある変革につながるために実際に必要なコンテキストを提供します。
このラボサービス体験調査例を今すぐご覧ください
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