以下は、報告ニーズに関するパワーユーザー調査のための最適な質問とそれらを作成するためのスマートなヒントの一部です。Specificを使用すれば、会話形式の調査を数秒で作成することができ、時間を節約し、洞察を向上させることができます。
報告ニーズに関するパワーユーザー調査のための最適な自由回答質問
自由回答質問は、パワーユーザーが深く掘り下げて詳細なフィードバックを共有することを可能にします。チェックリストからは得られないフィードバックを共有できます。これは、報告機能やワークフローのコンテキストが必要なときに特に便利で、潜在的なニーズ、優先順位、課題を表面化させるのに役立ちます。
現在の報告ツールで直面している最大の課題は何ですか？
レポートを作成またはカスタマイズする通常のプロセスを説明していただけますか？
現在アクセスできないがアクセスしたいデータや洞察は何ですか？
ワークフローを大幅に改善する報告機能や改善策は何がありますか？
現在、どのようにレポートを共有または提示しており、その際にどのような障害がありますか？
最も頻繁な報告タスクは何ですか、それをどのようにすればより速くまたは簡単にできるようになりますか？
最近、当社の報告がニーズを満たせなかった例を教えてください。
必要に応じて、異なるソースからどのようにデータを結合していますか？
当社のシステムからアクションにつながる洞察を得ようとする際の最大の不満は何ですか？
他のツールで見たことがある、または使用したことがあるが、当社の報告スイートにはないものは何ですか？
自由回答の質問は、しばしば新しいアイデアを引き出し、AI搭載の調査が回答のパターンを素早く捉えることによって正確で実行可能なフィードバックを得ることができるため、重要です。これにより、パワーユーザーにとってより関連性の高い報告改善が実現されます。[1]
報告ニーズに関するパワーユーザーのための単一選択式多肢質問
単一選択式多肢質問は、感情を量的に評価したり、優先順位をつけたり、またエントリー障壁を低くしたりする際に最適です。回答者の中には、詳細なフィードバックを提供する前に選択肢を選ぶことが簡単だと感じる人もいます。高レベルのデータを得るために、調査の初期段階で使用し、その後フォローアップで深掘りするのが理想的です。
質問: 最も頻繁に使用する報告形式はどれですか？
ダッシュボード
PDFエクスポート
スケジュールされたメールレポート
Excel/CSVダウンロード
その他
質問: 現在の報告のカスタマイズオプションにどの程度満足していますか？
非常に満足している
やや満足している
中立
やや不満
非常に不満
質問: 当社の報告ソリューションで最も改善が必要なエリアはどこですか？
データの正確さと新鮮さ
ユーザーインターフェースと使いやすさ
エクスポートと共有機能
ビジュアライゼーションとチャートの種類
その他
「なぜ？」とフォローアップするタイミング: 選択の理由を理解したい場合は「なぜ？」と尋ねます。例えば、パワーユーザーが「ビジュアライゼーションとチャートの種類」を選んだ場合、その選択を実行可能にするために「ビジュアライゼーションについて何を変更しますか？」のようなフォローアップを行います。これらの会話型フォローアップにおいてAIが優れています。ユーザーを引きつけ、実際のニーズを引き出します。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由: 記載された選択肢がすべてのシナリオをカバーするとは限らない場合、常に「その他」を追加します。フォローアップ質問（「『その他』とは何を意味しますか？」）を行うことで、思いもよらない洞察を得ることができます。予期しないフィードバックが、ロードマップや優先順位付けを導くことがあります。
NPSスタイルの質問でパワーユーザーから報告フィードバックを得る
ネットプロモータースコア（NPS）は、パワーユーザーが他のユーザーに報告機能を推薦する可能性を測定するための迅速な方法です。顧客満足度、忠誠度、将来の採用の良い指標となります。報告ニーズ調査では、満足度だけでなく、チャーンリスクを示唆したり、ベータテストのチャンピオンをハイライトしたりすることもあります。
例として、「同僚に当社の報告ツールをどの程度推薦したいですか？」（0-10スケール、続いて「なぜ？」の質問）があります。
これを迅速に開始したい場合は、パワーユーザーのための報告ニーズに関するNPS調査を生成し、減点者、パッシブ、推奨者のためにフォローアップ質問をカスタマイズして文脈や提案を押さえましょう。
フォローアップ質問の力
スマートなフォローアップ質問は、調査を会話形式にし、個別化し、静的なフォームよりもはるかに洞察に富むものにします。Specificの自動AIフォローアップは、各パワーユーザーの発言に基づいて、明確化や深掘り質問を動的に行います。このアプローチは、調査完了率を大幅に向上させ（AI搭載の調査で70〜90％、従来のものではわずか10〜30％）、迅速に豊かで関連性のある洞察を表出させます。[1]
パワーユーザー:「データのエクスポートが不満です。」
AIフォローアップ:「エクスポートが期待通りに動作しなかった例や、それを簡単にするために何が必要かを共有してください。」
フォローアップがなければ、「不満」という曖昧なコメントで終わってしまい、核心の問題を解決したり、改善を伝えたりするのが難しくなります。迅速な明確化は、電子メールの行き来を避け、パワーユーザーが勢いを失わずに調査に参加できるようにします。
フォローアップは何回したらよいのでしょうか？ 通常、2〜3回のフォローアップで追加のコンテキストを得ることができることが多く、Specificの設定でこれを微調整し、必要なすべての詳細を収集したら停止したり、フィードバックが早期に明確な場合は先に進んだりします。
これにより、会話形式の調査になります。調査はより対話的な対話となり、ユーザーの関心を保ち、完了率と品質を向上させます。
AI調査の応答分析:
多くのオープンフィードバックと探索的応答がある場合でも、AIは< a id="31">大規模に洞察を分析し蒸留するのを簡単にし、非構造的な回答から主要なトピックと実行可能な提案を自動的に抽出します。
< 多くのオープンフィードバックと探索的応答がある場合でも、AIは>
自動フォローアップは新しい標準です—会話型の調査を作成して、その結果どれだけ優れた体験（と結果）が得られるか確認しましょう。
ChatGPTや他のAIに報告調査の質問を生成させるためのプロンプト
ChatGPTや他のGPTベースのツールは、報告調査の質問を考える上で素晴らしいパートナーです。簡単な質問でラフな下書きを得てから、コンテキストを元に反復しましょう:
尋ねる:
パワーユーザーのための報告ニーズ調査に関する10のオープンエンド質問の提案をお願いします。
しかし、AIが真に輝くのは、背景を提供する場合です。より豊かでターゲットを絞った質問をするには、対象の聴衆、報告の使用ケース、および製品の目的を指定します:
私たちはSaaSの内部分析ツールを構築しています。私たちのパワーユーザーは大規模なチームを管理しており、高度な報告が必要です。報告における主要な問題点と必須機能を明らかにするための調査のための10のオープンエンド質問を提案してください。
次に、ブレインストームを洗練します:
質問を見て、それらをカテゴライズしてください。カテゴリとその下にある質問を出力してください。
そこから、最も重要なカテゴリ（たとえば、「データの正確さ」、「ユーザーワークフロー」、「エクスポート」など）を選び、それに関する質問を深堀りします:
報告におけるデータの可視化と自動化のカテゴリに関する10の質問を生成してください。
このようにプロンプトを反復することで、報告コンテキストに合わせて専門家が設計した、実行可能な調査の90％を達成できます。そして、SpecificのAI調査エディタのようなツールを使用して、常に微調整および編集が可能です。
会話形式の調査とは何ですか？
会話形式の調査は、その名の通りのものです。一問一答の形式ではなく、AIが適応し、明確にし、パワーユーザーの応答に基づいてより多くの文脈を掘り下げる、自然言語でのやりとりです。この方法は、フォームを記入するよりも1対1のインタビューに近く、エンゲージメント、完了率、データ品質を劇的に向上させます。
従来の調査とAI駆動の会話型調査の違いは明白で、データもこれを裏付けています。AI調査の完了率は通常2〜3倍高く、応答の放棄率は半減します。また、分析は数時間で行われ、日数や週を要す必要はありません。[1]
手動の調査 | AIによる調査 |
|---|---|
静的で一括した質問 | 個別のコンテキストに応じた問いかけ |
低い完了率 | 70-90%の完了率 |
分析に日数・週数がかかる | 数分・数時間で提供される洞察 |
低い応答者のエンゲージメント | 自然な会話のように感じる |
パワーユーザー調査にAIを使用する理由 パワーユーザーは高効率を求め、フィードバックが迅速で文脈的で賢明かつ実行可能であることを望んでいます。AIを使用すると、インタラクティブで一流の体験を提供し、これらの期待に応えつつ、分析時間を節約し、製品、成長、またはUXチームにとって重要なテーマを収集します。
ステップバイステップのガイドについては、SpecificのAI調査ジェネレーターを使用して報告ニーズに関するパワーユーザー調査を作成する方法に関する記事をご覧ください。
Specificは会話形式の調査におけるユーザーエクスペリエンスで先頭を切り、フィードバックプロセスをクリエイターと回答者の両方にとってよりスムーズでエンゲージングなものにします。すべ{
