以下は、解約理由に関するSaaS顧客調査のためのベストな質問と、その作成方法に関するヒントです。Specificを使用すれば、ユーザーのニーズに合わせた解約調査を数秒で簡単に生成できます。
解約理由に関するベストなオープンエンド質問
オープンエンド質問によって、SaaS顧客は自分の言葉で本当に重要なことを伝えることができます。標準フォームでは得られない洞察を得ることができ、特に誰かが解約した理由を理解しようとしているときに最適です。研究により、一貫して示されているのは、オープンエンド質問を含む会話型調査は、はい/いいえやチェックボックス形式と比べて、より豊かなフィードバックと高いエンゲージメント率をもたらすということです。[1]
当社の製品の利用を停止することに決めた主な理由は何でしたか？
当社のサービスについて一つ変更できるとしたら、それは何ですか？
解約を考え始めた具体的な瞬間や機能はありましたか？
当社の製品はどの程度ニーズや期待を満たしましたか？
代わりに検討している他の選択肢は何ですか、その理由は？
当社の価格設定やプランに関して不明瞭またはイライラする点はありますか？
私たちがサポートできたかもしれない課題に遭遇しましたか？
当社の顧客サポートやコミュニケーションに対する感想はいかがでしたか？
当社に対して改良を提案するなら、何を提案しますか？
将来的に戻ってくる可能性はありますか？それには何が変わる必要がありますか？
オープンエンド質問は、解約調査の初めに、または限られた選択肢では捉えきれない深いコンテキストに基づくフィードバックが必要な時に最適です。オープンテキストを活用した強力な解約調査の構築について、当社のハウツーガイドでさらに学べます。
解約理由に対するベストな単一選択の複数選択質問
単一選択の複数選択質問は、SaaS顧客全体での解約理由を定量化する必要がある場合や、深く考えずに回答できるようにしたい場合に最適です。特に基準値を測定したい場合や会話を進めたい場合、これらの質問は参加を促進し、フォローアップの準備を整えます:
質問： サブスクリプションを解約した主な理由は何ですか？
製品に重要な機能が不足していた
価値に対して値段が高すぎる
より良い選択肢を見つけた
顧客サポートが不十分
その他
質問： 当社の製品に対する経験を最もよく表す表現はどれですか？
ニーズを完全に満たした
ニーズを部分的に満たした
ニーズを満たさなかった
分からない
質問： 当社の価格設定と請求を理解するのはどれくらい簡単でしたか？
非常に簡単
やや簡単
やや難しい
非常に難しい
「なぜ？」でフォローアップする場合 「価値に対して値段が高すぎる」を選んだ回答者には、「価格が高すぎると感じた理由を教えてください」のようなフォローアップを行います。理解を深めることができ、データもこのような具体性を持っていると、顧客は行動可能な改善を行うための情報を提供することに積極的です。
「その他」を選択肢に加えるタイミングと理由 すべての解約理由を予測することは困難です。「その他」のオプションは、予期せぬ課題を浮き彫りにし、フォローアップによって得られる新しい洞察を生み出すためです。
平均アカウント収益が低い企業では、毎月6％以上の解約率が見られることが多く、企業向けの同業他社よりも大幅に高いため、トップの解約ドライバーを定量化することで、優先順位の高いリテンション・ロードマップを策定する手助けとなります。[2]
NPSとそれが解約調査に必要な理由
ネットプロモータースコア（NPS）質問—「友人や同僚に私たちの製品をどの程度推薦しますか？」—は、SaaS解約調査にパワフルな追加要素です。ユーザーが離れていく際にも短時間で感情を測定し、リテンションと成長の予測指標として確立されたNPSは、解約理由と組み合わせることで、最も満足している顧客や不満を持っている顧客が離れていくプロセスをマッピングします。すぐにNPS解約調査を構築できます。
フォローアップ質問の威力
フォローアップ質問は、会話型調査の核心です。これにより一般的な回答が、行動可能な洞察に変わります。AI自動フォローアップ質問についての記事で、会話を続けていくことでデータがどれほど良くなるかをご覧ください。Specificでは、AIが回答からヒントを得てより深く探り、明確化する質問を行い、熟練のインタビュアーのように、リアルタイムで各回答の根底にある「なぜ」を明らかにします。
SaaS顧客：「期待に応えていなかった。」
AIフォローアップ：「応えることができなかったニーズや探していた機能を教えてください。」
フォローアップを何回すべきか? 実際には、2〜3回のフォローアップが有用なコンテキストを達成するのに通常は十分です。あまりに多いと調査が長く感じられ、少なすぎると浅い洞察を得るリスクがあります。Specificではこれを微調整でき、必要なものを収集したら自動で停止するよう設定できます。
これが会話型調査になります — 回答者にとって自然に感じられ、貴方にとっては、非常に深く、より正直なフィードバックを得られる経験です。
オープンエンドの回答を分析する方法 はもはや障害ではありません。AI分析が、構造化されていないフィードバックからパターンと主要なテーマを簡単にスポットするのを可能にします。オープンテキスト調査回答を分析する方法についてのステップバイステップのガイドをご覧ください。
AIフォローアップは新しいフィードバック収集方法です — Specificで調査を生成して、真に会話型データ収集がどれほど強力であるかを体験してみてください。
ChatGPTを使ってより良い解約調査質問を作成する
ChatGPTやその他の高度なAIを使用すれば、SaaS顧客向けの高品質な解約調査質問を簡単にブレインストーミングできます。簡単なプロンプトから始めましょう：
SaaS顧客調査のために解約理由に関する10のオープンエンド質問を提案してください。
しかし、ビジネス、目標、顧客ペルソナについてのより多くのコンテキストを追加すると、より良い結果が得られるでしょう。例えば：
当社のSaaSはマーケティング分野の中小企業を対象としており、最近価格を引き上げました。顧客が解約またはダウングレードする理由を理解するために、会話型の解約調査で含めることのできるオープンエンド質問を10個提案してください。
質問リストを取得したら、次に別のプロンプトを使用して結果を整理します：
質問を見てカテゴリー化してください。カテゴリを出力し、その下に質問を配置してください。
カテゴリを確認し、製品や解約仮説に最も関係するものを選び、深く掘り下げましょう：
「機能のギャップ」と「価格の懸念」というカテゴリーのために質問を10個生成してください。
行動可能な洞察のために調整された質問を見つけるまで、繰り返します。完全に合理化されたプロセスが欲しい場合、SpecificのAI調査ジェネレーターを使用すれば、利用ケースを記述するだけで、プロンプトエンジニアリングを必要とせず、ロバストな解約調査を瞬時に得ることができます。
会話型調査とは何ですか？
会話型調査は自然な対話を模倣するため、体験が冷たい静的なフォームではなく、フレンドリーチャットのように感じられます。AIはフォローアップを行い、必要に応じて明確化や掘り下げを行い、各回答に基づいて会話を適応させます。この方法で、SaaS顧客からより豊かで行動可能なフィードバックを収集します。
手動の調査 | AI生成の調査 |
|---|---|
事前設定された質問 — ワンサイズフィットオール | パーソナライズされた、リアルタイムの会話 |
遅い手動分析と編集 | AIチャットによる即時編集と自動テーマ検出 |
低いエンゲージメント、コンテキストが少ない | より高いエンゲージメント、コンテクストフォローアップ |
スケーリングやローカライズが難しい | スケーリングが簡単、多言語対応で追加作業不要 |
なぜAIをSaaS顧客調査に使用するのか？ AIを利用した調査は、1対1のインタビューの深さをスケールで解き放ちます。停滞したフォームや放置された調査リンクの代わりに、すべての返信がよりスマートなフォローアップを促進するフローを得られます。より多くのコンテキスト、より高い正直さ、より多くの洞察。真のAI調査の例では、静的フォームでは得られないデータを捉える体験を確認できます。
Specificは、会話型調査のユーザーエクスペリエンスにおいて先を行っています — 自然言語による調査の作成、フィードバックの収集、AI駆動の即席応答分析に至るまで。調査の編集はAIとのチャットをするだけで（AI調査エディター）、誰にとってもスムーズで直感的なプロセスを実現しています。ツアーをご希望の場合は、弊社の調査作成のチュートリアルをご覧ください。
解約理由調査の例を今すぐ見てみましょう
AIを活用した会話型の解約調査が、SaaS顧客が離れる本当の理由をどのように明らかにし、その全体の経験をシンプルで迅速かつ洞察に満ちたものにするかをご覧ください。今すぐ自分のものを作成し、顧客の意思決定の背後にあるより深い真実を引き出しましょう。
