SaaS顧客調査での機能採用に関する最も優れた質問と、それを設計するための実証されたヒントをここに示します。SpecificのAIアンケートジェネレーターを使用すれば、数秒で調査を構築してデータ収集を開始できます。
機能採用調査のための最適なオープンエンド質問
オープンエンドな質問は、どうしてユーザーが実際に機能を採用している（または無視している）のかを理解したいときに重要な、正直でフィルターされていないインサイトを提供してくれます。それらは問題点、動機、および事前に考慮できないようなアイデアを引き出すのに最適です。特にSaaSでは、データの背後にある完全な文脈を把握したいと考えます。
機能採用をターゲットとしたSaaS顧客調査のための10の強力なオープンエンド質問を以下に示します：
過去1か月で最も頻繁に使用した機能とその理由は何ですか？
特定の機能が目標達成を助けた瞬間について説明できますか？
混乱したり使いにくいと感じた製品機能はありますか？ 説明してください。
新機能を試したときの第一印象はどうでしたか？
もっとよく説明されるべきだと思う機能、または異なる方法で導入されるべきだと思う機能はありますか？
特定の機能を使用するのを妨げるものは何ですか？
通常、新しい機能を製品内でどのように発見しますか？
最近リリースされた機能を採用する際に何かしらの障害や問題に直面しましたか？
1つの機能を改善できるとしたら、それはどれで、またどのように改善したいですか？
避けている機能はありますか？ もしあれば、その理由を教えてください。
これらを組み合わせることで、肯定的なストーリーと建設的な批判の両方を促進します。調査によれば、SaaS企業の中核機能の採用率は16.5%（中央値）と低く、上位の企業でも30%未満であることが多いため、さらなる洞察を深める価値があります。[1]
機能採用のための最良のシングルセレクト多項選択質問
シングルセレクト多項選択質問は、ユーザーの感情を測定したり定量化したりしたいときに最適です。特に迅速な回答を求めたり、時間の経過とともにトレンドを確認したい場合に効果的です。インアプリ調査を短く保つために重要です。なぜなら、数回の質問後に完了率が急速に低下するためです。調査を1～2件の質問に抑えることで参加率を最大化できます。[2]
以下に3つの強力な多項選択質問例を示します。それぞれの後に典型的な回答選択肢があります：
質問: 最新の機能をどのくらいの頻度で使用していますか？
毎日
毎週
時々
使用しない
質問: この機能を初めて使用したときの使いやすさはどうでしたか？
非常に簡単
やや簡単
普通
やや難しい
非常に難しい
質問: この機能を試した主な動機は何でしたか？
特定の問題を解決した
好奇心
推薦
その他
「なぜ？」とフォローアップするタイミング: 驚くべき選択肢や極端な選択肢が見られたときが「なぜ？」と尋ねるベストタイミングです。「使用しない」や「非常に難しい」などの場合に、すぐに「この機能を試していない理由を教えてください」とフォローアップします。これにより実際の採用障害を見つけ出し、回答の背後にあるストーリーを明確にします。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由: すべてのユーザーの経験をカバーするとは限らない場合は常に「その他」を提供します。これにより、新しい視点を得ようとする姿勢を示し、ユーザーの使用経験の独自性を教えてもらうことができます。Specificの自動フォローアップにより、「その他」の下の回答が深堀りな会話を引き起こし、見逃しがちなトレンドを明らかにします。
機能採用についてNPS質問をする理由
ネットプロモータースコア（NPS）は、製品全体の感情だけでなく、ユーザーが最新機能にどれくらい投資しているかを明らかにします。これにより、将来的な採用を予測する強力な指標となります。特にインアプリ調査の回答率が約25%であることから、エンゲージメントの高いユーザーから明確なシグナルを得ることができます。[2]
通常、「0–10のスケールで、[機能]を同僚に推薦する可能性はどのくらいですか？」と尋ねます。機能レベルのNPSの美しさは、擁護または不満を早期に特定し、修正すべき点、繰り返すべき点、または祝うべき点を優先順位付けするのに役立ちます。機能採用に関するNPS調査を即座に生成してこのデータをキャプチャしましょう。
フォローアップ質問の力
優れた質問をするのは最初のステップに過ぎません。文脈に応じたフォローアップで深く掘り下げることが、ありきたりな調査と効果的なインサイトの金鉱との違いを生みます。SpecificのAIによって強化された自動フォローアップ質問は、回答者の回答を即時に明確化、挑戦、または拡大します。これらのAI生成フォローアップは、長いメールチェーンを省略するだけでなく、調査を実際の会話に変えます。
SaaS顧客: 「レポートダッシュボードを使ったことがない」
AIフォローアップ: 「ダッシュボードを使わない理由を教えてください。特定の課題や欠けている価値がありますか？」
フォローアップは何回質問するべきか？ 私たちは通常、深みを出しつつ負担をかけすぎない2～3回のフォローアップが適切だと考えています。Specificを使用すると、必要な限り止めずに、ひき続けすべての情報を得られるまでAIが適応します。
これにより会話型調査が可能となり、フィードバックが自然に感じられます—もう硬直した形式ではなく、スムーズな双方向の発見プロセスだけです。
非構造化テキストでも簡単に分析可能: Specificの調査回答分析および定性的データのためのAIなどのAIツールを使用すると、瞬時に回答を要約し、反復するテーマを検出し、データと対話して重要な要素を引き出すことができます。
自動フォローアップは新たな標準です。調査を生成してライブの動的な会話を展開すると、元には戻りたくなくなります。
ChatGPTを利用してより良い調査質問を生成する
自分でSaaS顧客調査の質問を考えたい場合、ChatGPTのようなAIに対する適切なプロンプトを作成することで大きな時間の節約が可能です。私たちがそれをどのように行うかをご紹介します：
まず、直接的に示します：
SaaS顧客調査のための機能採用についてのオープンエンド質問を10項目提案してください。
より詳細なコンテキストを提供してください。詳細が多いほど、AIはあなたのユーザーと目標にあわせた質問を調整します：
中規模のEコマースチーム向けの分析SaaSを提供しています。私たちの目標は、主要な機能の使用を妨げる要因を理解し、エンゲージメントを向上させ、解約率を下げたいと考えています。機能採用の障害を発見するための専門的なオープンエンド質問を10項目提案してください。
さらに組織化します:
質問を見てカテゴリに分けてください。カテゴリを出力してその下に質問を示します。
最も重要な分野に深く掘り下げます：
「初回使用の動機」や「定期採用の障害」などのカテゴリに関する質問を10件生成してください。
SpecificのAIアンケートビルダーでも同様のワークフローを使用しています。瞬時の専門家の提案と、回答者体験の最適化を行います。
会話型調査とは何か（そしてなぜAIアンケートジェネレーターを使用するのか）
会話型調査とはその名の通り、冷たく感じられるフォームではなく対話のように感じるフィードバック体験です。最大の利点は何ですか？実際の会話を反映している点です：質問が適応し、フォローアップがリアルタイムで反応し、フローが個人的に感じられます。Specificでは、すべての質問とフォローアップをAIがカスタマイズできるため、専門研究者が各回答者と対話しているかのように文脈を深く掘り下げることが容易になります。
これが手動調査とどのように異なるか？
手動調査の作成 | AI生成の会話型調査 |
|---|---|
静的で事前に書かれた質問 | 動的な質問、リアルタイムのフォローアップ |
無機質で、しばしば高い中断率 | 魅力的で人間らしい感覚 |
オープンテキストの回答分析が困難 | AIによる要約と瞬時のテーマ検出 |
手動の編集とロジック設定 | 対話による編集、即時更新 (AIアンケートエディター) |
分離された結果 | 会話型データ—結果と対話 |
SaaS顧客調査にAIを使用する理由: AIを使用して、完了率、エンゲージメント、明確さに最適化された調査を長い準備やテストなしで生成できます。さらに、ライブフォローアップを行うことで、全回答者からの高品質なインサイトを迅速に得られます。賢い方法で機能採用調査を作成する方法を紹介したガイドをチェックしてください。
Specificを使用すると、最上級のユーザーエクスペリエンスが得られ、顧客にとってスムーズな会話ができ、チームにとっても貴重なインサイトを提供します。トップパフォーマンスのSaaSチームがフォームから会話型調査フローとAIアンケートの例へ移行しているのも不思議ではありません。
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