こちらは、SaaSカスタマーサーベイにおける製品の信頼性に関する質問の一部です。そして、ご自身でサーベイを作成するための実用的なヒントもご紹介します。Specificでは、製品の信頼性フィードバックに合わせた効果的で会話的なサーベイを即座に構築できます。
SaaSカスタマーサーベイで製品の信頼性を問うための最良のオープンエンド質問
オープンエンドの質問は、SaaS顧客が自分の言葉でフィードバックを共有できるスペースを提供し、予期しない問題やアイデアを発見することが多いです。具体的な洞察や逸話、予期しない問題点を求めるときに最適です。オープンエンドの質問は回答者にとって負担が大きいことも念頭に置いてください:Pew Research Centerは、クローズエンドの質問で1～2%に対して、応答率の低下が50％を超えることを発見しました。[1] 意図的に使用し、サーベイを簡潔に保ちましょう。
我々の製品の信頼性に関して、具体的な問題を経験しましたか？
期待通りに製品が機能しなかったときの状況を教えてください。
信頼性に関する懸念が、日常業務やビジネス運営にどのように影響しますか？
製品の信頼性の問題を解決するために取った対策は何ですか？
最も信頼できると感じる機能やシステムは何ですか？その理由も教えてください。
製品の信頼性を改善できるとしたら、どの面を改善しますか？
我々の製品の信頼性は、これまで使用した他のツールとどう比べますか？
製品の信頼性に対する信頼を高めるために、どのような変更が必要ですか？
信頼性の問題が、私たちの推薦や更新の決定に影響を与えたことはありますか？
製品の信頼性に関する経験について他に何か共有したいことはありますか？
SaaSカスタマーサーベイにおける製品の信頼性に関する最良の単一選択肢の質問
単一選択肢の質問は、フィードバックを定量化したいときや会話を始める際に比類のない効果を発揮します。これらは恐れを感じずにすばやく回答できるため、通常、クローズエンドの質問に比べて非回答率が低く（1～2％）に抑えられます。[1] ベンチマークやユーザーセグメンテーション、より深い「なぜ？」への入口として使用しましょう。
質問：過去1ヶ月で、製品の信頼性をどのように評価しますか？
非常に信頼できる
やや信頼できる
中立
やや信頼できない
非常に信頼できない
質問：過去1ヶ月で技術的な問題が業務を妨げる頻度はどのくらいでしたか？
一度もない
1〜2回
数回
頻繁に
質問：製品のどの部分が最も信頼できないと感じますか？
ログインと認証
主要機能
統合
パフォーマンス/スピード
その他
「なぜ？」のフォローアップはいつ行う？ 単一選択のデータで終了しないでください！ 顧客が選択肢を選んだ後（「やや信頼できない」など）、いつも「なぜそう考えたのですか？」または「その選択をしたのはなぜですか？」とフォローアップしてください。これにより会話は続き、単なる統計を超えた豊かな詳細が明らかになります。
「その他」の選択肢を追加する時期と理由 すべての選択肢をリストアップできているか確信が持てない場合は、常に「その他」を追加してください。そして「具体的に教えてください」とフォローアップを行い、予測できなかった問題点をユーザーから導き出しましょう。これらの洞察はしばしば製品の大きな成功につながります。
NPSスコア：SaaSの顧客信頼性調査で欠かせない質問
ネットプロモータースコア（NPS）は、顧客がSaaSをどれだけ推薦するかを定量化し、業界標準の指標を提供します。この指標は、信頼性を含む顧客の体験に基づいており、NPSは信頼性によって不満を感じるユーザー（批判者）がしばしばその理由として信頼性を挙げるため、特に強力です。「スコア」と共にオープンテキストフォローアップ（「その評価の主な理由は何ですか？」）を組み合わせることで、解約や推奨における信頼性を重要なテーマとして浮き彫りにします。NPSサーベイをすぐに開始したいですか？SaaS信頼性のためのNPSサーベイジェネレーターをお試しください。
フォローアップ質問の力
優れたサーベイフィードバックは、単発で終わることはありません。自動化AIフォローアップ質問（その仕組みの詳細を読む）により、サーベイが実際の会話に変わり、探求し明確にし、例を求め、曖昧な回答に追いつきます。SaaS調査において質の高いフォローアップはしばしば実行可能なデータと混乱の違いを生み出します。
SaaS顧客：「時々クラッシュします。」
AIフォローアップ：「クラッシュが発生したとき、何をしていましたか？どのくらいの頻度で影響を受けていますか？」
フォローアップの数はどのくらいが適切ですか？ 一般的に、各オープンエンドの質問に対して2～3つのターゲットフォローアップを行うことで、回答者を圧倒させることなく豊富な洞察を得られます。重要な情報がすでに収集されていれば、ユーザーは次の質問にスキップできます—Specificではこの設定がシームレスに行われます。
これが対話的なサーベイと呼ばれる理由： 応答者は聞かれていると感じ、より深く、明確な製品の信頼性フィードバックが得られます。
AIレスポンス、オープンテキスト、フォローアップ分析： これらの細かい回答をすべて使って、AIを使用して応答を分析するのは簡単です（AIによる分析の仕組みを見る）。傾向を見つけ、重要なテーマを抽出し、新しい質問をすることができます—膨大なテキストをふるいにかけることなく。
これらの自動化され、リアルタイムのフォローアップは、サーベイを構築するための新しい方法です。対話型サーベイを生成することで、どれほどデータが豊かになるか確認してみてください。
ChatGPTやAIモデルを使用してSaaS信頼性の良い質問を生成する方法
ChatGPTや他の大規模な言語モデルを使用すると、サーベイ質問のブレインストーミングが簡単になります。広く始めてから、カテゴリと関連性で洗練するのがベストです。
まず、単にこう促します：
SaaSカスタマーサーベイに関する製品信頼性のためのオープンエンド質問を10個提案してください。
しかし、AIはより多くのコンテクストがあると最も効果的です。これを試してみてください：
ミッドサイズのB2B顧客にサービスを提供するSaaS会社で働いています。顧客のフィードバックに基づいて製品の信頼性を向上させることが目標です。製品の信頼性に関連する痛点、予期しない問題、新しい機能要求を特定するためのオープンエンドのサーベイ質問を10個提案してください。
アイデアの生成後、それらを整理します：
質問を見てそれらをカテゴライズします。カテゴリを出力し、その下に質問を配置します。
これにより焦点が絞られます。次に、アップタイムやエラ回復などの優先分野に深く掘り下げましょう：
「稼働時間とパフォーマンス」カテゴリの質問を10個生成してください。
対話型サーベイとは何ですか？AIサーベイ生成がもたらす変化
対話型のサーベイは自然な対話を模倣し、より詳しい情報を緩やかに探ります。古い「一度限り」のフォームとは異なり、各回答が次の質問を導き、まるで専門の研究者とチャットしているかのようです。Specificの対話型AIサーベイビルダーはこの流れを極め、サーベイがテストではなく、親切な会話のように感じられます。
なぜこれが重要なのか？対話型サーベイは、特に忙しいまたはモバイルユーザーであるSaaS顧客のエンゲージメントを大幅に向上させます。そして対話型フォーマットは実証されています：SaaSにおけるアプリ内サーベイは、メールサーベイの8～20％に対して、20～30％の回答率があります。[2] 簡潔に保ち、共鳴する質問をすることで、完了率とデータ品質の向上が測定されます。[3]
マニュアルサーベイ作成 | AIサーベイジェネレーター（対話型） |
|---|---|
手間がかかる手動質問作成 | AIの専門知識で瞬時にサーベイ作成 |
陳腐で一般的なフォーム | 動的で魅力的な会話 |
固定された順序でリアルなフォローがない | コンテキストに即したスマートフォローアップ |
オープンテキストの分析が困難 | テーマとトレンドを一瞬で把握するAIによる分析 |
SaaS顧客サーベイにAIを使用する理由 主な利点は、AIがエンゲージメントを促進し、最も複雑な「長いテキスト」のフィードバックでも分析を容易にすることです。対話型AIサーベイでは、チームを疲弊させることなく、大規模にアクション可能な信頼性の洞察を解き放つことができます。
SaaS顧客信頼性サーベイを迅速に作成する方法についてもっと知りたいですか？当社のガイドでは完全なウォークスルーを提供しています。
Specificは、最先端の対話型サーベイ体験を提供しSaaSチームとユーザーに自然なフィードバックの流れを確保します。
この製品信頼性サーベイの例を今すぐ見る
製品ロードマップを直接情報源とする実行可能な顧客の洞察を手に入れましょう。対話型、AI駆動のサーベイがどれだけフィードバックを深く、迅速、そして簡単にできるかを確認し、今日から顧客との有意義なエンゲージメントを始めましょう。