ここに、製品の使いやすさに関するSaaSカスタマーサーベイのベスト質問のいくつかと、それぞれを作成するためのヒントがあります。Specificを使用すると、製品の使いやすさに合わせたAIサーベイジェネレーターを利用して、SaaSカスタマーのための強力な使いやすさサーベイを数秒で構築できます。
製品の使いやすさに関するオープンエンド質問のベスト
オープンエンドの質問では、SaaSのお客様が自分の言葉で詳細なフィードバックを共有でき、未知の問題を発見するのに欠かせません。イエス/ノーの簡単な回答よりもリッチで率直な洞察を得たい場合には特に効果的です。これは発見時、製品の変更後、または継続的な顧客フィードバックプログラムの一環として役立ちます。
ここにSaaS製品の使いやすさに関するサーベイのトップ10のオープンエンド質問をご紹介します:
製品の中で最も役立つ機能は何ですか、それはなぜですか？
製品のどの部分が混乱しやすいまたは使いにくいと感じますか？
最近、製品を使用していて直面した課題を説明できますか？
エクスペリエンスを向上させるために変更したいことが1つあるとしたら、それは何ですか？
私たちの製品はあなたの日常のワークフローにどのように適合しますか？
最後に製品に不満を感じたのはいつですか？その時に何が起こりましたか？
欠落しているまたは不要と感じる機能はありますか？
私たちの製品の価値を同僚にどのように説明しますか？
やり遂げるために使用した回避策やハックはありますか？教えてください。
あなたの経験について他に共有したいことはありますか？
オープンエンドの質問に焦点を当てることにより、想像していなかった思考を顧客に表現する場ができます。81％のSaaS企業が顧客フィードバックを製品開発の指針にしているため、詳細な回答を収集することはマストです[1]。
SaaSの使いやすさのためのシングルセレクト多肢選択質問のベスト
シングルセレクトの多肢選択質問は、定量データが必要な場合や会話を促したい場合に最適です。回答者が自分の回答をまとめるのに躊躇したり苦労したりする場合には特に役立ち、素早く選択するオプションを提供することで摩擦を低下させ、オープンフォローアップの前に良いエントリーポイントとなります。
質問：私たちの製品を使用してメインタスクを完了することはどのくらい簡単ですか？
非常に簡単
やや簡単
中立
やや難しい
非常に難しい
質問：最も頻繁に使用する機能はどれですか？
ダッシュボード
レポートツール
統合機能
通知機能
その他
質問：オンボーディング体験をどのように評価しますか？
素晴らしい
良い
普通
悪い
非常に悪い
なぜ「なぜですか？」とフォローアップすべきなのか 若干困難と答えた回答者には、「何が難しく感じさせたのか教えてください」とフォローアップします。これにより、データの表面を超えてスコアの背後にある物語を理解することができ、統計だけでは得られないより深い使いやすさの洞察が提供されます。55％のSaaSユーザーがオンボーディング体験が今後の使用に影響を与えると述べていることを考えると特に重要です[3]。
「その他」を選択肢に追加するのはいつ、そしてなぜ必要なのか リストがすべてのシナリオをカバーしていない可能性がある場合は、常に「その他」を追加してください。ここでのフォローアップ質問は、予期せぬ使用ケースや製品やリサーチチームが考えていなかった痛点を明らかにすることができ、これらの洞察は定期的にロードマップの意思決定を形作ります。
NPS: 主要指標による全体的な体験評価
ネットプロモータースコア（NPS）は、「私たちの製品を他の人に推薦する可能性はどのくらいですか？」という質問を0〜10のスケールで尋ねるベンチマーク質問です。90％のSaaS企業がNPSを追跡して顧客体験を測定している理由があります[5]、81％が顧客満足度を追跡しています[6]。NPSは簡単な指標を提供するだけでなく、フォローアップの「なぜそのスコアなのか？」と組み合わせることで製品の強みと弱みの実用的な洞察を提供します。
SaaS製品の使いやすさに関するNPSサーベイを即座に作成しカスタマイズする場合は、このNPSサーベイの自動ビルダーを試してみてください。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は単純な回答を物語や実用的な洞察に変えます。会話形式のサーベイでは、一語の返答で止まりません—それぞれの質問の目的が果たされるまで掘り下げ続けます。Specificのリアルタイム自動フォローアップがゲームチェンジャーになる場所です：AIエージェントは文脈を理解し、明確化や探求を自然に行い、スクリプトなしでスマートな会話を実現します。
自動フォローアップにより、不明瞭な回答をメールで追うことなく、深く関連性のある回答をキャッチしながら時間を節約できます。たとえば、SaaS顧客があいまいな回答を残した場合：
SaaS顧客：「良いけど、時々混乱する。」
AIフォローアップ：「いつ混乱を感じた状況を説明していただけますか？その時にどの機能を使用していましたか？」
これは、静的なフォームでは見逃される詳細を明らかにします。わずか5人のユーザーによって85％の使いやすさの問題が明らかになるため[1]、ターゲットを絞ったフォローアップは迅速に修正すべきポイントとその理由を特定します。
何回フォローアップをすべきか？ 通常、初期回答ごとに2〜3回の適切なフォローアップで十分です。しかし、柔軟性が必要です—すでに必要な情報を提供している場合、回答者に次の質問にスキップさせることができます。これはSpecificの設定にも組み込まれており、フィードバックが繰り返しや面倒になりません。
これが会話型サーベイになる: より多くの詳細や文脈を探ることで、サーベイはチャットのように感じられ、タスクのようには感じられず、より高いエンゲージメントとより思慮深い回答が得られます。
AIサーベイ分析: これだけの豊富な非構造化テキストを持つのと、SpecificのようなAI駆動ツールの応答分析スイートを使うと、テーマ、痛点、提案をスケールで簡単に分析できます—スプレッドシートの混乱はなく、必要なときに洞察が得られます。
AI駆動のフォローアップは新しい標準です。使いやすさサーベイの生成を試して、顧客の洞察を得るスマートな方法を体験してください。
ChatGPTを利用してSaaSサーベイの質問を構成する方法
ChatGPTや他のGPTツールを利用してサーベイの質問を考案したい場合は、AIに可能な限り多くのコンテキストを提供してください。以下のような基本的なプロンプトをご紹介します：
SaaSカスタマーサーベイ向けに製品使いやすさについてのオープンエンドの質問を10個提案してください。
より具体的にしてより良い結果を得ましょう。あなたの会社の種類、目標、最近の変更点、または既知の痛点を含めてください：
小企業向けのSaaSプラットフォームを運営しています。ユーザーがどこでつまずくか、またオンボーディングをどのように改善できるかについての意見を求めています。使いやすさの問題と改善の機会を明らかにするためのオープンエンド質問を10個提案してください。
次に、GPTにこれらのアイデアを整理させます。以下のプロンプトを試してください：
質問を見てカテゴリに分類します。カテゴリと質問をその下に出力してください。
そこから、探究したい分野に焦点を絞り、別のプロンプトでより深く探ります：
「オンボーディング」と「機能の発見性」のカテゴリーについて質問を10個生成してください。
このアプローチで、一般的なブレインストーミングから鋭く実行可能なSaaSカスタマーサーベイに進むことができ、AI駆動のサーベイエディターと組み合わせることで、自然な言語で質問を微調整できます。
会話型サーベイとは何ですか？
会話型サーベイは従来のユーザーサーベイを一新します。一方通行の質問のリストの代わりに、スマートなインタビュアーとの会話のように感じられます。サーベイは前の回答に基づいて適応し、フォローアップを個別化し、自然なチャットのような流れを維持します。
手動サーベイ（フォームやドキュメントで構築されたもの）は硬直的で非個人的であり、しばしばToDoリストのように感じられます。対照的に、AI生成サーベイは人々をその場で引き込み、興味を持たせ、少ない努力でより思慮深い回答を得られます。
手動 | AI生成 |
|---|---|
静的で万人向け | 動的でリアルタイムに適応 |
フォローアップなし（プリセット以外） | 回答に基づく自動フォローアップ |
オープンレスポンスの分析が難しい | AIが瞬時に洞察を要約 |
作成と編集が遅い | 会話的に構築と更新が可能 |
SaaSカスタマーサーベイにAIを使用する理由は？AIサーベイジェネレーターを使用すると、カスタマイズされた、洞察豊かな製品使いやすさのサーベイをわずかの労力で立ち上げることができ、より豊かな顧客物語をキャプチャし、ROIを迅速に推進します。
これらの会話型サーベイを作成し配布する際のヒントについては、「どのようにして製品の使いやすさのためのSaaSカスタマーサーベイを作成するか」をご覧ください。
Specificは会話型サーベイ体験におけるリードの役割を果たしており、調査作成者と回答者にスムーズなプロセスを提供し、同僚とのチャットのように簡単に使いやすさの研究を行うことができます。
この製品使いやすさサーベイの例を今すぐご覧ください
数秒でサーベイを作成し、豊富なフォローアップ、スマートな自動化、AI駆動の分析を体験してください。単調なフォームや見落としのある洞察はもう必要ありません。
