ここでは、SaaS顧客調査の中でも、お金の価値に関する質問の中で最も優れたものを紹介し、その作成に関する実用的なヒントをご紹介します。このような調査を数秒で作成したい場合は、Specificで生成することができます。早くて会話感があります。
お金の価値に対するフィードバックに最適なオープンエンド質問
オープンエンドの質問は、選択肢のリストだけでは得られない詳細な情報を引き出すのに強力です。これにより、SaaSの顧客は誠実なストーリー、痛点、アイデアを共有でき、チェックボックスをクリックするだけではない結果が得られます。デメリットとしては、回答に時間がかかることや、回答率が低い場合もありますが、その深みは比類のないものです。実際、2024年のクロスインダストリースタディによると、回答者の43%がミックスモード調査に対して少なくとも1つのオープンエンドコメントを追加し、スコアリンググリッドからのプロンプトなしに実際の問題の81%を浮き彫りにしました。[2]
こちらは、金銭的価値を評価するSaaS調査における10の推奨オープンエンド質問です：
私たちの製品のどの機能または側面が、支払ったお金に対して最も価値があると感じられますか？
友人に私たちを勧めるとしたら、私たちの価格について何を言いますか？
私たちの製品があなたの費用を節約した、または予期しない利益を提供したと感じた時のことを描写してください。
私たちの価格設定やプランについて、混乱または不満を感じることはありますか？
私たちの製品や価格について、変更できるとしたら何を変更しますか？
私たちの製品がコストに比して期待を裏切ったことはありますか？説明してください。
選ぶ前にどのような代替案を考慮しましたか？そして、なぜ私たちの製品を選んだのですか？
カスタマーサポートやオンボーディングが、価値の認識に影響を与えた体験を共有できますか？
私たちの製品が、どのようにして費用対効果の高い目標達成を助けているのか教えてください。
顧客として継続することが「当然」と感じられるためには、何があればよいでしょうか？
単一選択式の多肢選択質問—使用する理由と時期
単一選択式の多肢選択質問は、フィードバックを定量化したり、SaaSの顧客が迅速に回答するのを容易にしたりするのに最適です。時には、回答者が自分の意見に合う文を選ぶ方が簡単で、それがより豊かなフォローアップに繋がることがあります。また、これらの質問は、調査を軽快に保ち、疲労を減らし、特にオープンエンドの調査のような完了率を向上させます。Pew Researchによれば、オープンエンドの調査では非応答率が最大50%にも達することがあるため、変化を持たせることが効果的です。[1]
質問: 当社製品の価格に対する価値をどのように評価しますか？
非常に価値がある
まあまあ価値がある
普通の価値
価値が低い
質問: 当社製品の価格はどのように考えていますか？
高すぎる
ちょうどいい
低すぎる
その他
質問: 他のソリューションと比べて、当社の価格はどのように位置づけられますか？
はるかにお得
ややお得
同等
やや低価値
はるかに低価値
「なぜ？」を追求するタイミング 表面的な回答に迫るためには、フォローアップで「なぜ？」を常に入れましょう。例えば、顧客が「価値が低い」と選んだ場合、必ず「どうしてそう感じるのですか？」または「どのようにすればもっと納得のいく価値となるのでしょうか？」と問いかけることが重要です。これが、単なる測定から理解へと移る方法です。
「その他」の選択肢を追加する理由とタイミング オプションが網羅的でない場合は、「その他」を含めるようにしてください。これにより、見逃した新しい競合、出現するニーズ、見過ごされた問題を顧客が指摘することが可能になります。
NPS—価値のある調査に追加するべきか？
ネットプロモータースコア（NPS）は、普遍的なロイヤルティメトリックです：「0-10のスケールで、この製品を友人や同僚に推薦する可能性はどの程度ですか？」フォローアップで「なぜ」を追加すると、費用対価を理解し、ロイヤル顧客を獲得しているのか、それとも失うリスクがあるのかを知る簡単な方法となります。これは特にSaaSで役立ちます。紹介と解約率が価値の認識に密接に結びついているからです。
近道をお探しですか？我々は、SaaS顧客向けの金銭的価値に関する< a id="25">特製NPS調査を構築しました。これを試すかカスタマイズしてください。
<近道をお探しですか？我々は、SaaS顧客向けの金銭的価値に関する>
フォローアップ質問の力
私たちは、会話型調査の本当の力はスマートなフォローアップ質問にあると信じています。一度きりの答えだけではストーリーの一部に過ぎず、明確化、促し、リアルタイムに最適化された質問—これが完全なコンテクストを得るための鍵です。最近の研究によると、オープンエンド質問のフォローアップデザインを使用すると、固定的な調査形式よりもはるかに豊かで、より正確にテーマ化された回答が得られることが示されています。[4]
Specificの< a id="26">自動化AIフォローアップ質問は、各回答者に応じて適応します。私たちのAIは、リアルタイムでちょうど良い質問をするので、インタビュアーのように扱います。手動でのフォローアップや不明瞭なフィードバックを追いかける時間を節約できます。このように効果を発揮します：
SaaS顧客: 「少し高いですね。」
AIフォローアップ: 「特にどの点が価格が高いと感じられますか？より良い取引に感じられるようにするには、どうすればいいですか？」
プローブしなければ、推測するか、後でお客様を追いかける羽目になります。
フォローアップの数はどれくらいにする？ 通常、重要なトピックごとに2～3つのターゲティングされたフォローアップが最適なバランスを取ります。すでにコア情報が明らかな場合、フォローアップのスキップを許可するのが賢明です。Specificではこれを設定でき、会話が自然で要点を押さえたものになります。
これが会話型調査—ただ静的な回答を集めているのではなく、新しいコンテキストインタビューを毎回行っています。
AIによる調査応答分析: 「こんなに多くのテキストがあって、このデータは実用的なのか？」と思うかもしれません。ですが、Specificの調査分析のようなAIツールのおかげで、何千ものオープンエンダーを超えてフィードバックの集まりを要約し、テーマを特定し、洞察を得るのは簡単です。
フォローアップの魔法を理解する一番の方法は？スマートフォローアップ付きSaaS顧客用金銭的価値アンケートを数分で生成し、自分自身で体験してください。
ChatGPT（またはGPT-4）に、SaaSにおける優れた金銭的価値の質問を促す方法
AIを使って自分の調査質問を考えたいですか？モデルトに多くのコンテキストを提供することで、より良い結果が得られます。あなたのブランド、SaaS製品、顧客タイプ、何を知りたいかという背景情報を伝え、そこからシンプルに始めて、反復します：
ここから始めましょう：
金銭的価値を題材としたSaaS顧客調査に使えるオープンエンドの質問を10個提案してください。
これを本当に改善するには、背景を追加します。例えば：
主にSMBで使用されるクラウドベースのCRMツールを構築しています。既存の顧客がどのように費用対効果を認識しているか、痛点、そして安価な代替案よりも勧める理由を理解したいです。価格に関する懸念、コスト利益、ユーザーが最もまたは最も少なく利益を感じるシナリオを探る質問を10個提案してください。
リストができたら、整理して改良します：
質問を見て分類してください。カテゴリーとその下に質問を出力してください。
それから、最も重要な領域で深掘りします。例えば「価格の透明性」が1つなら、
価格の透明性に関連する質問を10個生成してください。ユーザーからの実際のポジティブまたはネガティブな例を必ず取得します。
このアプローチにより、一般的なフィードバックを超えて、細かくターゲットを絞った調査を作成できるようになります。
対話型調査とは何か？
対話型調査とは、その名の通り、静的なフォームではなく、賢いアシスタントとの会話のようなものです。回答者が答え、調査がコンテクストに応じてフォローアップを行い、会話が回答に基づいて適応します。このアプローチは自然で、しばしばエンゲージメントを高め、一般的な「ワンサイズフィットオール」な回答を避けます。
従来の/手動の調査は線形で冷たく、変化しません。回答が不明瞭または部分的である場合—運任せや手動フォローアップが必要です。AI生成の調査では、すべてがよりダイナミックです。
手動調査 | AI生成（対話型）調査 |
- ワンサイズフィットオール - ドロップオフ率が高い | - 適応型フォローアップ - エンゲージメントが高い |
SaaS顧客調査にAIを用いる理由 AI調査ジェネレータ（Specificのような）は、各回答者にリアルタイムで適応し、スケールでより豊かな洞察を提供することができるだけでなく、迅速に洗練された専門レベルの質問を作成します。
例とハウツーについては、SaaS顧客価値調査作成ガイドを参照するか、あらゆるトピックのための調査ジェネレータを探索してください。Specificは、最良の対話型調査体験のために設計されています—フィードバックを正直で、簡単で、行動できるものにし、調査作成者とSaaS顧客の双方にとって有意義なものにします。
この価値調査の例を今見る
自社の価格や製品価値についてお客様が本当にどう思っているかを知る準備はできましたか？現代的な対話型調査を構築し—即時のフォローアップとAIの力でインサイトを抽出し、現実的なフィードバックに満足することはありません。