以下は、離脱理由に関するユーザー調査のためのベストクエスチョンと、その作成方法に関するヒントです。Specificを使用して、AI搭載の離脱調査を数秒で作成できます。
離脱理由に関するユーザー調査のためのベストオープンエンドクエスチョン
オープンエンドクエスチョンは、本音のストーリーを引き出し、必要だと気づかなかった詳細を明らかにします。ユーザーが実際に考えていることを把握するための理想的な方法であり、単に選択肢をクリックするだけでは得られない根本的な原因を探るチャンスです。チェックボックスに収まらない「なぜ」を見つける機会です。
米国企業に年間約1680億ドルのコストがかかると言われる離脱問題に対し、ユーザーの理由の根源に迫ることはミッションクリティカルです [3]。以下に、事情を全て明らかにするための10のオープンエンドクエスチョンを紹介します：
製品の使用をやめることを決めた主な理由は何ですか？
キャンセルする前に経験した不満や問題について説明していただけますか？
特定の機能や体験で改善を望んだ点はありましたか？
期待していたにもかかわらず満たされなかったことはありますか？それはどのようなことですか？
ユーザーとして残っていただくために、私たちが異なる対応をすべき点はあったでしょうか？
離脱する前に他の代替案や競合を検討しましたか？その理由は？
どうすれば継続して利用していただけましたか？
製品について変更したいことが1つあるとすれば、それは何で、なぜですか？
当社のサービスがあなたのワークフローや日常にどのように（または合わない）合致しているかを説明してください。
改善にあたっての最終的な考えやアドバイスをお願いします。
このようなオープンエンドクエスチョンを使用することで、データだけでは見逃しやすいパターンや微妙な動機を明らかにする豊富で詳細なフィードバックを得ることができます。特にリサーチプロジェクトの初期段階や、意図していなかった問題を発見したい場合に特に効果的です。
離脱理由に関するユーザー調査のためのベストシングルセレクト・マルチプルチョイスクエスチョン
シングルセレクトのマルチプルチョイスクエスチョンは、迅速かつ定量的な洞察を得るときに無敵です。「離脱の主な3つの理由」を一目で見つけたり、ユーザータイプ別にすぐにセグメント化できます。また、回答者が白紙のテキストボックスに圧倒されないための良い会話の出発点にもなります。
質問: 取消を決定した最大の要因は何ですか？
製品がニーズを満たさなかった
より良い代替品を見つけた
価格が高すぎた
カスタマーサポートが不十分だった
その他
質問: 当社製品の価値にどのくらい満足していましたか？
非常に満足している
やや満足している
どちらでもない
やや不満
非常に不満
質問: 離脱を決定する前に助けを求めたことがありますか？
はい、問題は解決されました
はい、しかし問題は残ったままです
いいえ、助けを求めませんでした
「なぜ？」を続けて聞くとき：事前に定義された理由（「製品がニーズを満たさなかった」など）を選択した後に「なぜ」を尋ねてください。これにより、具体的な事実や実例を引き出し、行動を促すきっかけになります。例えば、ユーザーが「価格が高すぎる」と選択した場合、追跡質問は「価格の何が高すぎると感じましたか、または期待と一致しなかった点は何ですか？」とすることができます。
「その他」の選択肢を追加する場合と理由は：常にです。「その他」を選択することで、予期していなかった一度限りの理由を見逃すことを防ぎます。「その他」を選んだときは「自分の言葉で説明してください」との追跡質問を促しましょう。この単純な修正で、記録していなかった全く新しい離脱原因を明らかにすることができます。
離脱理由に関するユーザー調査のNPS質問
NPS（ネットプロモータースコア）では、「製品を友人または同僚にどの程度推薦する可能性がありますか？」と尋ねます。これは、全体的な満足度と忠誠度を測る信頼できる指標であり、ユーザーが離脱した際には、スコア（およびその背後にある理由）を理解することにより忠誠度が崩れた原因を明らかにすることができます。顧客を維持することは新規顧客を獲得するよりも7倍までコスト効果があるとされており[4]、NPSは迅速な検証手段を提供します。
離脱分析のために、NPSを基準にし低スコアの詳細を即座にフォローアップしてください。Specificを使用して特化したNPS離脱調査をすぐに作成できます。
フォローアップ質問の力
表面的な回答だけを収集していると、全体像を把握することができません。AIによって自動生成されるスマートフォローアップ質問は、更に深く掘り下げ、意味を明確にし、コンテクストを集めます。これが、Specificの自動フォローアップテクノロジーの核であり、ユーザーの応答に応じて即座に機能します。システムは熟練のインタビュアーのように、ユーザーの最後の回答に合わせて各フォローアップを調整します。
ユーザー: 「ただうまくいかなかった」
AIフォローアップ: 「具体的にどの部分が違和感があったか、または期待に反して実現しなかったことを教えてください」
フォローアップがないと、不明瞭で行動に繋がりにくい応答を得ることになります。自動プロービングにより、往復（メールや電話）にかかる時間を節約し、ユーザーが本当に聞かれていると感じることを助けます。会話は自然でオープンに感じられ、硬直したフォームのようではありません。
どのくらいのフォローアップを尋ねるべきか？：多くの場合、2つか3つが最適です。これにより、深さと回答者の疲労をバランスさせます。Specificは、必要な情報を収集したら自動的に次の質問へスキップするように設定できます。
これにより会話型調査になります：従来の一方通行のフォームではなく、親しみやすいチャットのように感じられ、よりリッチで正直なインサイトをユーザーから得ることができます。
AI調査分析、構造化されていないフィードバック、質的データ：オープンエンドの回答が多くても、AIで全てを分析できます。回答をグループ化し、テーマを特定して、即座に要約を得ることができます—スプレッドシートは必要ありません。AIでの調査回答分析について学ぶ。
自動フォローアップは本当に重要なことを明らかにする新しい方法です—自分のAI調査を生成して直接体験してください。
優れた離脱調査質問を生成するためのプロンプトの作成方法
適切なAIプロンプトを作成することが大きな違いをもたらします。シンプルに始め、次にコンテクストを追加してください。例えば、こう入力してください：
離脱理由に関するユーザー調査のためのオープンエンド質問を10個提案してください。
特定のこと（ユーザー、製品、調査目的、目標など）を追加するとより良い結果が得られます。例えば：
私たちのSaaSプラットフォームは小規模ビジネスを対象としています。直近の四半期で月間離脱率が15%増加しています。ユーザーが離れる真の理由を見つけ、製品が欠けているかもしれないニーズ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、AIのカテゴライズ能力を活用してください：
質問を見てそれをカテゴライズしてください。カテゴリとその中に質問を出力してください。
探求したいテーマを選択—例えば「機能のギャップ」や「顧客サポート」—次にAIを再びプロンプトしてください：
カテゴリに対する質問を10個生成してください：プライシング、サポート経験、製品適合性。
このアプローチにより、迅速に詳しく掘り下げ、簡単に適応し、オーダーメイドの離脱調査を作成することができます。
会話型調査とは何ですか？
会話型調査とは、フォームではなくチャットのように感じられ、AIが適応し、スマートフォローアップを行い、ラポートを構築するものです。これは従来の手動調査を超える飛躍で、ユーザーを固定された回答に制限し、最小限のコンテクストを提供することが多い傾向にあります。SpecificのようなAI調査ビルダーは、調査の作成や回答体験を迅速かつインサイトを豊かにするとともに、スプレッドシートを必要とせずに数千の回答を迅速に分析し、インサイトを表面化します。
手動調査 | AI生成（会話型）調査 |
|---|---|
静的で万能な質問 | リアルタイムでフォローアップ質問に適応 |
大規模なオープンエンドフィードバックの分析が難しい | AIが回答をクラスター化し即座に要約 |
高い設定努力、調査疲労が発生しやすい | 簡単に会話型AI調査を作成でき自然なチャットのように感じられる |
ユーザー調査にAIを使用する理由は？それぞれの離脱応答には、損失を減らしたり、コストを節約したり、体験を改善したりするための隠された価値が含まれています。最適なAI調査例では、全体像をすぐに把握し、数千の回答を短時間で分析し、スプレッドシートでは見つけられないインサイトを表面化します。さらに、Specificの使いやすいフローで、実行可能な離脱フィードバックを簡単かつ直感的に集めることができます。
Specificの会話型調査は、スピード、エンゲージメント、実行可能なインサイトを提供し、静的な調査では実現できない離脱理由の理解における利点を提供します。
今すぐこの離脱理由調査の例を見てみましょう
インテリジェントに適応し、フォローアップし、自動で結果を分析するユーザー離脱調査を即座に開始できます。各応答でより深い洞察と迅速な行動を得ることができます。ユーザーのフィードバックを見過ごさないでください—AI搭載の離脱調査を試して、効果的な改善の簡単さを感じてみてください。
