ここでは、ウェビナー参加者調査におけるディスカッショントピックスに関する最高の質問のいくつかと、自分で作成するためのヒントを紹介します。Specificを使用してカスタマイズされた調査を迅速に生成できるため、数秒で有意義なフィードバックを簡単に得ることができます。
ウェビナー参加者調査におけるディスカッショントピックスに関するオープンエンド質問のベスト
オープンエンド質問は強力です。参加者が印象に残ったことを表現し、懸念を述べたり、予期しなかったアイデアを浮かび上がらせたりします。通常、これらの質問はより豊かな回答を誘い、意見の背後にある「なぜ」を明らかにします。実際、1つの調査では76%の調査回答者が追加コメントのオプションを使用したことがわかりました[1]。とはいえ、バランスが重要です。オープンエンド質問はコンテキストや詳細が本当に必要な場合に使用するのが最良ですが、やりすぎると調査疲れを招くリスクがあります。
ウェビナーでカバーされたディスカッショントピックスについてどう思いましたか？
どのトピックが最も興味を引きましたか？また、その理由は何ですか？
もっと深く掘り下げてほしいと思ったトピックはありますか？
将来のウェビナーで取り上げてほしい関連テーマはありますか？
ディスカッションの中で驚いた部分はありましたか？もしあれば、その内容と理由は？
トピックは個人的または職業的な課題にどの程度関連していましたか？
重要なトピックが欠けていたと感じましたか？説明してください。
将来のディスカッションをより良くするための視点や専門知識はありますか？
ウェビナートピックがあなたの仕事や興味にどのように適用されるかの例を共有できますか？
トピック選択について1つ変更できるとしたら、それは何ですか？
ウェビナー参加者調査におけるディスカッショントピックスに関するシングルセレクト型選択質問のベスト
シングルセレクト型選択質問は構造化され、簡単に定量化できるデータを望むときに最適です。特にトレンドを見つけたり、結果をセグメント化したりする必要がある場合に有効です。回答者にとって負担が少ないため、調査を完了する可能性が高まります。オープンエンド質問とクローズドエンド質問の組み合わせが推奨されています。これによりデータの質と完全性が向上することが証明されています[2]。また、オープンエンドのフォローアップに移行する前に、参加者にシンプルな選択を与える「ソフトスタート」にも最適です。
質問: どのディスカッショントピックが最も興味深かったですか？
市場動向
製品更新
専門家パネルQ&A
インタラクティブケーススタディ
その他
質問: ディスカッショントピックはあなたのニーズにどの程度関連していましたか？
非常に関連していた
やや関連していた
あまり関連していなかった
全く関連していなかった
質問: 今後のウェビナーでこれらのトピックをより深く掘り下げて取り上げたいですか？
はい
いいえ
わからない
なぜに「なぜ?」でフォローアップするのか? 「非常に関連していた」や「その他」といった選択肢の後に「なぜ？」と尋ねることは賢明です。たとえば、「あまり関連していなかった」を選択した場合、「なぜトピックがあなたのニーズに完全に一致しなかったと感じたのか教えてください」とフォローアップすることで、特定のギャップを明らかにすることができます。適切に掘り下げることで行動可能なフィードバックにつながり、「なに」のみならず「なぜ」も得ることができます。
「その他」選択肢を追加するタイミングと理由は？ 「その他」を使うのは、あらかじめ設定した回答が参加者全員の経験をカバーしていない可能性があると思う場合です。「その他」にオープンエンド質問でフォローアップすることで、予期せぬ洞察を得てコンテンツ戦略の新たなアイデアが生まれることがよくあります。
ウェビナー参加者調査におけるディスカッショントピックス向けのNPSスタイル質問
NPS（ネット・プロモーター・スコア）は特にウェビナーに適した万能の指標のひとつです。「このウェビナー（およびディスカッショントピックス）を同僚に推奨する可能性は0〜10のスケールでどのくらいですか？」と尋ねることで、全体的な価値と満足度を一目で確認できます。NPSの強みはそのシンプルさとフォローアップにあります。プロモーターや批判者の理由を理解することが重要です。簡単な出発点を探している場合は、ウェビナー参加者向けのNPS調査生成ツールを試してみてください。
フォローアップ質問の力
フォローアップは真の対話型調査の基盤です。回答をあいまいまたは不完全なままにせず、Specificの自動フォローアップ質問機能がAIを使ってリアルタイムでスマートで関連性のある質問をします。このため、プラットフォームが熟練した研究プロのようにその場で適応し、ニュアンスのある行動可能な洞察を収集するのを助けます。電子メールでの回答追跡に苦労したことがあるなら、調査内の自動プロービングで時間を大幅に節約できます。
ウェビナー参加者: 「専門家パネルは興味深かったです。」
AIフォローアップ: 「専門家パネルのディスカッションの中で最も価値があったと感じた部分を教えてください。」
フォローアップを何回尋ねるべきか? 通常、2〜3回の集中的なフォローアップが理想的です。Specificではどれだけ深く掘り下げたいかを正確に定義したり、適切なコンテキストが得られたら次の質問に進んだりできるため、柔軟性があり、会話を調整できます。
これにより会話型調査になります: 各ユーザーの回答に動的に応答することで、調査はより人間的な会話のように感じられ、エンゲージメントとデータの深さが向上します。
調査結果のAI分析: 多くの非構造化テキストがあっても、AI駆動の分析によりパターンを見つけ、結果を要約するのは簡単です。詳細については、AI調査回答分析をご覧いただき、調査データと直接対話する方法を確認してください。
スマートフォローアップは、ほとんどの調査ツールにとってまだ新しい概念です。もし興味があるなら、自動フォローアップ付きのウェビナー参加者調査を試してみてください—違いを即座に実感できます。
ウェビナー参加者調査に関するディスカッショントピックスのプロンプトを作成する方法
うまくプロンプトを作成することで、より良い質問が得られます—それは確実です。直接的なことから始めましょう：
ウェビナー参加者調査に関するディスカッショントピックスに対して、10のオープンエンド質問を提案してください。
しかし、AIにあなたの参加者、ウェビナーの目標、望む洞察についてコンテキストを提供すると、より豊かで関連性のあるアイデアが得られます。例えば：
私はSaaS専門家向けにウェビナーを企画しています。目標は、どのディスカッショントピックスが最も関連性があるかを理解し、将来のコンテンツを改善することです。ウェビナー参加者にのトピックスについて10のオープンエンド調査質問を提案してください。
初期リストを生成した後、AIに質問をカテゴリごとに整理するように指示します：
質問を見て、それらをカテゴリー分けしてください。カテゴリーを出力し、質問をその下に並べてください。
次に、自分のニーズに合ったカテゴリーを選んで、さらに掘り下げましょう：
カテゴリ「オーディエンスのニーズ」と「トピックの関連性」に対して10の質問を生成してください。
会話型調査とは何か？
会話型調査とは、その名の通り—リアルな会話のように感じられる調査です。AIがリアルタイムで入力に基づいて質問を適応させます。静的なフォームとは異なり、回答者は自然にエンゲージメントし、高品質な回答が得られます。AI調査生成ツールのSpecificを使用すると、洗練された作成、スマートロジック、即時分析という専門知識が活用できます。
手動の調査作成 | AI生成（会話型） |
|---|---|
ビルドと編集に時間がかかる | 簡単なプロンプトで秒単位で調査を生成 |
フォローアップ機会を見逃しがち | AIがコンテキストに応じたフォローアッププロービングを追加 |
静的でフォームライクなユーザーエクスペリエンス | メッセージングのような感覚—モバイルフレンドリー |
結果の手動での遅い分析 | AIが即座に調査データを要約し対話 |
なぜAIをウェビナー参加者調査に利用するのか？ 調査の構築と反復にかかる時間を節約し、スマートな質問を行い、より豊かで行動可能なデータを得ることができます。AI調査の例は、会話の流れや即時フィードバックの分析からどれほど異なる体験になるかを示しています。Specificを使えば、ユーザー体験はどのチャットアプリと同じくらいスムーズで、データを自信を持って分析し、行動に移すことができます。ステップバイステップのガイドについては、ウェビナー参加者調査の作成方法についてをご覧ください。
今すぐこのディスカッショントピックス調査の例を見てみましょう
ウェビナー参加者用に作られた会話型調査で、即座に行動できる洞察を得ましょう—AI駆動の精度でフィードバックプロセスを今すぐ開始してください。
