顧客や競合分析を行う際、最も価値のある洞察は、NPSスコアだけでなく、顧客がどのように選択肢と比較しているかを理解することから得られます。
NPSベンチマークに最適な質問は、標準の0～10の評価を超えて、スコアの背後にある「理由」を深掘りし、具体的な競合優位性やギャップを明らかにします。
この記事では、ロイヤルティメトリクスと競合ポジショニングの両方をキャプチャするNPS調査を構築するための、すぐに使用できる質問テンプレートと分析戦略を共有します。
NPSと競合ベンチマークを組み合わせたコア質問
クラシックNPSでは、「0〜10のスケールで、私たちの会社を友人や同僚にどれほどお勧めしますか？」と尋ねます。真の競合コンテクストを抽出するために、スコアの直後にフォローアップの質問を組み込み、顧客に競合他社と比較させます。
実際には次のようになります：
「0〜10のスケールで、[ブランド/製品]を友人や同僚にどれほどお勧めしますか？」（NPSのコア質問）
「私たちを選ぶ前にどのような代替案や競合を検討しましたか？」（競合ベースライン）
「[名前付き競合]より私たちを選んだ理由は何ですか？」（または、阻害要因に対して：「[名前付き競合]を選ぶ理由を教えてください」）
「私たちの製品/サービスは[トップ競合]と[重要な機能や価値]でどのように比較されますか？」
NPSと競合ベンチマークを組み合わせることで、ロイヤルティをセグメント化し、人々がなぜ継続するのか、または離れるのか、そして顧客の心の中で競合他社がどのように勝っているかを理解できます。単に評価を求めるだけでなく、競合他社との直接比較を求めることで、戦略的に使える洞察を得ることができます。
定量的な評価は誰が満足しているかを教えてくれますが、質的なフォローアップはその理由と勝つ方法を教えてくれます。
標準的なNPS質問 | 競合NPS質問 |
|---|---|
私たちを友人に勧める可能性はどのくらいですか？ | [トップ競合]と[機能]でどのように比較されますか？ |
スコアの主な理由は何ですか？ | 競合に乗り換える要因は何ですか？ |
動的フォローアップはこのプロセスを強化します。この調査は、初期スコアに基づいてユニークな顧客の論理を自動的に掘り下げることができます。自動AIフォローアップ質問を使用することにより、自動的にこの探りを行い、手動での設定を減らしつつ、より豊かで具体的なフィードバックを得ることができます。McKinseyによると、58％の企業が顧客対応の運用に少なくとも1つのAIケイパビリティを組み込んでおり、スマートで適応性のあるフィードバックメカニズムの価値がますます認識されています[1]。
プロモーター、パッシブ、ディトラクター向けのフォローアップ質問
NPSは1サイズで全て適応するものではありません。セグメンテーションが重要です。以下は、それぞれのグループに対する動的フォローアップのアプローチです：
プロモーター（9–10）
[競合A/B]のような代替案より私たちを選んだ理由は何ですか？
ビジネスを獲得しそうだった競合他社はどれで、最終的になぜ私たちを選んだのでしょうか？
同僚が私たちが[競合]より優れている理由を尋ねた場合、どのように説明しますか？
パッシブ（7–8）
製品を乗り換えるとしたら、どの競合を最初に考慮しますか？また、彼らの魅力は何ですか？
私たちの解決策は[競合]と比較してどこに短所がありますか？
どのような変更があればどの競合よりも私たちを絶対に勧めますか？
ディトラクター（0–6）
[競合A]が私たちよりもニーズを満たすために何ができるでしょうか？
すでに代わりとなる製品を探しましたか？もしそうなら、どれで、なぜですか？
乗り換える代わりに、再度チャンスをくれるためには何が必要ですか？
それぞれのフォローアップは、顧客の意思決定プロセスの異なる部分を明らかにします。プロモーター質問は認識された強みを明らかにし、それらの差別化要因を強化する助けになります。パッシブの質問は、リスクとなるものを明らかにし、彼らをファンに変えるためのプレイブックを提供します。ディトラクターのフォローアップは、競合の弱点と離脱の要因を暴き、優先順位付けを迅速化します。
Specificのユーザーエクスペリエンスは最大限のエンゲージメント向けに調整されています。動的で会話のような探りで回答者はテストを受けていると感じるのではなく、自然な会話をしていると感じます。AI動的フォローアップがどのように機能するかをご覧ください。
そして、フォローアップがNPSを本物の会話型調査に変える理由はまさにこれなのです—無味乾燥なフォームではありません。
NPSの応答から競合テーマをセグメント化する方法
素晴らしいフィードバックを得ることは始まりに過ぎません。次に、応答を価格、サポートの質、機能、使いやすさ、ブランド信頼などの競合テーマ別にセグメント化し、顧客の認識をNPSセグメントと競合に関連付けます。
SpecificのAI調査応答分析のようなAI駆動のツールを使用すると、競合の言及、機能リクエスト、または解約/維持の推進要因によるグループ分けをプラットフォームに依頼するだけでAIによるクラスタリングと要約が行われます。
競合の言及による応答のグルーピング（例：「最も頻繁に[ブランドX]に言及する顧客は誰で、その主な理由は何ですか？」）
このプロンプトは、フィードバックでどの競合が繰り返し現れ、その関連する強み/弱みを特定するのに役立ちます。
不満の理由によるディトラクター応答のセグメント化と、主要競合への乗り換え意向のパターンを示す。
このようなAIスレッドは、ディトラクターがどの機能が不足しているために離れようとしているのか、または価格や他の要因で誰に乗り換えようとしているのかを明らかにします。
プロモーターの間でのテーマを要約—彼らは代替案と比較してどのような独自の強みを述べていますか？
これを使って、実際のユーザーの感情に直接リンクした将来のセールス/マーケティングキャンペーンのメッセージングと資産を整理します。
競合フィルタリングにより、さらに詳細に掘り下げることができ、「[競合Y]の言及を含む応答のみ」を見ることができ、彼らの長所と短所を顧客が私たちについて言及する内容と対比することができます。
機能ギャップ分析はさらに進んで、「ディトラクターのほとんどが報告機能を離脱の理由として挙げる」ようなパターンを見つけ、迅速な製品ロードマップの決定を進めます。Specificで個別の分析スレッドを作成することで、一般的なフィードバックに埋もれることがなくなり、すべての競合視点が専用のディスカッションを持ち、瞬時に共有可能な成果が得られます。
ステークホルダー向けレポートのためのNPSベンチマークサマリーのエクスポート
AIによって応答が分析されると、次にチームやリーダーシップ向けに最も価値のある競合洞察を抽出・パッケージ化する段階です。数百の調査応答をクリアなポジショニングの結論にまとめることは、会議やエクセルシートでの何時間もの労力を節約します。
SpecificのAIサマリーは厚い質的データを、エグゼクティブブリーフやチームの振り返りに適した証拠に基づく一口サイズのステートメントに変えることができます。エクスポートのフォーマット例：
各NPSセグメントの概要を共有（例：「プロモーターは報告の速さを好む；ディトラクターは主に統合のために乗り換え」）。
競合の勝敗の理由を分解する—セールス、CS、マーケティングが実行可能な会話のポイントを得ることができます。
セグメントと競合のトレンドをテーブルにエクスポートし、チームが簡単に消化できるようにします。
エグゼクティブサマリーはリーダーシップや役員向けに直接話しかけます：「今四半期、主要競合との勝敗の主な理由はこれら3つです。」簡潔かつ戦略的にまとめることで、実際に読まれるようになります。
製品チーム向けのエクスポートはより詳細です：テーマの内訳、機能ギャップリスト、競合ごとにグループ化された引用文。これはロードマップに直結し、お客様の声に基づいて修正と強化の優先順位を設定します。
Specificでは一度に複数の分析チャットを起動できるため、各部門やプロジェクトは競合の懸念点に焦点を当てたカスタムサマリーを並行して取得できます。
これらの競合NPS調査を実施していない場合、顧客が他社を選ぶ理由や、次に修正するべき項目を理解するチャンスを逃していることになります。
競合NPSベンチマーク調査を今すぐ開始
四半期ごとのレビューを待たないでください—会話型AI調査を使用して、実際の顧客から新鮮で微妙な競合洞察をキャプチャしてください。AI駆動のフォローアップにより、固定されたフォームでは絶対にキャッチできない顧客ロイヤルティと解約の微妙な要因を明らかにします。独自の調査を作成してみましょう。AI調査ビルダーは、シンプルなプロンプトから完全で競合のNPS調査を作成し、毎回時間を節約し、より鋭い洞察を引き出します。
