会話型調査からの顧客行動分析により、新規ユーザーがオンボーディングプロセスをどのように実際に体験しているかについての洞察を得ることができます。SaaSユーザー調査の詳細な回答に触れることで、何がうまくいっているか、そしてユーザーが正確にどこで行き詰まっているのかを特定することができます。
AI駆動の調査は、従来の形式を超えています。リアルタイムのフォローアップ質問により、標準的な調査ツールでは見逃してしまうパターンやフラストレーションを明らかにします。
行動パターンを通じてオンボーディングの摩擦を見つける
成功する製品を構築したいのであれば、オンボーディングフローに隠された摩擦点を特定する必要があります。私は、新規ユーザーの回答における微妙ではあるが重要なシグナルに焦点を当てています。「どこから始めるべきかわからなかった」、ユーザーが離脱する瞬間、または特定の機能を見つけるのに苦労しているといった言葉です。これはオンボーディングの摩擦や見逃している機会の赤信号です。
会話型AI調査を使用すると、ユーザーが「2つ目のステップで諦めた」や「混乱しすぎた」といった課題に言及したとき、AIは深掘りするフォローアップを行います。これらのスマートナッジ—「具体的に何が圧倒的に感じられましたか？」といった質問は、表面的な答えを受け入れることなく深く探ります。これが単なる逸話ではなく、パターンを明らかにする方法です。
価値提供までの遅延：ユーザーが「価値に到達するのに時間がかかりすぎた」と感じた場合、オンボーディングが製品価値に迅速に到達させていない可能性があります。75%のユーザーがオンボーディング中に苦労すると製品を1週間以内に放棄します。[2]
機能の過負荷：誰かが「ポップアップが多すぎた」や「どの機能を最初に試すべきかわからなかった」と言うと、オーバーロードが明らかになります。これらは旅を簡素化し、より良いガイドを提供するサインです。
ナビゲーションの混乱：回答として「ヘルプセクションを見つけられなかった」や「ダッシュボードが読みにくかった」と出ると、インターフェースまたはステップが明確にされる必要があります。80%のユーザーが悪いオンボーディングによりアプリをアンインストールします、と研究が確証しているように、これは無視できません。[4]
本当の力：AIフォローアップは、単に一般的な不満を受け入れるだけではありません。自動的に「なぜ？」や「具体的に何がつまずきましたか？」と問いかけ、根本的な問題を解明し、データだけでなく実行可能なコンテキストを提供します。（自動AIフォローアップ質問について詳しく学ぶ。）
AIを活用した分析で未解決の期待を明らかにする
新規ユーザーは、オンボーディングがどれほど簡単で迅速か直感的であるべきかについて期待を持ってきますが、現実はしばしばそれに追いつかない。AI調査の回答は、知覚と現実が不一致する場所を明らかにします。例えば、1ステップのサインアップを期待したのに、10項目のフォームを見た場合、それがあなたにエンゲージメントの損失をもたらします。
「データにすぐ接続できると思っていた」対「承認に3日かかった」や「チュートリアルで簡単なセットアップができると言っていたが、実際はそうではなかった」といった声明を探します。先進的なAI分析は、スケールでこれらのギャップを強調し、単なる逸話ではありません。
期待されること | 実際の体験 |
|---|---|
迅速なセットアップ（数分） | 複数のステップを含むプロセス、確認の遅延 |
主要機能を簡単に見つける | 主要な機能を見つけるために検索が必要 |
始めからの個別のガイダンス | 一般的な、画一的なウォークスルー |
即時の価値 | まずチュートリアルや統合を完了する必要あり |
会話型調査へのシフトにより、ユーザーははるかに率直な不満を共有しやすくなります—冷たいフォームに記入するのではなく、人とチャットしているように感じます。その結果、何が起こったのかではなく、ユーザーが何を期待していたのかを明らかにする、より豊かで実践的なフィードバックを得ることができます。
オンボーディング分析フレームワークの構築
私は常にユーザータイプで回答をセグメント化します：彼らはセルフサービス、企業顧客、または非技術的ですか？会社の規模や技術的な専門知識でセグメント化することで、グループ全体でパターンが変わるかを確認します。これらのスライスにより、どのコホートがオンボーディングを愛し、どのコホートが行き詰まっているかを検出できます。
異なる新規ユーザーコホートがどのように反応するかを比較するために異なるユーザーの旅を掘り下げます。ステージごとの応答をフィルタリングすれば、上級者がより早く価値を得るか、初心者が恒常的に放棄するかどうかを確認できます。行動データの分析は、ランダムな逸話を収集するのではなく、すべてのタッチポイントを渡ることを意味します。
ドロップオフ分析：誰がオンボーディング ジャーニーのどこで去るのかを追跡し、AIプロンプトを使ってそのユーザーにトラックに留まるのを助けたかもしれないサポートや方向性について尋ねます。68%のSaaS顧客が悪いオンボーディングのために解約しています、これらは価値があるインサイトです。[1]
成功のパスマッピング：また、成功したユーザーがどのパスを辿ったかをマッピングします—何が彼らを他と異ならせたのか？彼らはビデオをスキップしたのか、一部の機能を使ったのか、サポートを求めたのか？「ゴールデンパス」を見つけることは重要であり、構造化されたオンボーディングプロセスを持つ企業は年次収益が60%改善します。[9]
私のお気に入りの戦略の一つ：AIで回答についてチャットすることで、テーマ—価格設定に関する混乱や統合の要望—が選択されたセグメント全体で即座に見つかることがあります。これらの調査を実施していなければ、ユーザーがトライアルを放棄したり、製品を起動する前に静かに離れたりする理由を理解することを逃しています。
インサイトをオンボーディングの改善に変える
ユーザーの率直な声を得たら（彼らの回答の頻度と重大度で量的に示されます）、行動に移します。しばしば見られる、または成功の妨げとなるオンボーディングを阻害する修正を優先します—進捗バーを追加する、チュートリアルを再編成する、またはコアタスクのステップを減らすなどです。
セグメントごとに特定のジャーニーを提供することで、異なるタイプにオンボーディングを合わせられます：SaaS初心者はより多くの手厚いサポートを受け、上級者は先に進むことができます。行動分析による実践的な改善ははるかにターゲットを絞り、「粘りのある点」に対する新しいビデオやトライアルユーザーのための動的なチェックリストを考えてみてください（人々の74%が新しいソフトウェアを学ぶためにビデオコンテンツを使用します）。[8]
クイックウィン：これらはシンプルで即座に修正可能なものです—サインアップのコピーを簡素化したり、FAQを完璧なタイミングで表示したりすることです。「次に何をすべきかわからない」という不満がAIで多数見つかった場合、アカウント作成後にガイドを追加しましょう。AI調査エディターを使用して、質問を微調整し、重労働なく調査を繰り返し生成します。
戦略的変更：オンボーディングの大幅な改良には、より深い洞察が必要です。データが示す企業チームが、最初から統合ヘルプを求めている場合、学習したことを利用して専用の役割ベースのオンボーディングトラックを設計したり、高価値アカウントのためのウェルカムコールを自動化したりします。
Specificは、このプロセス全体をシームレスにします。会話型調査により、人と対話しているように人々が率直に意見を述べ、調査作成者は、なぜいくつかのオンボーディングの旅が喜びを与えるのか、そして他はフラストレーションをもたらすのかを明確に見ることができます。両方の側にとって最高の体験を提供し、解約を減少させ、ロイヤリティを促進するために絶えず繰り返すことを可能にします。
オンボーディング体験の分析を始めよう
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