顧客体験分析から意味のある洞察を得るためには、顧客が考えているだけでなく、その理由を明らかにする最高の質問をすることから始まります。
このガイドでは、各顧客のユニークな旅にリアルタイムで適応する会話型調査を使用して、深く掘り下げるCX質問を作成する方法を示します。
標準的なアンケートが顧客体験を捉えそこなう理由
静的なアンケートフォームは表面をなぞるだけです。顧客が「まあまあだった」といったぼんやりした答えをしたとき、従来のアンケートでは明確な質問をすることができません。回答者はチェックボックスのページを急いで進み、長いリストを放棄するか、数語入力するだけで済ませてしまいます。その結果は？具体性に乏しいデータで、実際の洞察を提供することはほとんどありません。
会話型調査はそれを覆します。その場で具体的なフォローアップ質問を行い、物事が不明確な場合、配慮あるインタビュアーのように深く掘り下げます。同じリストをすべての回答者に尋ねる代わりに、会話型調査は自然に応答し、会話をガイドし、最初の回答に基づいて適応します。製品内会話型調査についてさらに学び、どのようにフィードバックを変革するかをご覧ください。
フォローアップによってアンケートはチェックリストではなく会話になります—これが会話型調査と呼ばれる所以です。
それはただ友好的であるだけでなく効果的です：米国消費者の49％が昨年、悪い顧客体験のために会社を去りました、したがって根本原因に到達することが実際に重要です。[2]
オンボーディング体験のための必須質問
オンボーディングの段階は、期待が設定されるか、壊れるかのどちらかです。顧客が最初から不自然な摩擦点に直面した場合、貴社のブランドに対する全体的な認識が損なわれます。これらの問題を診断し修正するために、私は「オンボーディングはどうでしたか？」にとどまらない具体的な質問に頼ります。人々がつまずく場所や成功する場所を掘り下げます。
オンボーディング完了を妨げたものは何ですか？
その重要性：この質問は、一般的な「オンボーディングを評価する」が見逃してしまう隠れた摩擦点を明らかにします。予想していなかった障害や不確実性を強調します。初回使用時に混乱したことや欠けていたものはありましたか？
その重要性：うまく伝わらなかった指示や設定手順、説明を知ることができ、自営での成功を妨げる障害を取り除くために非常に重要です。製品の価値を初めて実感したのはいつですか（「aha！」の瞬間）？
その重要性：顧客が留まることを決定づけた瞬間を特定し、貴製品紹介の形を決定します。
ここでは、オンボーディング調査でプロンプトを使用してより豊かな文脈を得る方法を示します：
新規ユーザー向けの調査を作成します。「オンボーディングが最も楽しかったのは何ですか？何がやめさせようと思ったのですか？『混乱した』や『欠けている』を言及した場合、具体的な内容を掘り下げます。」と質問します。
ユーザーオンボーディング調査を分析します。混乱についての繰り返しの言及をスポットし、ユーザーが難しいまたは遅いと話すステップを監視し、初めての「aha」体験を探します。
全てのお客様に彼らの最初の日について尋ねます。興奮しているようであれば、それを引き起こした正確な機能や瞬間を探ります。
AI調査ビルダーを使用すれば、これらの質問を自然言語で作成できます。知りたいことを説明するだけで、それが後は調整し、確認と効果的なフォローアップを提案します。
機能採用パターンを明らかにする質問
どの製品機能を顧客が使用しているか、そしてどの機能を無視しているかを理解することは、実際の自信をもって開発を優先させることを意味します。ここで行う質問は、ロードマップを形作り、リソースを集中させる場所を決定します。
最も使用する機能はどれですか、そしてその理由は？
これにより顧客の価値創造機能と生産性ドライバーを特定します。あまり利用しない機能はありますか？なぜですか？
これにより、使い勝手の問題、不十分な認知度、または不要な複雑さを明らかにします。1つの機能を改善するとしたら、どれですか？
これにより、不満が解約リスクになる前に発見されます。
AIによるフォローアップ質問はこれらのシナリオで輝きます。顧客が「分析を一度も使用しない」と回答した場合、調査はすぐにコンテキストに適したフォローアップを自動で発砲します。「分析があまり役に立たない理由は何ですか？」または「試してみる動機は何ですか？」AI駆動のフォローアップは各回答に反応し、あいまいな回答に止まらない製品マネージャーのように振舞います。
調査結果での機能採用を分析します。「希に使用する」と述べたユーザーについて、「その機能において何が欠けていたり難しかったのか？」と尋ね、パワーユーザー対カジュアルユーザーで回答をセグメント化します。
シンプルで表面的な質問と詳細で洞察を得るための会話型調査を用いた質問を比較できます：
表面的な質問 | 詳細な洞察を得る質問 |
|---|---|
どの機能を使用しますか？ | どの機能を最も使用し、その理由は何ですか？避ける機能はありますか？それをより価値あるものにするには何が必要ですか？ |
会話型調査は、高度な機能について熱狂的に話すパワーユーザーか、基礎にしか関心がないカジュアルユーザーかに基づいて探りを簡単に適応させます。
解約を防ぐ請求に関する摩擦質問
請求のトラブルはサイレントチャーンメーカーです。ほとんどの顧客はチケットを提出せず、遅れた支払い、ダウングレード、または消えていきます。これらの赤信号を捉えるために、支払い体験、価格の明確さ、価値認識に焦点を当てた質問を使用します。
当社の価格または請求に何か不明確または予想外のことがありましたか？
混乱を挫折や解約になる前に明らかにします。支払いにおいて簡単にしたいと願う唯一のことは何ですか？
ワークフロートラブル、支払いオプションの欠如、またはシステムの不備を探ります。支払っている価格に対して公正な価値を得ていると感じますか？
ごく稀に請求チケットに現れる静かな不満を特定します。
請求プロセスおよび支払いプロセスに関する回答を分析します。繰り返し発生する痛点を強調し、放棄や苦情のピーク地点をマッピングします。
支払いの難しさについてユーザーに尋ねますが、AIに割引の直接的な言及を避けるよう指示します。
AIサマリーは、すべての調査回答にわたり支払いに関連するテーマを自動的に浮き彫りにし、手作業での回答確認なしに「請求に混乱している」または「Apple Payを受け入れてほしい」という急増を示します。
早期に傾向を捉えることは大きな成果をもたらします：ビジネスは悪い顧客体験により年間750億ドル以上を失っています。 [1] 請求トラブルを失われた収益になる前に見つけることは常識です。
もう1つのヒント—AIを使用する際には、調査が割引を提案しないように明確に指示できますが、顧客が価値と手頃さの認識に苦労する部分を浮き彫りにすることができます。
AI分析で回答をインサイトに変える
回答を集めることは戦いの半分に過ぎません—生の言葉を行動可能なテーマに蒸留することに価値があります。ここでAI駆動の分析がスクリプトを反転させ、スプレッドシートの回答を延々と読まずに、すぐに実行可能な洞察を自動的に得ることができます。
AIサマリーは迅速に数百の会話を集約し、最も重要なテーマを浮き彫りにします。オンボーディングの混乱、無視された機能、または価格の摩擦などが得られ、それはもはや逸話に溺れることはなく、統一された傾向を目にします。
AIによる回答とのチャットはさらに分析を進化させます。すべての回答を読む代わりに、「最大のオンボーディングのブロッカーは何ですか？」や「トライアルユーザーは支払い摩擦をどのように説明しますか？」などの質問を行い、AIは文脈豊かなサマリーを返します。AI調査回答分析についてもっと見る—それはあらゆるCXまたは製品チームにとってのゲームチェンジャーです。
顧客がオンボーディングを完了できない主な理由は何ですか？言及されたデバイスタイプごとにセグメント化します。
当社のエンタープライズアカウントに特有の支払い関連の課題は何ですか？
保持、UI痛点、価格設定などのために複数の分析スレッドを作成できます—無限のタグ付けやスプレッドシートの雑技なし、ただ焦点を絞った柔軟な調査です。
その結果はトップクラスのCXチームを際立たせます：顧客体験を優先する企業は収益が80％増加します。 [3] データをこのように分析することは、問題が浮上するや否かにそれを認識し解決することを可能にします。
会話型CX調査を開始するには
行動可能な顧客体験フィードバックを得たいのであれば、スマートな接点での調査から開始してください：
重要な操作直後（登録、アップグレード、解約、支払い後）
サポートチケットやヘルプデスクとのやり取り後
トライアル中または新機能使用後
AI調査エディタを使用すれば、フィードバックの最初の波に基づいて質問の言葉遣いを微調整し、顧客に響く内容に迅速に適応します。
タイミングが良い | タイミングが悪い |
サポートが問題を解決した直後 | ランダムなカレンダートリガー |
Specificの会話型調査は、貴社と回答者のための摩擦を取り除きます—我々のユーザー体験への注力により、調査は短く話しやすく、フィードバックを提供することが自然で負担になりません。
正しいトーンは重要です。CX調査の場合は：共感的、簡潔で本当に役立つものであること—決して押し付けがましくも営業的でもありません。それが顧客に尋問されるのではなく、聞かれていると感じさせる方法です。
顧客体験の洞察を今日変革する
基本的な指標を超えて—顧客満足度、採用、解約の背後にある本当の理由を明らかにすることを始めます。会話型調査によって、従来のフォームでは見逃してしまう隠れた洞察を明らかにします。自社のアンケートを作成し、全ての顧客との会話を意義あるものにする時が来ました。