顧客体験を分析する際、適切なCSATとCESの質問は、表面的なスコアと実行可能な洞察の違いをもたらします。
このガイドでは、質問の正確な文面と、AIがリアルタイムでフォローアップすることで、顧客が本当に感じていることを明らかにする手段を解説します。高い満足度を目指しているのか、摩擦点の明確化を求めているのか、または深い価値適合のシグナルを求めているのかに関係なく。
会話型調査の魅力は、単純な指標を豊かな顧客のストーリーに変え、すぐに分析可能にすることです。
顧客の気持ちの原因を真に明らかにするCSATの質問
クラシックなCSATの質問から始めましょう。ほとんどの調査では人々に次を質問します:
従来のCSATの質問: “[製品/サービス]にどの程度満足していますか？”
馴染みがありますが、非常に一般的です。しかし、Specificでの会話型調査は、実際の対話のような感じを与えます:
会話型の代替: “今日の私たちとの全体的な体験をどのように評価しますか？”
従来のCSAT | 会話型CSAT | |
|---|---|---|
初回の質問 | どの程度満足していますか？ | 今日の全体的な体験をどのように評価しますか？ |
フォローアップ | 通常はなしまたは一般的 | AIがスコアバケットに基づいて動的に探ります |
洞察の深さ | スコアのみ | スコアとストーリー/コンテキスト |
会話型AIでは、顧客がスコアを提供した後にマジックが起こります。自動AIフォローアップの質問が即座に深く掘り下げます:
満足（8-10）: “あなたの体験を特にポジティブにしたのは何ですか？” と “どの要素が期待を超えましたか？”
中立（5-7）: “これをより良い体験にするには何が必要でしたか？” と “期待していたが欠けていたものはありましたか？”
不満（1-4）: “何がうまくいきませんでしたか？” と “これがあなたの日常やワークフローにどう影響しましたか？”
これは推測ではありません。これらのプローブは自動的にリアルタイムで行われるため、すべての評価の背後にあるストーリーを得ることができます。調査によると、「なぜ」というフォローアップでスコアを確認すると、単なるCSATスコアに比べ、実行可能なフィードバックの質が最大45％向上します[1]。
顧客の旅の摩擦を明らかにするCESの質問
CSATは誰かが幸せかどうかを教えてくれます。CESは、そこに到達するのにどれだけの努力が必要だったかを示します。多くの努力に関する質問は次で止まります:
基本CES: “[タスクの完了/問題の解決]がどれほど簡単でしたか？”
漠然としたスコアを得ます。代わりに、会話型調査は焦点を鮮明にします:
強化バージョン: “1から7のスケールで、[具体的な行動]にどれだけの努力が必要でしたか？”
しかし、誰かが答えた瞬間に調査が適応します。以下のようです:
低労力（6-7）: AIが「このプロセスがスムーズだった理由は何ですか？」と質問します
中程度の労力（3-5）: AIが「どの部分が不必要に複雑に感じましたか？」と「どのように合理化しますか？」を探ります
高労力（1-2）: AIが「どこで詰まったか教えてください」と「どれくらいの時間を失いましたか？」を調査します
タスクを完了しようとして挫折したと感じた時について教えてください。何があなたを妨げましたか？
本当に重要なこと: 努力の質問は、具体的な顧客の行動（例: オンボーディング、サポートチケット、セットアップ）に関連付けられたときに最も効果的です。業界データは、特定のインタラクションに関する努力を測定することが、NPS単独よりも将来のロイヤリティをより正確に予測することを確認しています[2]。
NPSよりもリテンションを予測するバリュー・フィットの質問
CSATとCESは役に立ちますが、どちらも顧客の生活やビジネスにとって製品が必須であるかどうかを実際には教えてくれません。そこでバリュー・フィットの指標が登場します。私は常にこれらを追加します:
基本の質問: “[製品]は、購入した目的をどの程度解決しますか？”
代替案: “もし[製品]が明日消えたら、どのようにしてそれを代替しますか？”
フォローアップはAIによって処理され、リテンションや製品チームにとっての宝の山です:
強い適合: “他の製品が解決しない具体的な問題は何ですか？”
中程度の適合: “まだ何が欠けていますか？” と “現在の制限をどのように回避しますか？”
適合していない: “期待していたことは何ですか？” と “どのような代替手段を検討していますか？”
これを数秒で作成したいですか？AI調査生成ツールを使用して、任意のフィット質問を自分の言葉で記述してください。AIが残りの作業を行います。
バリュー・フィットの洞察は、顧客が更新、アップグレード、または解約するかどうかを初期の解約指標が表示される前にしばしば明らかにします。実際、ハーバードの研究により、顧客ニーズとの価値の整合性が、NPSやCSAT単独よりもリテンションとより密接に関連していることがわかっています[3]。
AI分析で応答を実行可能なパターンに変える
何百（または何千）のストーリーがあれば、その細かさをどう理解しますか？AI調査応答分析を使用して、私は単に分析ツールに興味のある質問をし、AIにパターンを掘り起こさせます。
クロスメトリック分析: 「満足している」ユーザーが成功に苦労したかどうかを知りたいとしましょう。次のようにプロンプトを送ります:
CSATスコアが8以上の顧客で、努力が高いと報告した顧客を教えてください。その体験にはどのようなパターンがありますか？
セグメント深堀り: 顧客タイプや製品セグメントごとに分けて分析します:
企業顧客でバリュー・フィットスコアが低い人々の中で、言及された上位3つの欠けている機能は何ですか？
旅程マッピング: 重要なタッチポイントを努力スコアや満足度スコアと結び付けます:
回答に「オンボーディング」を言及した顧客と、そうでない人の努力スコアを比較してください。
このような分析は、特定のビューに限られていません。平行分析スレッドを作成し、保持リスク、拡大の賭け、主要な痛点、またはアドボカシーの機会を、それぞれ適切なグループにフィルターできます。AI駆動のインサイトワークフローで、これが意思決定を迅速に推進する様子を見ることができます。
今日からより深い顧客インサイトの収集を始めましょう
数字以上のものを提供する顧客の経験分析ツールを望むなら、満足度（「何」）、努力度（「どこ」）、バリュー・フィット（「なぜ」）の3つの質問タイプをすべての調査に組み合わせてください。
AI調査エディターを使用して、フォローアップロジック、トーン、質問順序を、初期の回答にトレンドが現れた際にすぐに調整します。
適切なフォローアップが静的なフォームを本物の対話に変え、それにより、すべての調査を真の会話型調査にします。
基本スコアからの発展をお望みですか？独自の調査を作成し、AIがすべての顧客の応答を会話に変える様子をご覧ください。