カスタマージャーニー分析: 本当に重要なことを明らかにする痛点に対する最良の質問

顧客の旅の分析は、痛点を明らかにするために適切な質問をし、賢明なフォローアップでさらに深く掘り下げるときに真に価値があります。

従来のアンケートは、会話が展開する中で人々が何を言うかに適応できないため、重要な詳細を見逃すことが多いです。

AIを活用した会話型のアンケート、とりわけリアルタイムでフォローアップを自動生成するものは、問題の深刻度と頻度の両方を定量化することができ、静的な質問リストから得られる以上の豊かな洞察を引き出します。

痛点の発見になぜ会話の深さが必要なのか

多くのアンケートは表面的な質問に留まり、症状だけを明らかにし、根本的な原因を見つけ出しません。顧客がなぜ困っているのか本当に知りたい場合は、より深く掘り下げる必要があります—文脈、感情、結果すべてが重要です。その点で、会話型AIは輝きます: 回答を聞いた後、自動的に賢明なフォローアップを問いかけ、具体性を明確にし、文脈を明らかにし、顧客の旅の分析の深さを高めます。

たとえば、Specificの自動AIフォローアップ機能は通常見逃す詳細に掘り下げるためにフォローアップ質問を調整します。それにより、何が間違っていたのかだけでなく、それがどのくらいの頻度で起きるのか、顧客の日常にどれほど影響を与えているのかを学べます。

優先順位付けが重要: 深刻度と頻度を実際に定量化できれば、どの問題が緊急の注意を要し、どれが小さな煩わしさであるかを知ることができます。66%の顧客がチャネル間の一貫性の欠如による不満を報告していることを考慮すると、そうした矛盾が見落とされたり優先度を下げられたりしないように深く掘り下げることが重要です。[1]

各ジャーニー段階における必須質問

最も実用的な顧客の旅の分析は、それぞれの段階に合った質問から得られます。私は、各段階に対するオープンエンドのプロンプトとスマートなフォローアップ戦略を次のように考えています:

発見段階

• 私たちのようなオプションを探し始めたとき、何を解決することを望んでいましたか？

• 私たちの製品を試す前に、どんな代替手段や回避策を使用していましたか？

これらの質問は、初期摩擦や誰かがより早く関与しなかった原因を理解するのに役立ちます。この段階のためのプローブ:

• それらの代替手段はどれくらいニーズを満たしましたか？

• そのプロセスに特に苛立たしいことはありましたか？

評価段階

• 意思決定プロセス中にためらった理由は何かありましたか？

• 特定の懸念や不足している情報があって遅らせられましたか？

痛点の頻度と緊急性を明らかにするためのフォローアップ:

• このためらいはどのくらいの頻度で生じましたか？

• 助けを求めたことがありますか、それとも別の方法で解決しましたか？

オンボーディング段階

• オンボーディングで混乱や圧倒されるような瞬間を説明してください。

• プロセスの中で簡略化したり除去したいステップはありますか？

深刻度と再発についてのプローブ:

• これのためにどれくらいの中断がありましたか？1から10で評価してください。

• あなたが使用した他の製品で同様の問題に遭遇しましたか？

使用段階

• 私たちの製品を使用して期待通りに行かなかった時について教えてください。

• 使用を避けている機能はありますか？ なぜですか？

影響を明確にするためのフォローアップ:

• これが目標到達にどれくらい影響を及ぼしましたか？

• この問題は毎回発生しますか、それともたまたまですか？

更新段階

• 更新（または非更新）に関して不明瞭または失望した点はありましたか？

• 私たちと一緒にいることが当たり前だと感じさせるために何があったらよかったですか？

意思決定要因を掘り下げるためのフォローアップ:

• この懸念は一度限りのものですか、それとも時間をかけて蓄積されたものですか？

• その影響をどのように評価しますか—軽微、中程度、または重大な障害ですか？

数秒で完全なジャーニー痛点調査を生成したいですか？このプロンプトをAI調査生成器に試してください:

顧客ジャーニーの各段階（発見、評価、オンボーディング、使用、更新）における痛点を特定する会話型アンケートを作成します。各段階に対して: 開かれた質問をし、深刻度（1-10）と頻度（例えば、毎日、毎週）を定量化するフォローアッププローブを使用し、顧客が説明する回避策やフラストレーションを捕えます。

痛みを定量化するAIフォローアップの作成

最も効果的なAIフォローアップの質問は「これで不快でしたか？」を超えます。それどころか、どのくらいの頻度で何かが起こり、問題がどれほど深刻かを自然に人々に説明させます。鍵は、会話の流れを損なうことなく深みを持たせることです—尋問のように感じさせないようにします。

異なる痛点タイプのための共通のフォローアップの流れ:

• 技術的な不具合の場合: 「問題が発生する直前に何をしたのか説明してもらえますか？」→ 「これが毎回発生しますか、それともたまにですか？」→ 「これがあなたのワークフローをどれくらいブロックするか1から10で評価してください。」

• 混乱を招くプロセスの場合: 「何が不明瞭に感じましたか？」→ 「この混乱は頻繁に体験しますか、それとも一度限りのことですか？」→ 「解決するのにどれくらい時間がかかりましたか？」

AIの動作を設定するとき、次のスタイルの説明を与えることができます:

• 常にコンテキストをお伺いへ:「例を挙げてもらえますか？」

• 深刻度（1-10の影響）と頻度（どれくらいの頻度か？）について尋ねますが、すでに答えている場合にはこれは繰り返しません。

• 過剰な説明は避け、詳細を感じるまで短くオープンエンドのプローブを維持します。

深刻度スコアリング: 自然な言い回しで評価を促します:

この問題が日常の経験にどのくらい影響を与えましたか？ 1（ほとんど気にならない）から10（完全に進行を妨げる）までで評価する必要があるとしたら、どこに置きますか？

頻度パターン: 頻発のものと状況的な摩擦を表面化させます:

この問題に定期的（毎週や毎日）に直面しますか、それともより偶発的なものですか？

このようなフォローアップは、アンケートを静的なチェックリストではなく自然なやり取りに変えます—これが応答率とインサイトの質を大幅に向上させることが証明されています。実際、74%のブランドが顧客体験の向上のためにジャーニーマッピングを使用していますが、会話型AIはそのマッピングを劇的に正確かつ実行可能にします。[1]

痛点データを分析する準備はできましたか？この分析プロンプトを調査結果チャットに試してください:

顧客の応答に基づいて、高頻度かつ高深刻度の痛点を示してください—潜在的なビジネスへの影響でランク付けします。

またはセグメントを比較するには:

新規ユーザーと経験豊富な顧客の間で特に共通の痛点は何ですか？

間接的な質問で隠れた摩擦を明らかにする

あなたの顧客ジャーニーで最大の障害のいくつかは、人々が自分でも気づいていない痛点です。彼らは「それに慣れた」と言うだけかもしれません—したがって、間接的に質問しない限り言及しません。だからこそ、回避策や過剰な努力を通じて隠れた摩擦を明らかにする質問を常に加えます。

• プロセスのどの部分を回避するためにあなたやチームが行っていることは何ですか？

• 自動化されるべきタスクにどれくらいの時間を費やしていますか？

• いつ、なぜ追加の助けを求めるのか、同僚やサポートに頼ったことはありますか？

これらは製品のギャップだけでなく、長期的なロイヤルティが漏れている場所を示唆するもので、83%の顧客はクレームに対処し解決するブランドに忠誠を感じるため、黙っているフラストレーションを表面化させることでも結果がでます。[2]

回避策の検出: 顧客がDIYや手動の解決策を述べた場合、それは危険信号です:

• 結果を得るために行った手動の回避策は何ですか？

• 自分で処理しているもので、製品が自動で行ってほしいと思っていることは何ですか？

私はこれらの質問を通常AI調査エディタのようなツールで反復的に洗練し、フォローアップが会話調で決してスクリプト化されていないようにします。例えば、フォローアップを次のように設定できます:

顧客が回避策を説明した場合、次を常に尋ねます: これをどのくらいの頻度で行う必要がありますか？これがワークフローにどのような影響を与えますか？

痛点データを行動計画に変える

どんなに豊富なオープンエンドアンケートでも、回答をどう活用するかにかかっています。顧客の旅の分析では、AIは質問をするだけでなく、パターンを見つけ、改善の優先順位を付け、本当の変化を牽引する強力なレンズです。顧客ジャーニー分析を活用する企業は、顧客満足度で平均25%の向上とNPSで30%の向上を見ています—深い分析でのみ得られる結果です。[3]

AIアナリストとチャットすることで、深刻度、頻度、顧客セグメントごとに素早く痛点をフィルタリング、比較、およびランキングすることができます。私は常にSpecificのAI調査応答分析のようなツールでいくつかの優先順位付けのプロンプトから始めます:

最も多くの顧客に言及されたトップ3の痛点を要約してください。顧客のタイプやジャーニーの段階によってパターンがありますか？

顧客が8以上の深刻度で評価した痛点を強調表示してください。これらの問題はどのくらいの頻度で発生しましたか？

パターン認識: これはAIが得意なところです—新しいユーザー間の摩擦パターンや製品のアップグレードに関連する問題の急増など、人間が見逃すかもしれないものを表面化します。そして顧客セグメントごとにフィルタリングすることで、異なるグループが最も重要視していることを学べるため、単なる一般的な推測ではなく、よりスマートな修正が行えます。

顧客の痛点のマッピングを始めましょう

痛点に関する実際のインサイトを得るためには、アンケート用紙以上のものが必要です。AIを活用したフォローアップにより、通常のフィードバックをリッチな発見会話に変え、より良い意思決定を促進します。

見逃したり定量化されていない痛みのコストは想像以上です。待たないで、AIを活用したフォローアップで深刻度や頻度を自動的に掘り起こす顧客ジャーニー調査を作成しましょう。