顧客ニーズ分析: 顧客が本当に必要としているものを明らかにするための解約分析に最適な質問

顧客の離脱理由を把握するためには、顧客ニーズ分析の理解が重要になります。

NPSで0-6を評価した批判者は、提供するものに何が欠けているか、壊れているかについて最も貴重な洞察を持っていることが多いです。

適切なフォローアップ質問を行うことで、単なるNPSスコアを顧客が実際に必要としているものに関する実行可能なインテリジェンスに変えることができ、確信を持って製品、サービス、CXの改善を導くことができます。

一般的なNPSフォローアップが真のストーリーを逃す理由

ほとんどのNPS調査では「このスコアを与えた理由は何ですか？」と質問し、それ以上は進みません。これは機会を逃しています。この表面的なアプローチでは、離脱に影響を与える深いニーズ、優先事項、感情をほとんど明らかにすることができません。ヒントは得られますが、ストーリーは得られず、洞察の鍵となる生の特定の背景はほとんど得られません。

表面的な回答と実際のニーズ: 「高すぎる」というコメントには、その表面上の価格についての話があります。しかし、より深く掘り下げると、実際のストーリーは「特定の使用ケースに価値を感じない」や「私が重要視する機能が欠けている」かもしれません。これらの隠れた要因は、最初の答えの下に潜んでいることが多く、まさに離脱防止の金鉱がある場所です。

対話型AI調査は、自然な感じで探れるように設計されており、動的なフォローアップを行うことで根本的な原因が明らかになります。静的なフォームに頼っている場合、これらの深い発見を逃している可能性があります。これがどのように機能するか気になりますか？より深く探るための動的フォローアップを探索してください - 彼らは明白なものをはるかに超えて探るように設計されています。

離脱分析中に顧客のニーズを明らかにする重要な質問

慎重に設計されたNPS批判者調査を行わないと、離脱を解決し、ロードマップを形成し、既存の顧客を忠実にするためのシグナルを逃してしまいます（ちなみに、新しい顧客を追いかけるよりも8-9倍少ないコストです）。[4]

顧客ニーズ分析がカバーすべき重要な質問タイプは以下の通りです:

問題に焦点を当てた質問: 価値を妨げる痛ポイントや具体的な障害を取り扱います。

私たちの製品/サービスに失望した原因や失われたものは何でしたか？

仕事達成のための質問: 顧客があなたのソリューションで達成しようとしている進捗を明らかにします。

私たちと一緒に達成しようとしていたメインの目標は何でしたか？そしてどのようにして実現しなかったのでしょうか？

代替ソリューション質問: 人々が競合他社、回避策、または社内解決策に何を選ぶかを調査します。

同じ問題を解決するために他のツールや方法を使用していますか？それについて何を良しとしていますか？

価値認識の質問: 価格、ユーティリティ、価値の認識の間のギャップを明らかにします。

私たちのソリューションへの投資が価値を感じられなかった理由は何かありましたか？

適切なAIを使えば、これらのプロンプトが初期の応答に基づいて進化し、各会話のニーズを最大限に引き出すための指摘や明確なフォローアップを行うことができます。

AI分析で批判者フィードバックを実行可能な顧客ニーズに変える

SpecificのAIを活用した調査応答分析により、批判者フィードバックからのパターンを短時間でマッピングできます。ここでの力は、AIを使って分析タグを自動的に割り当て、機能的、感情的、競争的なニーズのタイプ別に応答をグループ化し、大規模なギャップを発見することです。

チームは異なる優先事項に合わせた迅速かつ焦点を絞った分析チャットを複数作成することができます。ここでは独自の発見を導くための3つの例プロンプトを示します:

満たされていない機能的ニーズの特定: これを使用して、あなたの製品/サービスが提供できなかったものを強調します。

顧客が主要な目標達成を妨げた欠陥または欠けている体験について述べたすべてのコメントを要約します。

感情的または社会的ニーズの発掘: 全ての離脱が機能についてではありません; 時にはあなたの製品を使用することやチームと交流することについての感情が原因です。

顧客のコメントを分析し、フラストレーション、軽視されている感覚、支援またはコミュニケーションに対する不満の兆候を探します。

競合他社言及のパターンを探す: 競争分析や競争する場面の理解に優れている。

顧客が競合他社の名前を挙げたまたは別のソリューションに切り替えたと述べたすべての応答をリストし、代替に魅力を感じた理由を要約します。

それぞれのチャットスレッドは特定の視点に集中し、従来のダッシュボードやフォームエクスポートよりもはるかに深く探ることができます。

継続的なニーズ発見のために批判者フォローアップシステムを構築する

真の離脱リスクを把握するには、時折のアドホック調査以上のものが必要です。それは予測可能で拡張可能なシステムを構築することで、批判者の声をキャプチャし、セグメント化し学ぶことです。

批判者トリガーを自動設定し、0-6のスコアを落とした時に瞬時にカスタマイズされた対話型調査を開始し、フレッシュなフィードバックをキャッチすることができます。これらのカスタムの旅程は、視覚的なAI調査エディタで簡単に構築および適応することができます。

タイミングの考慮事項: 鉄が熱いうちに打つ。即時のフォローアップで鮮やかな未満のニーズをキャッチし、記憶障害を防ぎ（そして52%の消費者が今やブランドに速く行動することを期待していることを証明します）。[9]

スケールでのパーソナライゼーション: すべての顧客はユニークであり、85%がブランドが彼らのニーズとコンテキストを真に理解することを期待しています。[5] ブランチングロジックを使用すると、大規模なチームでも批判者に対して極度にパーソナライズされた会話を提供できます - データ量だけでなく参加と信頼を最大化します。

批判者が実際に完了したい対話型調査を作成する

誰もがフラストレーションを感じたときに一般的で機械的なフィードバックフォームを楽しむことはありません。NPS批判者から正直で思慮深いフィードバックを期待するなら、対話型の調査をデザインしてください - 自動化されていても二方向の会話のように感じられるものです。

ヒント: より広範でオープンな質問から始めましょう。人々にその言葉でストーリーを語らせ、その後フォローアップで具体的な内容を得ます。これがどのように機能するのか:

自動化された会話における共感: 顧客の経験を最初に認識します。これにより、豊かで正直なフィードバックへの扉が開かれます。

期待通りにいかなかったことに対して申し訳ありません。あなたの助けで改善する準備はできていますか？ 何が起こったのか、あなたの言葉で話しても良いですか？

要点を簡潔に保持してください - コンテキストに合わせたAIフォローアップを含む3〜5の主要質問がしばしば適度です。人々は不快な経験の後にブランドを74%も放棄することが一般的であるため、調査を招待しやすく簡単にすることが重要です。[2]

フォローアップにより、調査は対話に変わります - 質問表ではありません。それが不平を実行可能なものに変えるのです。

最後に、顧客の母国語に合わせて調査の言語を調整します。この種のグローバルな共感により、どの言語を使用しているにせよ、彼らの声が真に聞かれていることを保証します。

顧客が本当に必要としているものを理解する準備はできていますか？

批判者フィードバックを実際の製品成功、根本原因の洞察、摩擦を削減する改善に変えることがこれまでになく簡単になりました。対話型AIは顧客ニーズ分析を自然で拡張可能にします - あなたのオーディエンスがどれほど大きくても。

自分だけの調査を作成して、ターゲットを絞ったフォローアップとインスタントAIによる分析を使って危険にさらされている顧客が本当に求めているものを学び始めましょう。一日目からフィードバックとアクションのギャップを埋めることができます。