顧客のニーズと欲求の分析を理解するには、正しい質問をすることから始めなければなりませんが、従来の調査ではその表面をわずかに削るだけです。
実際のニーズ、行いたい仕事、利用パターンで顧客をセグメント化すると、従来の人口統計では見逃される洞察が得られます。
AIによるフォローアップ付きの会話式調査は、各回答の背後にあるニュアンスを捉え、セグメント化をより正確で実行可能なものにします。
なぜ人口統計によるセグメンテーションは本当の物語を見逃すのか
年齢、所在地、収入はあなたの顧客が誰であるかを示しますが、なぜ彼らが購入するのかを示しません。これらの人口統計は収集が簡単ですが、顧客が製品を選んだり継続使用したりする本当の理由を無視しています。このため、ニーズベースのセグメンテーションが顧客重視のチームにとって必要不可欠になっています。
人口統計 | ニーズベースのセグメント |
|---|---|
年齢（25–34） | 「より早いオンボーディングと自動化を望む」 |
所在地（都市部） | 「移動中にモバイルフレンドリーな機能が必要」 |
収入（$75k以上） | 「統合に多く依存するパワーユーザー」 |
人口統計では表面的に人々をグループ化します。ニーズベースのセグメントでは、行動の実際の動機を発見します。調査によると、85%の消費者はブランドが彼らのニーズと期待を理解して欲しい—単なる年齢や地域だけではなく。[2]
Jobs-to-be-Done（JTBD）: このアプローチは、顧客が「雇用」している特定の成果を求めます。「誰が購入しているのか」と尋ねる代わりに、「どの仕事を終わらせようとしているのか」を尋ねます。これにより、顧客の実際の文脈から世界を見ることのみで明らかになる製品と体験の洞察が得られます。
使用頻度パターン: 顧客が製品をどの程度頻繁に、そしてどのくらい強く使用するかは、静的な特性よりも彼らのニーズを示すことがよくあります。パワーユーザー、たまに利用するユーザー、休眠アカウントは、それぞれ異なるエンゲージメントとメッセージ戦略を必要とします。
意思決定プロセスでの役割: 顧客はエンドユーザー、管理者、あるいはエグゼクティブスポンサーかもしれません。各役割には異なるニーズ、痛点、優先順位があります。
これらの次元を重ね合わせると、各セグメントにとって本当に重要なものが明らかになり、推測を超えて真の理解に導かれることができます。
顧客のニーズ別にセグメント化するための最良の質問
実用的にしてみましょう。当て推測ではなく、3つの実証済みの質問枠組みを、AIを活用した調査で自由に組み合わせて使用できます。AI調査ジェネレーターを使用して、これらの質問セットをあなたのオーディエンス向けに作成し洗練することができます。
役割ベースの質問:
製品を使用する際の主な責任は何ですか？
意思決定を行ったり、購入に影響を与えたり、単に提供されたものを使用したりすることがありますか？
このソリューションをあなたの組織で選択する際に、他に関与している人はいますか？
あなたのチームは弊社のようなツールについて、どのようにあなたの意見を頼りにしていますか？
これらの質問は、各回答者が購買過程のどこに当てはまるかを特定するのに役立ちます。意思決定者、パワーユーザー、内部の影響力者に対して話しかけているかどうかを学び、販売およびオンボーディングの流れをカスタマイズすることができます。
Jobs-to-be-Done（JTBD）質問:
どの問題またはタスクが弊社の製品を試すきっかけになりましたか？
弊社の製品を使用して成功したと考えると、どのような結果が得られますか？
この仕事のために他にどのような選択肢を検討しましたか？
現在のアプローチに不足していたり、苛立ちを感じたりする点は何ですか？
JTBDの質問は、顧客が何を最も価値としているかを明らかにします。単なる機能ではなく、追求する結果です。これらの洞察は、実際のユーザーに共感する製品のロードマップに反映されます。
頻度/強度質問:
弊社の製品をどれくらいの頻度で使用しますか（日常的に、週に1回、月に1回）？
どの機能を最も頻繁に利用していますか？
使用を抑制したり、頻繁な使用を妨げたりする要因は何ですか？
製品の使用を止めたことはありますか？その場合、何が原因でしたか？
この質問の流れは、カジュアルユーザー、定期的ユーザー、パワーユーザーそれぞれの異なるニーズを明らかにします。頻度に基づいてフォローアップの質問を調整することで、成長と保持のためのセグメント化をより深いレベルで行います。さらなるアイデアに興味がある方は、カスタマイズ可能なAI調査ビルダーを探索してください。
隠れたニーズを明らかにするAIプロービング質問
最初の回答はほとんど物語の全体を伝えません。ここでAIによるフォローアップが輝きを放ち、痛点、迂回策、または言葉に出されない期待を掘り下げます。
以下は、現場でのプロービングプロンプトの働き方です:
痛点フォローアップ
「セットアップが難しかった」と述べました。それが何を困難にしたのか、どのようにその問題を解決したのかを詳しく教えていただけますか？
ユースケースの探求
ダッシュボードをレポートのために使用していると答えました。どのくらいの頻度でこれらのレポートを実行していますか？また、過去に他に試した方法はありますか？
満足/不満のプローブ
弊社の通知システムに満足しているとおっしゃいましたが、そのように感じた特定の瞬間や機能はありましたか？
このレベルのインタラクションは自動AIフォローアップ質問で標準です。AIインタビュアーは即座に適応し、見逃してしまうニーズを顕在化させることができます。
これらのフォローアップにより、調査が会話により近づき、「フォーム」を本当のやり取りに変え、データの深さと誠実さを増します。それが本当の会話型調査の魔法です。
セグメント別の分析を平行して実行する会話のフィルタリング
調査の応答が流れ始めると、分析段階でのセグメンテーションの力が生き生きとしています。AI駆動のツールを使用して、設定したあらゆる次元で会話をすばやくフィルタリングすることができます—たとえば、行いたい仕事、使用頻度、顧客の役割などです。
最も好きなテクニックの1つは、複数の平行して進行する分析チャットを設定することです。各チャットは、パワーユーザー、時折ユーザー、解約した顧客といった重要なセグメントに焦点を当てます。各チャットでは、ユニークなパターンと痛点を深掘りし、文脈に応じた洞察を引き出します。これがまさにAI調査応答分析が可能にすることです。ここに、即座に洞察を生み出すのに役立ついくつかのプロンプトがあります:
セグメント間のニーズの比較
頻繁なユーザーと時折ユーザーの間で、行いたい仕事はどのように異なりますか？
セグメントごとのユニークな痛点の特定
意思決定者とエンドユーザーに特有の不満点は何ですか？
すべてのセグメントに共通する糸を見つける
頻度や役割に関係なく、どのテーマまたは提案がすべてのセグメントで現れていますか？
それぞれの分析チャットは独自の焦点と文脈を維持しており、製品チームやマーケティングチームと容易に成果を共有し、実際に学んだことを行動に移すことができます。
セグメント化の洞察を行動に移す
セグメント化されたニーズの分析は、報告書のためだけではありません。それは、人々が本当に欲しい製品を作るためのものです。ここでは、チームがこれらの洞察を重要な結果に変える方法を紹介します:
パーソナライズされたオンボーディング: それぞれの役割またはセグメントに、彼らが最も価値を感じる指導を行います。
ターゲットを絞った機能: 今日の特定のユーザータイプに欠けているものに基づいて新リリースを優先します。
セグメント特定のメッセージ: パワーユーザーと新規採用者、あるいはインフルエンサーと意思決定者に直接話しかける。
保持キャンペーン: 直面している特定のブロッカーに基づいて休眠顧客を再活性化します。
ニーズによるセグメンテーションを行わないと、より高い満足度、忠誠心、購入率を駆動する成果の洞察を見逃すことになります。80%以上の消費者が、体験をパーソナライズするブランドからより購入しやすくなることを考えると、その重要性は明らかです。[3]
理解を変革する旅を始めましょう—セグメント駆動の質問を用いた自身の調査を作成し、AIが真の顧客ニーズを表面化させるようにしましょう。
