ユーザーが機能の使用を停止した理由は必ずしも明確ではありませんが、機能の解約は製品の価値に関する重要な洞察を明らかにすることができます。
適切なタイミングで正しい質問をすることで、ブロッカーを迅速に理解し、非アクティブユーザーを効果的に再エンゲージメントさせ、活動停止を成長と発見に変えることができます。
標準的なフィードバック方法が不十分な理由
誰もが見たことがあるでしょう: メールによるフィードバックリクエストが無視され、アプリ内ポップアップがすぐに閉じられ、ユーザーインタビューにはほとんど誰も参加しない（特に非アクティブになった人たちは）。従来のアプローチでは、機能の解約の核心にほとんど届かないのです。なぜなら、一般的なアンケートでは、なぜ誰かが何かの使用をやめたのかという微妙なニュアンスを捉えることができないからです。
解約したユーザーとのインタビューのスケジューリング？ほとんど不可能です。広範なアンケートは、行動できない浅い回答をもたらすだけです。実際、研究によると、主要機能の使用をやめるユーザーは、45日以内に72％という衝撃的な割合で解約する傾向があるため、実際の答えを見つけるための時間が限られています [1]。
会話型AIアンケートは、これを解決し、インテリジェントなフォローアップ質問をします。「どう思いましたか？」という一般的な質問の代わりに、スマートなアンケートがユーザーの具体的なコンテキストに深く切り込みます。たとえば、自動AIフォローアップ質問はSpecificの仕様で、時間内に適応し、混乱を解消し、隠れたブロッカーを表面化し、リサーチを実行可能にします。
従来のアンケート | 会話型AIアンケート |
|---|---|
一般的で静的な質問 | 動的でインテリジェントなフォローアップ |
完了率が低く、洞察が少ない | エンゲージメントが高く、実行可能な深みを持つ |
その場対応が困難 | ユーザーの回答に基づいて進化する |
だからこそ、アプローチを見直し、機能の解約の真の原因について具体的になることが大切です。
実際に効果を発揮する再エンゲージメントのための素晴らしい質問
効果的な再エンゲージメントを特徴付けるものは何でしょうか？具体的で実行可能な質問をすることで、非アクティブなユーザーに響くようにします。実際のブロック要因、望ましい変更点、代替案などを探ることで、実際に使用できるフィードバックを得ることができます。特に、AI主導の会話型アンケートを製品内で使用する場合は特にそうです。
ブロッカーの理解は、最も豊かな洞察が生まれるところです。続行を止めた理由を探るために、具体的な質問をします。技術的な問題や価値の欠如、混乱、それとも他の要因が原因だったのか？例示的なアンケートのプロンプト：
どのような理由で[機能]の使用をやめましたか？不満や混乱の原因となったものはありましたか？
[機能]を使用している際に、技術的な問題や不具合、パフォーマンスの問題に遭遇しましたか？
望ましい変更点の探求は、「ほぼ完璧」と「的を外す」間の違いを見つける手助けをします。それらを機能に戻すために必要なものを探ります：
[機能]を再度試したくなるのはどんな場合ですか？望んでいる具体的な改善や変更はありますか？
私たちが[機能]をあなたのニーズに合うように改善または変更するために、何か付け加えるものがありますか？
次に最適なアクションの特定は、彼らが他に何を使用しているのか、または考慮しているのかを知るための窓口を提供します。これはしばしば予想外の競争や欠落している価値を特定する機会にもなります：
今、[機能]の使用をやめたことで、代わりに何を使用していますか（もしあれば）？その解決策は何をより良くしていますか？
今や問題解決に役立っている別の機能やツールはありますか？
これらの質問は、ユーザーの経験を尊重しつつターゲット化することで、実行可能な洞察を引き出します。
ユーザーを煩わせることなく再エンゲージメントアンケートを実施する方法
役立つと煩わしいとの間には微妙なラインがあります。調査疲れを打破し、実際に回答を得るためには、タイミング、トーン、ターゲティングを適切に行う必要があります。
タイミングが全てです:最後の機能使用から7～14日後に連絡します。エンゲージメントの後すぐにユーザーにアプローチすると、回答率は向上します。調査によれば、再エンゲージメントは行動の変化後短時間でのリマインダーが最も成功することが裏付けられています [3]。
インセンティブを考慮して使用:新しい改善への早期アクセス、延長トライアル、または独占コンテンツへのアクセスを提供します。単にディスカウントを乱発するのではなく、彼らのニーズに合わせてください。
ガードレールと頻度制御は、ほとんどのチームが気付いていないほど重要です。調査疲れを防ぐために最小再接触期間（例えば60～90日に一度など）を設定するべきです。特に製品内で何度、何回もプロンプトが表示されないように制限します。それにより、長期間にわたって信頼と高いエンゲージメントを維持することができます。
グローバルなオーディエンスに対応している場合、多言語サポートは必須です。自動言語検出により、ユーザーは好きな言語でアンケートを受けることができ、摩擦が解消され、回答率が向上します。
これらすべてのベストプラクティスの実装は、適切なプラットフォームを使用すればシームレスです—インアプリマイクロサーベイがどのように機能するか、会話型製品内アンケートページをご覧ください。
良い実践 | 悪い実践 |
|---|---|
ターゲットにした非活動期間後にアンケートを送信（7～14日） | ランダムで非ターゲットアンケートの送りつけ |
早期アクセスのような価値に基づくインセンティブ | 「Amazonカードが当たる！」のような一般的なオファー |
多言語対応のローカライズ配信 | グローバルユーザーベースに対する英語のみ |
頻度を制限するためのガードレール | 短期間での複数のリクエスト |
放棄の洞察を行動に移す
アンケート回答を収集することは、最初のステップに過ぎません。実際に重要なのはその後に行うことです。AI分析を活用することで、回答全体で共通テーマを特定し、最大の障害や保持の機会を迅速に見つけることができます。実際、フィーチャー採用指標を追跡し、このデータをAIで分析するチームは解約を大幅に減少させる可能性が高いとされています。最近の業界ベンチマークによると、55％の企業が保持戦略の計画に分析ツールを使用しています [2]。
Specificを使用すると、ユーザータイプ、プラン、さらには行動によってフィードバックをセグメント化できるため、一般的な統計ではなく、ターゲットとなる回答を得ることができます。AIと応答をチャットし、一クリックで要約、トレンド、問題点の解決策を求めることができます。この詳細についてはAIアンケート応答分析ページをご覧ください。
フィーチャー解約とユーザーフィードバックデータを分析するための例示的なプロンプトはこちらです：
ユーザーが[機能]を放棄する主な理由ベスト3は何ですか？
電力ユーザーの回答と、1回のみ機能を試したユーザーの回答はどう違いますか？
非アクティブユーザーを[機能]に戻す可能性が最も高い改善点は何ですか？
放棄の洞察を行動に移すことは、ユーザーを失うことから彼らを再び引き戻すことへの道となります。
今日からユーザーの再エンゲージメントを始めましょう
機能の解約を真に理解しない限り、保持を改善することはできません。そして、それはユーザーが実際に答えようとする方法で適切な質問をすることを意味します。会話型のアンケートはより自然に感じられ、回答率を上げ、実際の変化を促す洞察につながります。あなた自身のアンケートを作成し、見逃された機会に基づいて行動を始めましょう。今日の一日一日は、再エンゲージメントできたかもしれない別のユーザーです。
