実際に意味のあるフィードバックを得る顧客満足度調査を作成するには、適切なタイミングで適切な質問をする必要があります。効果的な顧客満足度調査の作り方を知りたい場合、ここが最適です。
顧客満足度調査における最適な質問について、その目的に応じて—NPS、CSAT、CES、そして自由回答型に分けてカバーします。AIによるフォローアップがどのようにより深い行動可能な洞察を掘り下げることができるかを正確にわかるでしょう。
従来の形式が微妙なシグナルを見逃しがちである一方で、現代の会話型AI調査は、あらゆる回答の背後にある「なぜ」を探ることができ、チームが何が最も重要かを理解するのを助けます。
NPSの質問で完全なストーリーを明らかにする
ネットプロモータースコア（NPS）は、ビジネスの成功の究極のドライバーである顧客の忠誠心を測定するために構築されました。標準的なNPSの質問は次の通りです：「[製品/サービス]を友人や同僚におすすめする可能性はどのくらいですか？」このシンプルな質問1つで強力な顧客満足度の指標が解き放たれます。
NPSの回答は3つのカテゴリーに分かれます：
カテゴリ | スコア |
|---|---|
プロモーター | 9-10 |
中立 | 7-8 |
批判者 | 0-6 |
NPSを最大限に活用する鍵は、パーソナライズされたAIによるフォローアップです。Specificの動的なNPS分岐を使用すると、それぞれのセグメントがカスタムフォローアップを受けます：
プロモーター: 「特に私たちのサービスのどこを気に入っていますか？」
中立: 「これが10になるには何が必要ですか？」
批判者: 「あなたの体験に主に影響を与えた問題は何ですか？」
これらは台本ではなく、AIがリアルタイムで動的に生成します。まるで思慮深い人間のインタビュアーのように、より豊かで正直なフィードバックが得られます。Forresterによると、顧客体験に優れたブランドは収益が5.1倍速く成長するとしていますが、NPSの「なぜ」を理解することはその利点の一部です。[1]
Specificを使用すると、それぞれのグループに応じたエンディングメッセージを設定することもできます—プロモーターには感謝し、中立には継続的な関与を促し、批判者には意見を評価し聴いていることを示します。
即時フィードバックのためのCSATの質問
顧客満足度（CSAT）調査は、キーとなる接触点でリアルタイムの満足度スナップショットを提供します。これにより、サポートチャットの終了後や配達を受け取った直後など、経験の直後の感情を測定できます。
以下は3つのサンプルCSAT質問形式です：
「最近のサポートインタラクションにどの程度満足しましたか？」（5段階評価）
「チェックアウト体験を評価してください。」（星評価）
「製品の品質についてどれくらい満足していますか？」（絵文字評価）
SpecificのAIフォローアップは初期スコアに適応します。ハッピーな顧客にとって自然な次の質問は：「何がこれを良くしましたか？」などが考えられます。否定的なフィードバックには、AIが優しく掘り下げ：「改善すべきことを1つ教えていただけますか？」と問いかけます。
「回答者が2/5または3/5と評価した場合、AIにどの特定の側面がもっと良くできたかを探らせるが、支持的で中立的なトーンを維持するように指示してください。」
このアプローチは、より行動可能なフィードバックを提供するだけでなく、不満足な顧客の摩擦を減らします。多言語サポートを提供するSpecificは、人々が好みの言語で快適に回答できるようにし、これが応答率と正確性を向上させます。Zendeskの報告によると、顧客が選択した言語で参加するとCSATは35%高くなることが示されています。[2]
CSATは製品の内側でも独立した会話型調査ページとしてもうまく機能し、真実の瞬間をどこにでも活かします。
摩擦を測るためのCESの質問
顧客努力スコア（CES）は、あらゆるビジネスが尋ねるべき質問に光を当てます：「顧客はどれくらい簡単に必要なものを手に入れることができるか？」 努力を減らすことは忠誠心を高めます—ガートナーは高い努力の経験をした顧客の96%がより不忠実になり、逆に低い努力の旅をした顧客のうち9%のみがそうなったと発見しました。[3]
CESセクションで次の例を試してください：
「本日問題を解決するのはどれくらい簡単でしたか？」
「会社は私が問題を処理するのを簡単にしてくれました。」（同意/不同意スケール）
CESは、古典的な満足度スコアが見逃す可能性のあるプロセスの問題を明らかにするのに特に適しています。SpecificのAIでは、フォローアップの流れは次のようになるかもしれません：
低努力（「非常に簡単」）の場合：「何がこのプロセスをスムーズにしましたか？」
高努力の場合：「プロセスのどの部分が最も努力を要しましたか？」
良い実践 | 悪い実践 |
|---|---|
AIは特定の摩擦点を探る（「どちらが一番時間がかかる感じや混乱した？」） | スコアだけを尋ね、フォローアップなし |
回答は明確なプロセス改善に役立ちます | コンテキストを欠き、弱点を診断できない |
CESはユーザーの道のりを円滑にすることに焦点を当てたサポートチームやプロダクトマネージャーにとって非常に貴重です。どこにある摩擦を正確に知ることで、それを修正できます。
本物の会話を引き出す自由回答型の質問
自由回答型の質問では、最も豊かな洞察が現れます—よく質問して注意深く聴くなら。構造化された評価は火元を示しますが、自由テキスト回答は何が燃えているのかを示します。以下はさまざまなシナリオのための質問セットです：
「これまでの当社の製品に関するご経験はどのようでしたか？」
「当社のサービスについて、1つ変えられるなら何を変えますか？」
「あなたが私たちを見つけたときに解決しようとしていた問題は何ですか？」
「当社の製品があなたの日常のワークフローにどんな影響を与えましたか？」
AIのフォローアップは、これらの質問を指数関数的に価値あるものにします。誰かが「まあまあ」と答える場合、SpecificのAIフォローアップエンジンが明確にします：「なぜそれがちょうどまあまあだと思うのか、そしてどうしたらより良くなるか教えていただけますか？」
チームはSpecificのAIで自由回答型の回答を即座に分析し要約することができます。この会話スタイルは人を引き付けるだけでなく、表面化して議論しやすい行動可能な詳細を明らかにします。
AIに特定のトピックを探るよう指示することができます（「ユースケースを尋ねるが、最初に提起されない限り予算の質問を避ける」）。その柔軟性により、回答者が尋問されていると感じることなく、より早く学ぶことができます。
完全な顧客満足度調査を構築する
これらの質問タイプをインテリジェントなフローに組み合わせると魔法が起きます。広範な質問で始め、回答者が重要なことを示すにつれて「パンくず道」をたどる。AI調査ジェネレーターを使用すると、自然言語で目標を説明するだけで、顧客満足度調査全体を構築できます。
最適な調査フローのために：
温かい挨拶で始めて、期待を設定する（「この調査は約3分で完了し、私たちの改善に役立ちます。」）
NPSまたはCSATの質問を先に立て、ベンチマークを確立する。
AIによるフォローアップをセグメント（プロモーター、批判者、満足/不満、低努力/高努力）に基づいて使用する。
調査の中頃に狙いを定めた自由回答型の質問を追加する—以前の回答に基づいて調整する。
将来を見据えた質問で締めくくる（「次の体験をさらに良くするためにできることはありますか？」）
最後のメッセージにも心を込める価値があります。ここでは私がどのように締めくくるのが好きかをご紹介します：
可能な限り名前で回答者に感謝する—それがより本物に感じられます。
期待を設定する（「すべての提案を検討し、オプトインされている場合はフォローアップいたします。」）
追加のコメントスペースを提供し、顧客が詳しく述べたい場合にSpecificで会話を続けられるようにする。
SpecificのAI調査エディターを使えば、質問やフローステップをツールとの対話だけで変更できます—複雑なビルドやロジックツリーは不要です。調査を会話型調査ページとして共有するか、製品内の会話型調査として配置するかにかかわらず、すべての形式は質問の全範囲とAIフォローアップをサポートしています。
フィードバックを行動に変える
適切な調査の質問—本物のAIフォローアップと組み合わせることで—散在したフィードバックを明確で実行可能なシグナルに変えます。質問する内容だけでなく、回答をどれだけ深く理解するかも重要です。SpecificのAIエンジンは、何百もの会話を瞬時にしてパターンを見つけ、洞察を表面化させます。
独自の顧客満足度調査を作成し、顧客が本当に何を考えているかを学び、あらゆる回答でより良い体験を構築し始めましょう。
あらゆる回答の背後に隠れた動機、障害、喜びを明らかにすることで、満足度を測定するだけでなく、それを向上させる力を得ることができます。
