この記事では、オンボーディングエクスペリエンスに関する顧客調査の作成方法をガイドします。Specificでは、ニーズを理解するAIを使用して、誰でも数秒で高品質な調査を作成できるようにしています。
オンボーディングエクスペリエンスに関する顧客調査を作成する手順
時間を節約したい場合は、Specificで調査を生成するだけです。AI支援の対話型調査を使えば、いかに簡単かお分かりいただけます：
どのような調査を希望するか伝えます。
完了。
正直なところ、さらに読む必要はありません。AIは専門知識を活用して調査を構築し、最も洞察に満ちたフィードバックを集めるために回答者にフォローアップの質問もします。詳細はAI調査ジェネレーターをご覧ください。
オンボーディングエクスペリエンス調査が重要な理由
オンボーディングはチェックボックスに過ぎないと考えがちですが、データはそうではないことを示しています。例えば、構造化されたオンボーディングプロセスを持つ企業は顧客維持率が50%向上するというデータがあります[1]。これを実施しない場合、以下の事項を見逃す可能性があります：
フリクションポイントを発見して、退会のリスクになる前に対処する
新しい顧客が喜ぶ事（または不満に思う事）を学ぶ
早い段階で混乱を検出し、静かな離脱になる前に対処する
オンボーディングエクスペリエンスに関する調査は「あればよい」ものではなく、ミッションクリティカルなものです。顧客のフィードバックの利点は現実です：適切なオンボーディングと教育があれば、86%の顧客が忠誠を保つと言っています[1]。サポートチケットや製品返品を待つのは手遅れです。
オンボーディングの洞察を見逃すことは、収益を見逃すことに繋がります。ハイタッチオンボーディングは、わずか18か月で収益を7.4%増加させる可能性があります[1]。それが、顧客認知調査を旅程に組み込むことの重要性です。
良いオンボーディングエクスペリエンス調査の特徴
最良のオンボーディング調査は、明確で偏りのない質問と会話調で、顧客が正直で意味のある答えを提供するように促します。乾いた形式の調査では不十分です。顧客は人間であり、あなたの調査もそのレベルで接続し、本当のストーリーを明らかにするべきです。
回答の量（高い完了率）と質（詳細で有用な回答）の両方が高い状態が理想です。それはオンボーディングのフィードバックサイクルが強いという証です。以下は参考になる比較です：
悪い実践 | 良い実践 |
|---|---|
誘導的または曖昧な表現 | 中立的でオープンな表現 |
一律の調子 | 会話調で顧客に焦点を当てた言語 |
フォローアップ質問なし | 深い洞察を得るための動的な追求 |
長くて複雑 | 一口サイズで明確な質問 |
オンボーディングエクスペリエンスに関する顧客調査の質問の種類
オンボーディングエクスペリエンスの調査を設計する際、異なる質問形式は異なる目的を果たします。それらをどのように組み合わせるべきか、最大の価値を引き出す方法を以下に示します：
オープンエンドの質問：これらはニュアンスを捉え、顧客が自分の言葉で頭に浮かんだことを表現することを可能にします。予想外の発見や想定しなかった問題を明らかにするのに最適です。スコアやチェックボックスだけでなく、本物のストーリーを求めているときに使ってください。
製品の使い始めで一番混乱した部分は何でしたか？
どのようにすればオンボーディング経験を改善できると思いますか？
単一選択の選択式質問は、回答を定量化し、素早くトレンドを見つけるのに役立ちます。既に考えられる答えがあり、構造化されたデータを求めているときに最適です。
オンボーディングプロセスの中で一番役に立った部分はどこですか？
製品ツアー
ウェルカムメール
ライブデモ
サポート記事
NPS（ネットプロモータースコア）質問は全体的な感情を追跡するのに不可欠です。オンボーディング期間の終わりに近づいたら、この質問を使用して満足度を測定し、推奨者と批判者の両方を特定します。こちらでカスタマイズされたNPSオンボーディング調査を生成できます。
0から10のスケールで、オンボーディング体験の後に製品を友人や同僚に推奨する可能性はどのくらいですか？
「なぜ」を明らかにするフォローアップ質問は、表面的な回答を行動に繋がる洞察に変えることができます。「大丈夫でした。」のような曖昧な答えがあれば、「良かった点や気に入らなかった点をもっと教えてください。」といったフォローアップで重要な詳細を引き出します。理由を理解するために、NPSやマルチ選択の質問の後に特に使用してください。
オンボーディングが混乱した理由を説明できますか？
製品の最初の体験を改善するにはどうすればよいですか？
さらにカスタマーオンボーディング調査の良い質問を探索したい場合（例や専門家のヒントも）、このガイドは最も洞察に富んだオプションを取り上げています。
会話型調査とは何ですか？
会話型調査はチャットのように感じられるもので、堅苦しいフォームではありません。人々に硬直したリストを与える代わりに、対話的でAIに駆動されたやり取りを作成します。これにより、顧客は処理されているのではなく聞かれていると感じることで、より豊かな回答が得られます。
手作業で従来の調査を構築するのと比較して、これは遅くて退屈で、しばしば平凡な洞察しか生み出しません。AI調査ジェネレーターを使用すれば、まるで実際の人物のようにフォローアップの質問をするので、重要なことが抜けることはありません。違いを簡単に見てみましょう：
手動での調査 | AI生成の調査 |
|---|---|
静的で画一的 | 適応的な会話 |
構築と編集が遅い | AIですぐに作成または更新 |
動的なフォローアップなし | その場での質問掘り下げ |
ドロップアウトや不完全な回答が多い | 応答品質と完了率が高い |
なぜ顧客調査にAIを使うのか？ それはより賢く、リアルタイムで適応し、仮説を排除してくれるからです。Specificで構築されたAI調査の例を使用すると、会話は同僚とメッセージ交換するのと同じくらい自然です。これにより、クリエーターと回答者のプロセスがスムーズになり、退屈な編集や手動のスクリプト作成が不要になります。
詳細について興味がありますか？調査の作成方法や我々の会話形式アプローチの違いを詳しく紹介する記事をご覧ください。
フォローアップ質問の威力
顧客調査を行ったことがある人なら誰でも、最初の回答が物語の全てではないことを知っています。そこに自動フォローアップ質問（自動AIフォローアップ質問について詳しく見る）、が役立ちます。スマートで文脈に対応したフォローアップを求めることは、詳細なフィードバックを集めるためのゲームチェンジャーです。SpecificのAIは、製品の専門家やUXリサーチャーのように任意の曖昧な回答や不完全な回答にリアルタイムで反応しますが、スケールを持って行います。
フォローアップは、メールで詳細を追跡する終わりのないやり取りに取って代わり、会話を強制されるのではなく自然にします。違いを考えてみてください：
顧客：「最初は少し混乱しました。」
AIフォローアップ：「どの部分が最も混乱したか、またはどのようにすればより簡単にできたか教えてください。」
フォローアップは何回すればいいですか？ほとんどの場合、2〜3回の思慮深いフォローアップで十分なコンテクストを得られます。洞察のために深く掘り下げるにしても、圧倒しないようにするため、次の質問にスキップできるオプションを有効にするのがベストプラクティスです。Specificでは、深さと簡潔さのバランスを調整できます。
これが会話型調査となるのです：魅力的でダイナミック、そして顧客にとって非常に楽しめるものとなり、より良く、より誠実な回答を引き出します。
AI分析、迅速なテーマ検出、そしてスプレッドシートの手間なし：多くの構造化されていない回答があっても心配いりません。私たちのAIツール（AI調査回答分析をご覧ください）は簡単に要約とフィルタリングを行い、手作業でのコーディングやソートなしでパターンを見つけることができます。
このアプローチはまだ新しいものですが、ぜひ試してみてください—自分の調査を生成し、いくつかのフォローアップ質問がどれほど大きな洞察を引き出すかを実感してください。
今すぐこのオンボーディングエクスペリエンス調査の例を確認しましょう
明確で実行可能なフィードバックをお求めですか？ 自分の調査を作成し、より良いオンボーディングと高い顧客忠誠を促進する洞察を得ることを始めましょう—賢明な対話、賢明なAI、そして顧客調査におけるSpecificがもたらす無敵の体験のおかげです。