この記事では、価格認識についてのEコマースショッパー調査の作成方法をガイドします。素早く結果が欲しい場合は、Specificで調査を作成することができ、経験は不要です。
価格認識についてのEコマースショッパー調査の作成ステップ
時間を節約したいなら、Specificで調査を生成するだけで簡単です。実際のプロセスは次の通りです：
どのような調査を行いたいか教えてください。
完了です。
もっと読む必要さえありません。AIは専門的なロジックで調査を作成し、さらに被回答者に洞察に満ちたフォローアップ質問を投げかけ、熟練した研究者のように貴重な文脈を引き出します。
この調査の重要性: Eコマースショッパーの理解
価格認識に焦点を当てた調査を実施することは、消費者行動が迅速に変化するEコマースにおいて不可欠です。すべてはお客様が何を重視し、サイト上でどのような経験をしているかにかかっています。これらを実行しないと、プロモーション、商品配置、戦略的価格設定についての意思決定を形作る直接のフィードバックを逃しています。
オンラインショッパーの93％が購入決定前に価格を比較します。 [1] これは、価格がどのように認識されているかを理解することが不可欠であることを示しています。
フィードバックを求めないと、特定のユーザーグループにとってどの価格戦略が機能するのか（または機能しないのか）を発見する機会を失います。特に、今年、ショッパーの44％がディスカウント小売店での支出を増加させました。 [2]
価格認識についてEコマースショッパーのフィードバックを収集することで、実行可能なデータ、つまり高いコンバージョン率、タイミングに合ったお得情報、競争上の優位性をもたらす洞察が得られます。フィードバックの重要性は過大評価できません。特に、ほぼ76％の人々がオンラインで買い物をするのは価格が安いと思っているためです。 [3]
放棄されたカートの動機、価格が「公平」と感じられる理由、ロイヤルティを促進するディールの知識なしに分析してください。そのためには、インテリジェントで会話形式の調査を通じて正しい質問をしなければなりません。
価格認識に関する良い調査の条件
価格認識に関する効果的なEコマースショッパー調査は、明確で偏りのない質問を使用し、会話形式のトーンを維持します。リアルなチャットのように感じられ、最初の選択肢をクリックしたり、途中でページを放棄したりしないようにしたいのです。本物の回答を望むなら、ショッパーに選択肢をクリックさせるのではなく、途中で放棄させないための実際のチャットのように感じさせる必要があります。
優良・悪しき実践の早見表は以下の通りです：
悪い実践 | 良い実践 |
|---|---|
誘導的（「私たちの高い価格が嫌いですか？」） | 中立的（「私たちの価格についてどう感じますか？」） |
専門用語を含む質問 | シンプルな言葉、業界用語なし |
一言の回答オプションのみ | オープンエンドとよく定義された回答選択の組み合わせ |
フォローアップや掘り下げが無い | より深い文脈のためのフォローアップ |
本当のテスト？ 回答の量と質の両方を高めたい。洞察に満ちたフィードバックを得られない、または十分な回答がない場合は、言葉を簡素化するか、AIに会話形式で処理させてください。
Eコマースショッパーの価格認識調査での質問タイプと例
優れた調査は、オーディエンスの価格認識に関する特定の洞察を得るために構築された、さまざまな質問タイプを使用します。取り組み方は次の通りです：
オープンエンド質問は正直さを促し、回答者に独自の視点や評価の背後にある「なぜ」を表現することを許します。動機、反対意見、買い物の体験を明らかにしたいときに使いましょう。例えば：
私たちの商品が正当な価格であると感じた理由または不当であると感じた理由を教えてください。
価格のために購入を決定しなかった時を説明してください。
単一選択形式の質問は構造を提供します。素早い感情チェックや好みの収集に使用し、トレンドを数量化するのに重要です。例：
通常、私たちの価格を他のオンラインストアと比較するとどう感じますか？
たいてい低め
ほぼ同じ
たいてい高め
価格を比較しない
NPS（ネットプロモータースコア）質問は全体的な推奨度合いを計るのに最適です—価格が推薦を促しているか、ロイヤルティを妨げているかを把握します。購入後または価格変更後に利用しましょう。価格認識に関するEコマースショッパー向けのNPS調査を生成し、典型的なNPS価格質問を利用できます：
0から10のスケールで、現在の価格に基づいて私たちを友人に推薦する可能性はどのくらいですか？
フォローアップ質問で「なぜ」を明らかにする。回答が不明確または表面的であるときはフォローアップを行い、Eコマースショッパーに本当に影響を与えるものを発見することが重要です。良い調査は自動的に「なぜそう答えたのですか？」または「私たちの価格設定があなたのニーズにもっと合うためには何が必要ですか？」と質問します。
なぜ私たちの価格が高すぎると感じますか？
私たちのディスカウントをもっと魅力的にするにはどうすればよいですか？
質問に関するベストプラクティスをさらに掘り下げたい、またはもっと例が欲しい場合は、Eコマースショッパー調査のトップ価格認識質問に関するブログを参照してください。
会話形式の調査とは？
会話形式の調査は自然なチャットを模倣します—1度に1つの質問をし、トーンを適応させ、まるで実際の会話のようにフォローアップを行います。これにより、調査が無味乾燥な書類からインタラクティブな対話へと変わり、完了率と収集される洞察の深さが瞬時に向上します。
従来の調査は事務作業のように感じられ、放棄されがちです。対照的に、AI調査ジェネレーターを使用することで、会話形式の動的な調査を作成できます：AIはリアルタイムで的確なフォローアップ質問を投げかけ、回答に応じて適応し、強固なフィードバックループを作り出します。「もしも」を毎回予測する必要はありません—AIがそれを代わりに行います。
手動調査 | AI生成の会話形式調査 |
|---|---|
作成と編集に時間がかかる | 自然言語プロンプトから瞬時に調査を作成 |
固定された静的質問 | 適応的で、パーソナライズされた質問とフォローアップ |
回答者の注意を引きにくい | 人々を惹きつけ、チャットのように感じる |
分析オプションが限られている | 組み込みの自動AI分析 |
なぜAIをEコマースショッパー調査に使用するのか？ AIは調査作成、専門レベルのフォローアップ、深い分析を標準的に行います。「フォームビルダーフィード」に悩むことはありません。AI調査の例はSpecificで構築されたもので、最高クラスのユーザー体験を提供します—回答者は価値を感じ、より豊かで素早い洞察を得られます。もっとガイドが必要な場合は、Eコマースショッパー調査からの回答を分析する方法に関する記事をチェックしてください。
フォローアップ質問の力
ほとんどの静的な調査は「なぜ」を逃しています—それこそがゲームチェンジャーです。自動フォローアップを使用すると、通常のフォームでは得られない真の文脈と感情を引き出すことができます。完全な内訳を確認したいですか？自動AIフォローアップ質問のガイドをご覧ください。
SpecificはAIを用いて各回答後にカスタマイズされたフォローアップ質問を行い、まるで賢い研究者のようにリアルタイムで行います。これにより、追加のメールや確認の必要なく、すべての回答者がユニークで人間のような会話を体験します。
このシナリオを考えてみてください：
エコマースショッパー: 「製品が高すぎると思いました。」
AIフォローアップ: 「そう感じた理由を教えてもらえますか？他のサイトと比較してですか、それとも私たちのオファーに何か問題がありましたか？」
フォローアップをいくつ質問するか？ 我々の経験では、2〜3回のターゲットフォローアップが理想的です—十分待って、詳細を明らかにするにはちょうど良いですが、圧倒させません。Specificを使用すれば、必要な情報を収集するとAIがスムーズに次の質問に移行できるよう調整できます。
これが会話形式の調査を作ります: 回答者は聞かれる感覚を得るのであり、尋問されて急かされることはありません。それがフォローアップが重要な理由です。
AI駆動の分析、テキスト要約、および洞察の発見は、多くのオープンエンド回答でも簡単です。AIを使って簡単にこれらを分析でき—生のデータに圧倒されることはありません。迅速な回答分析の方法についてのガイドをご覧ください。
これらの自動フォローアップは革新的です—未使用なら、調査を生成し、フィードバックがどれほど豊かになるかを直接試してみてください。
この価格認識調査の例を今すぐご覧ください
ショッパーの実際の視点を理解する準備はできましたか？AI駆動のフォローアップ、専門品質の質問、完全な会話形式の調査の力を見てください—独自の調査を作成し、洞察をアクションに変え始めましょう。
