この記事では、eコマースのショッパー向けの返品プロセスに関する調査を作成する方法を紹介します。Specificを使えば、数秒で強力で対話型の調査を作成できます。生成して、労せずして豊富なフィードバックを集め始めましょう。
eコマースショッパー向けの返品プロセス調査を作成するステップ
時間を節約したい場合は、このリンクをクリックしてSpecificで調査を生成するだけです。全体のプロセスは非常に簡単です。
どのような調査を望んでいるかを伝えます。
完了。
スピードを重視するなら、これ以上読む必要はありません。AIは専門的な知識を駆使して即座に適切な質問を作成し、回答者に賢明なフォローアップを行って貴重なインサイトを抽出するので、手動での設定や調整は不要です。一から始めたいですか？ AI調査生成機に行き、どんなオーディエンスやトピックでも必要なものをリクエストしてください。
なぜ返品プロセス調査がeコマースショッパーにとって重要なのか
返品プロセス調査を実施していない場合、あなたはおそらく顧客体験と利益に影響を与える重要なインサイトを逃している可能性があります。返品はeコマースにおいて意外にも大きな役割を担っており、多くの人が気づいている以上にロイヤルティや売上に影響を及ぼします。
2024年には、eコマースの返品率は平均24.5%、消費者はオンライン販売から3620億ドルの商品の返品を行いました—これは膨大な数の顧客がそれぞれの理由と不満を持っていることを示しています。 [1]
2023年のホリデーシーズン中、返品率は5.66%に急上昇し、管理が不十分な場合、プロセスがどれほど動的でコストがかかるかが浮き彫りになりました。 [1]
しかし、勝利を収めるブランドを分けるものはこれです：返品の経験がスムーズだった初回利用者の76%が再度その小売店で購入するということです。 [2] つまり、返品プロセスは単なる「修正すべき」問題以上のものであり、ロイヤルティを創出する大きなチャンスです。
eコマースショッパーからの返品に関するフィードバックの利点は明らかです：
失われた収入を引き起こす摩擦点を特定する
トレンドを見出す（例えば、衣料品の返品が高止まりしている理由を調べ、それをどのように対処するか—アパレルでは40％もの返品率 [3]）
隠れた原因を浮き彫りにする（不明瞭なポリシー、サイズに対する疑念、または「ブラケット購買」行動のようなもの—購入者の63％が複数のサイズを購入し、合わないものを返品する [1]）
満足度とリピート購入率を向上させる
eコマースショッパー認識調査の重要性は急上昇しています。詳細でコンテキストに富んだフィードバックをここで収集しないと、貴重なインサイト（そして利益）を取り逃がしてしまいます。
良い返品プロセス調査とは何か？
良い返品プロセス調査は、幅広く質の高い回答を収集し、回答者に聞かれているという感覚を与える2つの要素を持っています。それはつまり、
明確で偏りのない質問で、決して誤解を招いたり混乱させたりしません
会話調のトーンで、率直で思慮深い回答を促し（威圧的な「テスト」の雰囲気はありません）
eコマースの返品プロセスにおける顧客の実際の体験について尋ねる、単に「気に入りましたか？」と尋ねるだけではありません
真の指標は、回答の量と質です。調査が機械的または過度に厳格であると感じられる場合、人々は離脱したり、単にクリックしたりするだけです。しかし、フレンドリーでチャットのようであれば、より深く実用的なフィードバックが得られます。
悪しき慣習 | 良き慣習 |
意味不明な専門用語 | シンプルで日常的な言葉を使用 |
閉じた質問だけ | オープンと複数選択を混在させる |
詳細の余地がない | 「なぜ」やストーリーを共有することを促す |
長い文章の壁 | 会話的な簡潔さと明確さ |
回答率とコメントの豊かさに注意を払いましょう—それがあなたのeコマースショッパー調査が機能しているかどうか確認する方法です。
返品プロセスに関するeコマースショッパー調査の質問タイプと例
優れた調査は「何」と「なぜ」の両方を明らかにするために質問のタイプを組み合わせて利用します。さらなるインスピレーションとヒントが欲しい方は、返品プロセスに関するeコマースショッパー調査のための最良の質問に関する記事をご覧ください。
自由回答の質問では、人々が自分の言葉でストーリーを語ることができ、動機や不満、予期しない痛点を発見するのに最適です。重要な瞬間でこれらを使用して購入者に詳しく説明してもらいましょう:
自分の言葉で、最近の購入品を返品することに決めた理由を教えてください。
あなたにとって返品プロセスをより簡単にするためには何が必要でしたか？
単一選択の複数回答質問は迅速で構造を提供し、一目でトレンドを明らかにします。基本情報に最適です—その後、詳細についてフォローアップします。
商品を返品した主な理由は何でしたか？
サイズ/フィットの問題
アイテムが説明通りでなかった
商品が破損または不良品だった
気が変わった
NPS (ネットプロモータースコア) 質問は返品後の顧客ロイヤルティを測るのに適しています。eコマースショッパーのための返品に関するNPS調査をすぐに使用したい場合は、ここでカスタム調査を生成してください。
最近の返品体験に基づいて、友人や同僚に我々の店舗をどのくらいお勧めしたいと思いますか？（0 = お勧めしない, 10 = 非常にお勧め）
「なぜ」を探るフォローアップ質問: 基本的な回答を得た後には常に良い慣習です—ここでコンテキストを追求して解決策を見つけます。回答が曖昧、不一致、それ以上の説明が必要な場合に質問してください。例えば：
「返品プロセスが遅い」と述べました。どの部分が遅いと感じられましたか？
プロセスの中であなたを苛立たせた具体的な瞬間を説明していただけますか？
もっと深く掘り下げたい方は、効果的なフォローアップ質問戦略を探るを参考にし、現実の例を参照してください。
対話型調査とは何か？
形式的な、フォームに基づいた調査とは異なり、対話型調査は実際のチャットのように感じられます。各質問が自然に流れ、回答が即座にフィードバックされ、フォローアップは入力に基づいてカスタマイズされます。SpecificのAI調査生成機を使用すると、あなたが望むものを説明するだけでこれらの調査を数秒で作成できます。AIが構造、言語、トーンを担当します。
手動調査 | AI生成調査 |
各質問を書き出し、バイアス/エラーをレビューし、フォローアップのロジックを構築、フォーマットとテストを実施 | AIが専門レベルの質問を作成し、トーンを調整し、スマートなフォローアップを作成し、即座に出発する準備ができています |
多くの手間のかかるコピー/ペースト | 対話的で、チャットでリアルタイムにカスタマイズ可能 |
AI調査の例では作成が容易なだけでなく、より効果的です。AIは即座に質問を適応させ、各回答者が理解されていると感じられます。それがより豊かなフィードバックを得る方法です—推測や時間の無駄なく。
調査質問をさらに微調整したい場合は、AI調査エディターを使用すると、チャットで変更内容を説明するだけで簡単にできます。
Specificは、対話型調査においてトップクラスのユーザー体験を提供します。制作者も購入者も、冷たいデータ収集ではなく、役立つ対話のように感じられます。これらの調査の作成が初めての方で詳細な手順を確認したい場合は、優れた調査を作成し、応答を分析する方法に関するガイドをご覧ください。
フォローアップ質問の力
多くの人は最初の回答は話の全てではないことを忘れがちです。自動化されたフォローアップ質問は、単純な「評価してください」調査をコンテキストの宝庫に変えます。SpecificのAIは、専門のインタビュアーのように自然にリアルタイムでフォローアップを行い、個々の前の回答とユニークなコンテキストに基づいて対応します。もう不明瞭な回答をメールで追いかける必要はありません—調査は深堀し、完全なストーリーを瞬時に集めます。
eコマースショッパー：「サイズが合わなかったために靴を返品しました。」
AIフォローアップ：「サイズの問題でしたか、それともフィット/快適性に関する何か特定のものでしたか？」
フォローアップは何回聞くべきか？ 通常、2〜3つのフォローアップ質問が全体的なコンテキストを掘り下げるのに適していますが、やりすぎたり繰り返したりして退屈にしないようにしたいです。Specificを使用すると、必要な数をコントロールでき、主要な情報を得たら次の質問に飛ばすことができます。
これが対話型調査になる理由： ダイナミックで適応性があり、決して退屈しません。回答者は関与し続け、実際に役立つデータを取得できます。
AI調査分析、定性データ分析、対話型調査のインサイト: AIは、これらの洗練されていない回答を分析してインサイトに変えることを簡単にします。どうすればすべてのテキストをインサイトに変えることができるか興味がある方は、AIを使用して応答を分析する方法に関するガイドをチェックしてください。
これらの自動フォローアップ質問は多くの人にとってまだ新しいものです—調査を生成し、実際の会話（と実際のインサイト）がどのようなものであるかを見てください。
この返品プロセス調査の例を今すぐご覧ください
対話型のAI構築された返品プロセス調査がどのように役立つかを確認する準備はできていますか？今すぐ行動を起こし、独自の調査を作成し、eコマースショッパーから有用なフィードバックを簡単に引き出す方法を発見してください。