機能の有用性に関するユーザー調査の作り方

この記事は、機能の有用性に関するユーザー調査を作成する方法をガイドします。Specificを使用すれば、完全な会話形式の調査を数秒で構築できます—技術的スキルは必要ありません。

機能の有用性に関するユーザー調査を作成する手順

時間を節約したいなら、Specificを使ってワンクリックで調査を生成できます。本当にそれだけ簡単です。しかし、その仕組みはこちらです：

1. どのような調査が欲しいかを伝えてください。

2. 完了。

最も簡単な方法をお望みなら、これ以上読む必要はありません。AIは、専門家の知識を活用して調査を設計し、質問とスマートなフォローアップを作成して、表面的な答えではなく有意義な洞察を得ます。どんなトピックやオーディエンスからでも始めたいですか？ここでAI調査生成を試してみてください—すべての種類のユーザーリサーチに対応できるように作られています。

機能の有用性に関する調査が重要な理由

正直に言うと、製品の機能に関する定期的なユーザーフィードバック調査を実施していないなら、手探りの状態です。直接入力によって、本当に人々が何を使っているのか（または無視しているのか）がわかります。その報酬は？より賢いロードマップの決定、顧客離れの減少、ユーザーが実際に価値を置くもの—または採用を阻むものを特定することです。

それが不可欠である理由はこちらです：

• 隠れた障害を発見: ユーザーは常に意図通りに機能を使うわけではなく、時には黙って苦労しています。私たちの調査はこれらの問題点を明らかにします。

• 変更の影響を確認: すべての製品更新は有用性を変化させる可能性があります。継続的な調査は、リリース後のユーザーの認識変化を強調します。

• リソースの優先順位付け: 推測の代わりに、本物のユーザーデータに基づいて更新に投資することができます。

そして驚くべきことに、AIのおかげで、会話型調査は完了率が70%から90%に達しており、古い形式のフォームの10%から30%をはるかに超えています。つまり、部分的なデータや、さらに悪いことに沈黙ではなく、直接的で実用的なフィードバックが得られるということです。[1]

機能の有用性に関する良いユーザー調査を作るには？

調査が面倒または不明瞭に感じられると、人々は反応しません—それが理由です。機能の有用性に関する優れたユーザー調査のすべての質問は次であるべきです：

• 明確で専門用語がない: 混乱の余地はありません。曖昧さはデータを台無しにします。

• 偏りがない: ユーザーに望む回答を促さないでください。中立的な表現が正直な答えを得ます。

• 会話的で親しみやすい: 調査が冷たいチェックリストではなく、本当の会話のように感じられるとき、ユーザーは率直になります。

回答の量（多くのユーザーが反応する）と質（回答が思慮深く、正直で、文脈に富む）の両方が重要です。1つしか得られない場合、洞察は期待外れです。ここにクイックリファレンスがあります：

これらの基準を使用して、調査の効果を最初から向上させましょう。

機能の有用性に関するユーザー調査の最適な質問タイプとは？

すべての質問が同じ価値を持っているわけではありません—あるタイプは、機能の好みやユーザー習慣の背後にある「なぜ」を明らかにするのに適しています。深く掘り下げたい場合は、機能の有用性に関するユーザー調査のベスト質問ガイドで詳しく調べることができます。知っておくべきことは次の通りです：

自由回答形式の質問は、文脈、ストーリー、率直な考えを理解するのに役立ちます。不意に現れる理由や感情を明らかにしたいときに最適です。新機能や不満点についてのフィードバックを求める際に使用してください。

• この機能の最も有用な部分は何ですか？

• この機能の使用に苦しんだときについて説明してください。何が起こりましたか？

単一選択の選択式質問は構造的な分析に最適です—特定の方法を感じるユーザーの割合を定量化したいときに使用します。すでに考えられる回答を知っている場合や、採用のトレンドを見つけたいときに使用してください。

この機能をどのくらいの頻度で使用しますか？

• 毎日

• 毎週

• 毎月

• まれに/全く

NPS（ネットプロモータスコア）質問は忠誠心と口コミを測るためのゴールドスタンダードです。あなたの機能がどのように評価されるかを簡単にベンチマークできます。その仕組みを見たいですか？カスタマイズされたNPS調査をここで生成できます。

0から10のスケールで、この機能を友人や同僚に推薦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、初期の回答を元にしてより深い洞察を得るためのものです。あいまいな回答や予想外の回答の後に使用します。例えば：ユーザーが「混乱しています」と言った場合、賢いフォローアップとしては、「具体的にどの部分が混乱したのですか？」と尋ねることができます。これにより明確化が進み、推測を避けることができます。

• 毎日の作業にこの機能をもっと有用にするためには何ができますか？

• 何がそれを混乱させたのか、もう少し教えてください。

確立された調査のプロンプトと質問例のプレイブックが必要ですか？このリソースをチェックしてください: 機能の有用性に関する最良の質問を作成するためのガイド。

会話型調査とは何ですか？

会話型調査は、顔の見えないフォームを埋めている感覚ではなく、思慮深いプロダクトリサーチャーと話をしている感覚を与えます。静的リストの代わりに、各応答が次の質問を形作ることで、より関連性が高く、個人的で、疲れにくくなります。

ここでの大きな違いは、SpecificのようなAI駆動の調査作成者がこのプロセスを根本的に変えることです。彼らは適応し、明確さを探り、重要でないものをスキップします。実際には、AIは50の専門レベルの選択式質問をわずか20分強で生成できますが、人間は同じタスクに200分以上かかることがあります。[3] これは、リサーチチームにとって効率性の飛躍的向上です。

なぜAIをユーザー調査に使用するのですか？答えは簡単です：より良いエンゲージメント、より良い結果、少ない労力。AI駆動の調査は離脱率をわずか15%–25%まで下げることが研究で示されています。従来のフォーム？40%–55%の応答が終了前に中断する可能性が高いです。[2] AI調査の例を試してみてください。どれだけスムーズで親しみやすいプロセスになるかをすぐに体験できます。

Specificでは、AIによって構築され、あなたの目標によって導かれた最高水準の会話型調査を手に入れています。調査をステップバイステップで作成する方法を知りたいですか？このSpecificによる調査作成ガイドで、実用的な詳細、質問のアイデア、プロのヒントについてさらに深く学べます。

フォローアップ質問の力

表面的な意見ではなく、本当の真実を求めているなら、フォローアップ質問は欠かせません。中途半端またはあいまいな回答が1つの賢いフォローアップで、コンテキストの宝庫に変わることを私たちは何度も確認しています。

SpecificのリアルタイムでAIにより駆動されるフォローアップ（自動フォローアップ質問の機能概要での仕組みをさらに見ることができます）はそれを自動化します。シームレスな流れが得られます：AIは聞き、明確にし、探ります。それはまるで専門のインタビュアーがいるかのようです。つまり、空気を味わい、詳細を埋めるために新しいメールを送信したり、コールをスケジュールする必要がないということです。それはリアルタイムで、会話のように自然に行われます。フォローアップを飛ばすとどうなるか：

• ユーザー:「それはあまり役に立ちませんでした。」

• AIフォローアップ:「それが助けることを期待していたことについてもう少し教えていただけますか？」

この第2の質問が本当の洞察を解き明かします。これがなければ、不完全な「まぁまぁ」なフィードバックが得られるだけで、あまり役に立ちません。

フォローアップはいくつ尋ねるべきですか？私たちの経験では、2–3の賢いフォローアップで全貌が明らかになります。さらに良いことに、完全な答えが得られたら次の質問にスキップする設定を有効にできます。Specificではこれを簡単に調査エディターで管理できるので、ユーザーにとって物事が決して繰り返しになりません。

これが会話型調査を作ります:ユーザーは処理されるのではなく、本気で聞かれていると感じます。会話が自然に流れ、ユーザーが本当に率直になり、あなたが収集する実行可能な詳細の量が増えます。

AIによる応答分析、開文テキストインサイト、フォローアップの統合: 数百の非構造化リプライを分析することを心配しないでください。Specificのようなツールが即座にフィードバックを要約しタグ付けします。興味があれば、AIによる調査応答分析の詳細なガイドでその方法を見ることができます。

自動フォローアップ質問は、迅速、正確、かつ深く洞察に満ちたものです。調査を生成し、その違いを自分で体験してみてください。

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AI駆動の会話型調査を使用してユーザーの洞察を収集し、高いエンゲージメント、豊かなフィードバック、即時分析を体験しましょう。中途半端なフォームで満足せず、自分の調査を作成し、強力な製品改善データを今すぐ活用しましょう。