オンボーディング体験調査のトライアル ユーザー調査を計画する際、最初の質問は通常次のとおりです: 調査は定性的か定量的か? これは学問だけの問題ではありません。これは、ユーザーが製品の中で最初の重要なステップを踏むことについて学ぶすべてのことを形成します。
フリーミアムプランのユーザーを理解するには、定性的調査と定量的調査のどちらも役割がありますが、正しいアプローチを選択することで、発見する内容やその迅速さが変わります。
オンボーディング調査のための定性的調査と定量的調査の理解
分解してみましょう。定性的調査は意見、動機、感情を探るためにオープンエンド型の質問を行います。会話のように機能し、フリーミアムプランのユーザーがオンボーディング中に実際にどのように感じているかを発見するのに最適です。定量的調査は、パーセンテージ、完了率、経時的に比較可能なハードナンバーなどのメトリックに基づいています。それは広範なパターンを提供します。たとえば、トライアルユーザーがどの機能を使用しているか、またはあなたの製品を推薦する可能性がどのくらいあるかを示します。
定性的 | 定量的 |
|---|---|
オープンエンド型、会話形式の質問 | 複数選択式、評価スケール、チェックボックス |
動機、痛点、感情を明らかにする | どのように、多く、どれくらい頻繁にを測定する |
小さなサンプルサイズに最適 | 大規模なグループに最適 |
「オンボーディング中に直面した課題を教えてください。」 | 「オンボーディングはどのくらい簡単でしたか？1から10で評価してください。」 |
定性的調査を利用すると、フリーミアムユーザーのオンボーディングの旅の背後にあるストーリーを聞くことができます。なぜ誰かが迷ったと感じたのか、またはアップグレードを促した理由をキャプチャします。一方、定量的調査では、オンボーディング ファネルの離脱率やコア機能を有効化したユーザーの割合を追跡するのに役立ちます。これにより、問題（および成功）を大規模に把握できます。この両方のアプローチは強力であり、特にオンボーディング体験調査に一緒に使用されると効果を発揮します。
トライアルユーザーインサイトで定性的調査が優れている場面
時には、数字だけでは全体像を語れません。定性的調査は、以下のような時に使用します：
動機を探る: なぜトライアルユーザーはオンボーディングを完了しようとしたのか？
混乱点を理解する: 製品を初めて試したとき、何につまずいたのか？
アイデアとリクエストを収集する: ユーザーはオンボーディングで何を変えてほしいと願っているのか？
ここでの会話形式の調査はミニインタビューのように機能します。ニュアンスを捉えます。そして現在では、AIを活用したフォローアップによって、その場で自動的により深掘りすることができます。人間の研究者がするように明確な質問をすることで、オンボーディングの調査が豊かでスケーラブルになります。（AIによる自動フォローアップ質問について詳しくはこちら。）
フリーミアムプランユーザーを対象としたオンボーディング調査でよく機能するオープンエンド型質問には以下のものがあります：
「[製品]の最初の使用体験で、何が混乱したと感じましたか？」
「トライアルから最大の価値を得るために何が役立ったか教えてください。」
「オンボーディングで一つ変えられるとしたら、何を変えますか？」
感情的な洞察: 定性的調査は、オンボーディングが実際にどのように感じられるかを明らかにします。喜びの瞬間からフラストレーションの瞬間まで。この感情的な層は、単純な評価やチェックボックスでは捉えられない摩擦点や予期せぬ喜びを見つけるのに重要です。
オンボーディング成功を測定するための定量的調査の利用
一方、構造と視覚化できるデータが必要な場合があります。定量的調査が成功するのは以下の場合です：
NPSスコアや製品の満足度を追跡する
完了率を測定する（オンボーディングを完了した人と脱落した人の比較）
機能の採用を評価する（彼らはXまたはYを試しましたか？）
これがなぜ重要なのか？ メトリックは、変更後にオンボーディングが改善されているかどうか、または再考すべき時なのかを示してくれます。たとえば、77%のユーザーが製品のオンボーディング プロセスを重要と考え、スムーズな体験はトライアルから有料への転換を50%向上させる可能性があります (1)。定量的質問はすぐに答えることができ、フリーミアムプランユーザーからデータを簡単に収集できます。
さらに良いことに、会話形式のAIフォローアップを追加して、定性的な深さを加えることもできます。「オンボーディングに6をつけましたが、何があれば10になったでしょうか？」
フリーミアムオンボーディング調査の実用的な定量的質問:
「オンボーディングプロセスにどれくらい満足しましたか？（非常に不満足 — 非常に満足）」
「どのオンボーディングリソースを使用しましたか？（選択：ビデオ、ヘルプ記事、チャットサポート、なし）」
「最初の7日間でメイン機能を有効化しましたか？（はい/いいえ）」
AIが定性的調査の分析を変える方法
定性的なフィードバックのクラシックな問題は、テキストの山を整理し、反応をタグ付けし、主要なテーマを見つけ出すことです。そこで、Specificで使用するようなAIが完全に流れを変えるのです。AI駆動の調査反応分析を使用すれば、即座に概要、感情分析が行え、データに関して微妙な質問をすることができます—手作業の面倒は不要です。
あなたはChatGPTのように調査データとチャットできます。トライアルユーザーのオンボーディングに対して、次のような解析プロンプトがあります：
トップのオンボーディング障害を見つける：
フリーミアムトライアルユーザーがオールボーディング中に述べた最も一般的な課題は何ですか？
ユーザーの感情を要約する：
私たちの製品を初めて体験した際のトライアルユーザーの反応の感情的トーンを要約してください。
アップグレードの動機を見つける：
オンボーディング時にフリーミアムプランからのアップグレード（またはしない）理由をユーザーは何と述べているか？
テーマ、直接引用、またはユーザーグループごとの詳細な分析が必要であろうと、AIがリアルタイムで処理し、オンボーディング調査サイクルを非常に高速化します。