アンケートは定性的か定量的か？これが、ショッパーからの**購入後のフィードバック**をキャプチャーしようとするすべてのeコマースファッションストアが直面する大きな疑問です。速やかに統計を得るアンケートを作成する場合でも、深い物語を探る場合でも、選んだアプローチによって、顧客満足と実際のショッピング体験をどれだけ理解できるかが形作られます。正しい種類のアンケートの作成からこの旅は始まり、適切なミックスを見つけることで大きな違いが生まれることがあります。
数値が物語るとき：定量的購入後アンケート
定量的アンケートは確固たる数字を集めます—ここでは評価、あそこではスコア、ダッシュボード上でトレンドが際立つ割合。ファッションeコマースストアの場合、「最近の購入品にはどの程度満足しましたか？」という1〜10のスケールの質問や、「この商品を返却する可能性はどれくらいですか？」といった質問があります。これらの速やかな評価は以下のようなメトリクスを追跡するのに役立ちます：
満足度とCSATスコア
ネットプロモータースコア（NPS）
返品の可能性や再購入の意図
最大の利点？定量的アンケートは、時間をかけたパフォーマンスの比較や業界基準とのベンチマークを非常に簡単にします。これにより返品率が低下しているか、NPS が上昇しているかを一目で確認できます。これはまさに多くのファッション小売業者が毎月のKPIに求めるものです。例えば、「何パーセントのショッパーが私たちのストアを推薦するか」という問いに素早く答えることができます。
しかし、反面、純粋な数値だけでは「なぜ」を明らかにできません。NPSが急落した場合、何かがうまくいっていないとわかりますが、その原因を推測するしかありません。統計の背後にあるストーリー—高い返品率の詳細—は不可視です。
ここにファッションブランドがよく見かける定量的な質問の種類があります：
「1〜10のスケールで、全体的なショッピング体験はどのようなものでしたか？」
「友達に推薦しますか？」（NPS）
「アイテムを返却する可能性はどれくらいですか？」
最適な用途: パフォーマンスKPIの追跡、ベンチマーク、マクロトレンドの把握—大規模なストレートな回答を必要とする場合、定量的アンケートに勝るものはありません。しかし、なぜ人々がそのように感じるのか知りたい場合、数値だけでは不十分です。実際のところ、主要な研究では、定量的アンケートはトレンドを簡単に追跡できる一方、顧客行動の背後にある動機を見逃すことが多いと示されています。[1]
ショッパーからの定性的フィードバックで全体像を把握する
数値が一瞬を切り取るのに対して、**定性的**アンケートは写真アルバム全体を提供します。これらの自由回答型の会話的質問により、ショッパー自身の言葉で何が起こったか、何が重要だったか、そしてなぜそれが重要なのかを共有できます。たとえば、ジーンズがちょうどよくフィットしなかった、または配達が予想より長くかかったなど。このような定性的フィードバックは、数値だけでは探れない問題を明らかにします、例えば：
ショッパーごとに異なるフィット感やサイズの問題
スタイルや個人的な嗜好の懸念
開封、配達、包装体験
商品がどのように実際に使用され説明されているか
例えば、一人のショッパーは「ドレスはぴったりしたけど、サイト上より色がくすんで見えた」とコメントし、別の人は「注文が遅れて到着し、包装が破損していた」と明かします。こうして私は、何が起こったのかだけでなく、なぜそれが顧客にとって重要なのか理解できるのです。
状況をさらに豊かにするために、自動AIフォローアップを展開して、各回答の後に明確化質問をしたり、新しい側面を探ったりできます。研究者がすべてのリードを追跡する必要はありません;アンケートがストーリーを賢い人間のように追います。
課題: 伝統的に、数十または数百の自由回答を精査するのは非常に時間がかかる作業でした。すべての言葉を読み、テーマにタグを付け、トレンドを分析するのに数時間（または数日）かかるため、スケールが難しかったのです。
AIの利点: 現在では、AI対応ツールを使用すれば、膨大な量の定性的フィードバックを瞬時に分類し要約できます。これにより、返品の理由や忠誠心の要因、改善が必要な点を、手作業で読むことなく迅速に把握できるようになりました。この変化により、定性的フィードバックもファッション小売業者にとって、定量的アンケートと同じように拡張可能となりました。[1]
AIが定性的フィードバック分析を変革する
かつて数日かかったものが、今では数分で終わります。AIは何百ものショッパーコメントを瞬時に、分かりやすいテーマにグループ化します—繰り返されるサイズの苦情や配達の遅延など。フィードバックについてAIと直接対話でき、まるで個人的な研究アナリストをオンデマンドで雇っているかのようです。SpecificのAIアンケート回答分析のようなツールが、新たなレベルのアクセスを解放します。
私のお気に入りのeコマース購入後フィードバック分析プロンプトには以下があります：
サイズ問題:
「春コレクションに関するフィット感やサイズ問題を言及する主な理由を見せてください。」
返品動機:
「過去30日間の注文返品についてショッパーが最も一般的に説明している内容を要約してください。」
スタイルの嗜好に関する洞察:
「人々がお気に入りの購入について話すときに出てくるスタイルキーワードや形容語句は何ですか？」
これらのAI駆動の対話は、テキスト応答を棒グラフと同じくらい簡単に解釈し、そして行動に移すことができるようにします。今では、ショッパーの言語、テーマ、さらには感情についてリアルタイムで洞察を得ることができます。NVivo、MAXQDA、Thematicなどの業界のリーディングAIツールは、この定性的分析がいかに効率的になったかを証明しています。[{