オープンエンドフィードバック質問：インアプリフィードバックで本当のユーザー洞察を引き出す素晴らしい質問

オープンエンドのフィードバック質問は、ユーザーがあなたの製品について本当に何を考えているかを理解するための秘密兵器です。単純な評価を超えて、本物のユーザーの視点を把握したい場合、オープンエンドのプロンプトは、評価スケールや選択式が不十分なところで際立ちます。ユーザーが自分の言葉で自分の考えを正確に伝えてくれるからです。

最高のインアプリフィードバックは、適切な質問を適切なタイミングで行うときに生まれます。タイミングとコンテキストがすべての回答を形作ります。AI主導のインプロダクト調査のような会話調査の力を組み合わせると、率直なフィードバックを集めるだけでなく、その体験は対話のようで、尋問のようではありません。

オンボーディング後：鮮明な第一印象を捉える

オンボーディングの直後、ユーザーが新鮮な目であなたの製品を見ている小さな窓があります。その瞬間に彼らの印象を捉えたいのです。習慣（またはイライラ）が定着する前に。オンボーディング直後にフィードバックを収集すると、一度に混乱、喜び、機会をキャッチできます。実際、この段階のオープンエンドのフィードバックは、基本的な満足度評価よりも一貫して、より行動可能な洞察を明らかにします。なぜなら、フィルタリングされていない、微妙な反応を聞くことができるからです。

• トリガー：ユーザーがオンボーディングチュートリアルを完了する。
  質問：「当社のオンボーディングプロセスでの体験はいかがでしたか？」

• トリガー：ユーザーが初回ログイン後に初めてログインする。
  質問：「アプリの使いやすさについての最初の印象はどうですか？」

• トリガー：ユーザーが初めて重要な機能にアクセスする。
  質問：「その機能は直感的に使えていましたか？」

• トリガー：ユーザーが初めてのワークフローを完了する。
  質問：「スタートする際に最も簡単だったこと、または難しかったことは何ですか？」

AIによる調査生成の例:

オンボーディングプロセスを完了した直後のユーザーからフィードバックを収集するための調査を作成し、最初の印象や直面した課題に焦点を当てます。

AI主導の調査では、スマートなフォローアップ質問が混乱や称賛の根本原因に的を絞ります。例えば、誰かがステップを「不明確」と表現した場合、AIは「どの部分が不明確に感じられましたか？」または「どこでつまずいたのか教えてください」と尋ねるかもしれません。自動AIフォローアップ質問により、すばやく、そして役立つ形で詳細に深入りすることができます。

第一印象が重要: これらの初期反応は、ユーザーが長期的にあなたのアプリを見る方法を設定します。アプリ内での最初のインタラクションをオープンエンドのプロンプトにマップしてリアルタイムで傾聴します:

• オンボーディング完了 →「このウォークスルーはどのように感じましたか？」

• 初回ログイン →「ダッシュボードで何か驚いたことはありましたか？」

• 初めての機能使用 →「そのボタンをクリックしたときに何を期待していましたか？」

AIによるフォローアップの例、反応に合わせたカスタマイズ:

• 「あなたの初めての体験をよりスムーズにするために、どのような改善があったでしょうか？」

• 「アプリの中で、違う動作を期待していた部分を共有してくれませんか？」

• 「どの時点でためらった、と思うことがあれば、その理由は何ですか？」

エラーモーメント：フラストレーションを洞察に変える

エラーステートは、誠実なフィードバックのための絶好の機会です。ユーザーは、何かが壊れているとき、または期待どおりに動いていないときに最もシェアしたいと思うことが多いです。これらの瞬間に適切なオープンエンドの質問をすることで、痛みを行動可能な洞察に変え、何を修正する必要があるのか、何が誤解されているのかを優先順位付けするのに役立ちます。

• トリガー：ユーザーがトランザクションエラーに直面する。
  質問：「エラーが表示されたときに何が起こったか説明できますか？」

• トリガー：アプリがクラッシュするまたは読み込まれない。
  質問：「問題が発生する直前に何をしようとしていましたか？」

• トリガー：ユーザーが支払い拒否を受ける。
  質問：「支払いについて何を期待していましたか？」

• トリガー： 無効な入力または失敗した検索。
  質問：「ここで何を見つけたかった、または入力しようとしましたか？」

エラーステート調査作成の例のプロンプト:

ユーザーがエラーに遭遇した際に表示される会話型調査を生成し、何をしていたのか、その体験が彼らにどのように感じさせたかを発見することを目的とします。

会話を通じて問題を解消する: オープンエンドの、AIによるフィードバックがもたらす違いは次のとおりです:

会話型の調査は、ユーザーのフラストレーションを軽減し、人々に聞かれていると感じさせ、無視されるのではなく、聞かれていると人々に感じさせます。AI が「それについてお詫びいたします。あなたは私たちにとって重要です。エラーが表示されたときに何をしていたか教えてください。」と回答するとき、それは同時に有意義かつ生産的です。

フォローアップすることで、調査を双方向のストリートに変えることができます:

• 「この問題を最初に見たのは今回が初めてですか？」

• 「この問題は、あなたがやろうとしていたことにどのように影響しましたか？」

• 「エラー処理を変更できる場合、どのように改善することをお勧めしますか？」

このスタイルの会話型調査は、ユーザーに対する本当の関心を表しながら、フラストレーションを洞察に変えることができます。このアプローチは、ユーザーの維持率と満足度を向上させることが証明されています [2]。

機能の使用法: ユーザー行動の背後にある「なぜ」を理解する

優れた製品チームは、どの機能が使われているかを追跡するだけでなく、なぜ、どのように、なぜ使われていないのか、を尋ねることもします。機能に特化したオープンエンドのフィードバックは、エンゲージメントを促進している要因を特定し、障害や混乱を浮き彫りにするのに役立ちます。主要なインタラクション後の会話型の調査は、採用や回避についての洞察をもたらし、競争上の大きな優位性をもたらします。

• トリガー：ユーザーが初めて新しい機能を使用する。
  質問：「この機能を試してみた動機は何ですか？」

• トリガー：ユーザーがツールを繰り返し使用する。
  質問：「このツールがあなたの作業に最も価値を与えている場所はどこですか？」

• トリガー：機能がほとんど利用されていない。
  質問：「この機能をもっと試すのを控えている理由は何かありますか？」

• トリガー：高級アクションまたはワークフローが完了する。
  質問：「この機能はあなたの目標をどの程度サポートしましたか？」

• トリガー：機能の使用が途中で中断される。
  質問：「この機能を使い終えなかった理由は何ですか？」

機能フィードバック調査のプロンプト:

新しい機能を試してみたユーザー向けのフォローアップ調査質問を生成し、彼らの期待、満足度、そしてもっと違ったことを望んでいたことについて焦点を当てます。

コンテキストに基づいた質問では、AIが機能の仕様に基づいてトーンと深さを調整できます。パワーユーザーには、「何が彼らを忠実に保つのか」を尋ねます。機能が無視される場合、なぜそれが見落とされるのかを尋ねます。AI サーベイエディタを使用して、これらのロジックパスを簡単にカスタマイズできます。

バリュードライバを分析するために:

初めてのユーザーからのフィードバックを最初の週のフィードバックと比較し、改善点上位3つを特定します。

• 混乱を解明するために:

ユーザーが[機能]について言及する一般的な混乱点をまとめてください。

• 改善点を発見する:

最近のフィードバックに基づいて、この機能でユーザーが希望する改良点を一覧にまとめます。

実際のコンテキストに合わせた質問と分析をカスタマイズすることで、より賢明な製品決定を促進するインサイトが得られます。特にオープンエンドの会話型調査が散発的なフィードバックを製品改善の地図に変えるだけでなく、ユーザーに大切にされていると感じさせるプロセスが95%の企業がユーザー中心のリーダーシップを実現したと言われています。このレベルのリッチなフィードバックの理解を集めていない企業が多いということが証明されています [3]。

意味のある会話を引き起こす質問を作成する

オープンエンドの質問の質が、フィードバック戦略を完全に崩壊させたり成功させたりします。最高のプロンプトはユーザーに広がる回答を促し、弱いものは話を閉ざしてしまいます。×。 最高のプロンプトは、経験について質問し満足度だけでなく、体験に広がるようにユーザーを招くことです。

• 特定の質問であっても先導的でなく、体験について質問する

• 質問ごとに1つのトピックに集中する

• カジュアルで、誰かと直接おしゃべりしているようなフレーズを使う

• 常にコンテキストやストーリーの余地を残す

トーンは舞台設定を行う: カジュアルで