モバイルアプリのユーザーエクスペリエンス調査の質問を見つけるには、ユーザーがデバイス上でアプリとどのようにやり取りしているかを理解する必要があります。これらの質問を正しく設定することで、アプリのエクスペリエンスを向上させ、エンゲージメントを高めるために必要なユーザーの洞察と課題を発見することができます。
モバイルUXは独特です—小さな画面、タッチ入力、どこでも使える瞬間。だからこそ、モバイルファーストアプローチな調査設計が重要です。会話型の調査は携帯でもよく機能し、返信がまるでテキストメッセージのように感じられ、仕事のように感じません。
モバイルUXの洞察を明らかにする核心的な質問
ユーザーがあなたのモバイルアプリを愛する（または離れる）理由を明らかにしたい場合、調査は「エクスペリエンスを評価する」以上の掘り下げが必要です。以下は必須の質問タイプです。会話型でモバイルに適した形式の例を示します：
オンボーディングエクスペリエンス: オンボーディングは運命を左右します。47％のユーザーは分かりにくいオンボーディングフローのあるアプリを放棄します [1]。質問する：
初めてアプリを開いたときに、どれくらい簡単に始められましたか？
設定中に何か混乱したことはありましたか？
ウエルカム画面に欠けているものはありましたか？
ナビゲーションの明確さ: ユーザーが機能を見つけられないと、去ります。例：
必要なものをアプリで見つけるのはどれくらい簡単ですか？
次にどこをタップすべきかわからなくなったことはありますか？
見つけにくい重要な機能はありますか？
パフォーマンスの問題: 58%のユーザーはUIのバグがエクスペリエンスを台無しにすると言います [2]：
アプリが遅くなったりクラッシュしたりすることに気付きましたか？
通常の使用中にアプリはどれほどスムーズに感じますか？
どのアクションが（もしあれば）遅れたり不具合があるように思いますか？
機能発見:
最後に発見して使った新機能は何ですか？それをどうやって発見しましたか？
もっと早く見つけたかった機能はありますか？
アプリ内で隠されていたり気付きにくいものはありますか？
タスクの完了: 主要なタスクが遅いまたは面倒だとユーザーは去ります。
アプリで主要なタスクをどれくらい迅速に完了できますか？
どこで行き詰ることがありますか？
ワークフローのステップで苛立たせる点はありますか？
全体的な満足度:
アプリについて一つだけ改善できるとしたら何を直しますか？
このアプリを使って一番気に入っている点は何ですか？
来月もこのアプリを使い続ける可能性はどれくらいありますか？
AIによるフォローアップ質問は各回答をより豊かにします。誰かが遅延を指摘した場合、AIは「使用しているデバイスとOSバージョンを教えてもらえますか？」と尋ねることができます。この動的なプローブはリアルタイムで行われます—自動AIフォローアップ質問に関する詳細を見ることで、重要なときに文脈を掘り下げることができます。
表面的な質問 | 深い洞察の質問 |
|---|---|
当社のアプリをどのように評価しますか？ | アプリを最後に使用した時にこのように感じた理由を教えてください。 |
問題がありましたか？ | 期待通りに動かなかった時のエピソードを教えてください—次に何をしましたか？ |
これらの質問タイプを組み合わせることで、本音でアクション可能なフィードバックをキャプチャできます。特に、AI調査ビルダーがユーザーのジャーニーに合わせて会話を調整する際に効果的です。
モバイル向けの調査質問の書き方
モバイルでの良い質問は短く、読みやすく、素早く回答できるものでなければなりません。ユーザーは通常移動中で、片手でスマホを扱い、簡単に注意をそらされます—そのため、長さと形式がこれまで以上に重要です。いくつかのベストプラクティス：
質問の長さ: モバイルでの読みやすさのために質問は15語以下に抑えましょう。長すぎるか複雑な表現は飛ばされたり、誤解されたり、無視されます。
回答オプション: 複数選択肢は最大4～5個に制限。タップの回数が少ないほど完了率が上がります─特にアプリ内やチャットベースの調査では。
視覚的階層: 明確なスペーシングと一貫したフォーマット—短い文、改行、キーワードの太字表示を使用し、小さい画面でのテキストの壁を避けます。
ユーザーに質問：「アプリで主要なタスクを完了するのはどれくらい簡単でしたか？」 （回答選択肢を4つに制限、タップしやすい）
調査作成の促し：「チャットベースのモバイルアプリ調査のために7つのオンボーディング質問を生成。各質問は15語以下で画面に収まる。」
デバイス固有のプローブ例：「ユーザーがバグを指摘した場合、自動で質問：使用しているデバイスとOSバージョンは？」
作成をスキップしたいですか？モバイルアプリ用のAI調査ジェネレーターを利用して、簡潔でモバイル向けの質問をオンデマンドで作成します。
いつ聞くか：モバイルUX調査のタイミング
コンテキストがすべてです。適切なタイミングでの質問は回答率を向上させ、より鋭い洞察をもたらします。モバイルでの最適なタイミング戦略には以下が含まれます：
オンボーディング後: ユーザーが新鮮な状態の時—最初の印象と混乱点について尋ねます。
購入後または主要アクション完了後: 即座の満足度または摩擦についてのフィードバックを取得。
新しい機能の使用後:「新しい検索ツールについてどう思いましたか？」と、まだ記憶が新しいうちに聞きます。
アプリを開いたら少し遅れて: 起動時にすぐに訪れない—5～10秒待ってからフィードバックを求める。
エラーやクラッシュの後:「何かうまくいかなかったようです—何が起こったのか教えてください。」
ユーザーが離れる前: アクティブでなくなったとしてもプロアクティブにアプローチ：「アプリを使用停止する前に改善が必要だった点は？」
アプリ内の調査は行動のトリガー（例：取引の完了やログインの失敗）を用いて適切な質問を自動的にタイミングできる—アプリ内会話調査での行動ターゲティングに関する詳細を参照してください。
ボーナス：会話形式のため、調査疲れは半減されます。1つの質問が次に自然に流れるため、小さな画面に複数ページのフォームを投げつけるのではありません。研究によると、アプリ内調査の回答率は、古い形式のメール調査の1％に対して最大13％と、著しく高いです [3]。理想的なタイミングでトリガーされた場合、この率は50%に跳ね上がることもあります [3]。
デバイス特有の質問とローカリゼーション
モバイルユーザーは一枚岩ではありません。デバイスモデル、OSバージョン、地理的位置が、彼らが見るものとアプリの機能に影響を与えます。iOSとAndroid、または電話とタブレットの間で体験が大きく異なることがあるので、常に考慮してください：
デバイス/OSバリエーション:
どのデバイスでアプリを使用していますか？（例：iPhone 13、Samsung S22、iPad）
どのOSバージョンがインストールされていますか？
タブレットと携帯電話でアプリが異なり動作しますか？
ローカリゼーションの利点: ユーザーは自分の言語での調査に対してより良い反応をします—回答率や率直さが向上します。自動言語検出により、ユーザーはアプリで設定された言語で調査を表示できるため、翻訳の手間がかかりません。例：
「何か紛らわしい点は？」（スペイン語、中国語、フランス語で自動プロンプト）
「アプリが遅く感じた時を説明してください」（各言語スタイルで翻訳された文、カジュアルなトーン）
日本の回答者には間接的な表現を使用します：「ナビゲーションが明確で使いやすいと言えますか？」
Specificのローカリゼーション機能により、各ユーザーのアプリ言語でシームレスに調査を提供—翻訳の手間がなくなります。動的フォローアップを追加すると、調査は本当の地元の会話のように感じられます。
より深いモバイルインサイトを得るための高度な手法
「問題が何か」以上のことを明らかにし、ユーザーがそのように感じる理由を明らかにしたい場合、これらの高度な戦略を試してみてください：
ジャーニーマッピング質問: ユーザーに重要なタスクの全路径を説明させます。例：
「メッセージを送信するまでのプロセスを全て説明してください。」
「アプリでイベントをスケジュールするためにどのようなステップを踏みましたか？」
比較質問: 他のアプリと比較するようユーザーを招き、差別化要因や弱点を浮き彫りにします。
「同じ目的で使用する他のアプリと比較して、当社のアプリはどのように感じますか？」
「競合アプリの方が好きなところはありますか？」
シナリオベースの質問: 現実的な状況を提示し、ユーザーがどのようにタスクに取り組むかを明らかにします。
「急いでいるときに、アプリでタスクを完了できますか？」
「機能が期待通りに動作しない場合、どうしますか？」
感情に焦点を当てた質問: モバイルの使用は感情に影響します—フラストレーションは離脱につながります。
「最後に何か問題があったとき、アプリを使ってどう感じましたか？」
「当社のアプリを使用して一番の満足感を得る部分はどこですか？」
ジャーニーマッピング: ユーザーにステップ全てを説明させることで、摩擦点と満足点を見逃さずに発見できます。
