お客様の声テンプレートは、フィードバックを体系的に収集するのに役立ちますが、製品内形式とランディングページ形式の選択が回答率に重大な影響を与えることがあります。最も価値のある顧客の洞察を得るためには、対象と目的に合った調査アプローチを選択することが重要です。
SpecificのAI搭載の対話型調査を使用して、両方のアプローチを詳しく見ていきましょう。どのようにしてより多くの顧客にリーチし、行動可能なフィードバックを得ることができるかを説明します。もし迅速に調査を作成する必要がある場合は、AIツールによって設定とカスタマイズがより簡単に行えます。
製品内のVoC調査が勝るとき
製品内の顧客の声調査は、経験の瞬間にフィードバックをキャプチャすることで、タイミングとコンテキストが重要な場合に最適です。このリアルタイムの即時性は、ユーザーが印象や感情が新鮮な状態のときに反応するため、より豊かで行動可能な回答をもたらします。
機能の使用: 新しい機能を試した後にユーザーを促します。
オンボーディング: 顧客が重要なステップを完了する際にフィードバックを収集します。
解約の瞬間: 恒久的な離脱前に退去ユーザーの「なぜ」を聞きます。
満足度チェック: アプリ内でNPSや顧客満足度を直接測定します。
製品内の対話型調査では、新機能を使用したりワークフローを完了したりするなど、特定の動作に基づいて顧客をターゲットにすることができます。対話型AI調査は、自然なチャットのように感じられ、フォーム疲労がなく、応答の質が高まります。
直近のコンテキスト。製品内調査は、顧客が製品を積極的に使用しているときに行い、対話しながら考えをキャッチします。これは強力です。ワークフロー完了直後にトリガーされた調査の完了率は、登録後3日後にメールで送信された調査の12%と比較して、54%にも達することがあります。これは応答の質と洞察の大幅な向上です。
行動ターゲティング。特定のアクションに基づいて調査をトリガーできるため、フィードバックは常に実際の行動に結び付けられます。コンテキストトリガーの例をいくつか紹介します:
ユーザーの行動 | 調査トリガー |
|---|---|
初めての機能使用 | 初期印象について尋ねる |
オンボーディングの完了 | 体験に関するフィードバックを収集 |
サブスクリプションのキャンセル | 解約理由を探る |
SpecificのAI駆動フォローアップ質問は各回答にダイナミックに対応し、静的フォームでは見逃されがちな真に価値ある洞察を掘り起こします。リアルタイムで調整される自動AIフォローアップ質問についてさらに探求してください。
アプリ内調査は一貫して高い参加率を誇ります。通常、アプリ内調査の回答率は13%から30%[2]です。しかし、真の勝利は、使用のコンテキスト内で収集された豊富な洞察です。
ランディングページのVoC調査が優れるとき
ランディングページの調査は、製品の外部で幅広い、または外部のオーディエンスにリーチする必要がある場合に輝きます。フィードバックキャンペーンが、顧客、見込み客、または多様なチャネルに分散した潜在的リードにわたる場合、リンクベースの調査が最適です。
メールキャンペーン: すべてのメールタッチポイントにフィードバックリンクを含めます。
ソーシャルメディア: Twitter、LinkedIn、またはコミュニティグループに調査リンクを投稿します。
内部または外部コミュニティ: Slackチャンネル、オンラインフォーラム、パートナープラットフォームで共有します。
ランディングページの対話型調査の魅力はそのシンプルさです: リンクを持っている人なら誰でも回答できます。摩擦なしです。
ユニバーサルアクセス。 ランディングページの調査はオープンで、アカウントやログイン不要です。URLを共有するだけで、現在の顧客、トライアルユーザー、パートナー、または幅広い公衆からフィードバックを収集できます。
配布の柔軟性。 複雑なセットアップなしでほぼどのチャネルでも調査を共有できます:
ディストリビューションチャネル | ベストプラクティス |
|---|---|
メール配信 | リストをセグメント化し、クリック率を上げるために件名をパーソナライズ |
ソーシャルポスト | 参加を促すCTAや投票を追加して回答を促す |
Slack招待 | 関連メンバーをタグ付けしたり、主要チャネルに固定したり |
パートナーニュースレター | 調査リンクを含むコールアウトセクションを配置 |
対話型フォーマットは完了率を大幅に向上させます：1～3つの質問を含む調査では平均83%の完了率を達成できますが、質問が増えるとエンゲージメントは急激に低下します[1]。慎重に作成された、チャット風のランディングページ調査は、注意を引きつけ、迅速で高品質な回答を促します。さらなるヒントについては、私たちのブログからチャット調査の高い完了率のためのヒントを確認してください。
高度なターゲティング: 製品内vsランディングページ
ターゲティング能力は形式によって大きく異なります。製品内のターゲティングはライブの行動トリガーに依存し、ランディングページの調査は人口統計またはリストベースのアプローチを活用します。
製品内ターゲティング | ランディングページターゲティング |
|---|---|
ページ訪問、機能使用、またはアカウントイベントでトリガーを設定 | メールアドレス、キャンペーン、セグメントでターゲット化 |
ユーザーロールや過去のアクションで調査をパーソナライズ | 事前認定質問で調査をゲート |
疲労を防ぐため、タイミングと頻度を制御 | 異なるマーケティングフローで調査リンクを配置 |
ソフトウェア体験内に直接埋め込む | 大規模な公的または招待制のオーディエンスにオープン |
製品内ターゲティングを利用すると、特定のコホート（例：2ヶ月目の有料顧客や特定の機能をアクティベーションしたユーザー）にリーチできます。ハイパーパーソナライゼーションは、調査エンジンがランタイムでユーザーデータとイベントコンテキストを読み取ることができる場合には簡単です。
ランディングページターゲティングでは、広範なペルソナに訴求できます。調査を人口統計イントロでゲート（「あなたのユースケースを最もよく表すものは何ですか？」）するか、ソースキャンペーンに responsesを結び付けます。
製品内またはランディングページのいずれであっても、SpecificのAIは自動的にフォローアップ質問を調整し、両方のコンテキストで疲労を引き起こすことなく深い探求を行います。AI駆動質問適応の詳細と両方の調査タイプにおける作業方法を学びましょう。
実装例と配布戦術
これらのアプローチを実際に体験するために、一般的な実装プレイブックと創造的な戦術を分解して、実際に結果を出す方法を見ていきましょう。
製品内トリガーの例:
顧客の3回目のログイン後: アプリが初期の期待にどのくらい合致しているかを尋ねます。
購入直後。: チェックアウトの難しさや商品選択についてのフィードバックを収集します。
新機能発見後: 何に興奮したか（または混乱したか）を探ります。
ランディングページの配布戦術:
製品オンボーディングメールに調査リンクを埋め込み、アプリ外の新しいユーザーにリーチします。
SlackやDiscordチャンネルに調査URLを固定して、頻繁に貢献するコミュニティメンバーをキャッチします。
サポートのフィードバックを促進するために育てたナレッジベース記事に調査を含めます。
ターゲットハッシュタグを使ってソーシャルに共有し、フィードバックループを包括的で価値あるものに感じさせます。
SaaSユーザーがオンボーディングを完了した後に、お客様の声の調査を作成します。初期の製品体験と期待について理解することを焦点にします。
このようなプロンプトは、AI調査エディターでカスタマイズが可能なチャットインターフェイスで迅速に調査を作成するために必要なすべてです。
お客様のフィードバックのための正しい選択をする
対象と目的に応じて、行動コンテキストと即時フィードバックが必要な場合は製品内調査を選びましょう。アプリやウェブサイト内のリアルタイムの顧客の洞察は、より高品質の応答と豊富なデータをもたらします。コンテキスト、タイミング、パーソナライズがトッププライオリティの場合、製品内は最適です。
より広範なリーチと柔軟な配布を目指す場合は、ランディングページの調査を選びましょう。これは、マルチチャネルでのアウトリーチに最適です。アプリ外でユーザー、見込み客、リード、コミュニティに応答してもらいたい場合、またはオーディエンスが常にログインしていない場合に理想的です。
多くのチームは、製品内調査を埋め込み、タイムリーでコンテキストに関連する洞察を得る一方、ランディングページ調査を配布して大量のフィードバックを収集するアプローチを組み合わせています。そしてこれにより、フィードバックのすべての接触点を網羅し、より豊かな顧客の声をキャプチャします。
Specificは、両形式からの結果をシームレスに分析します。AIと直接チャットして、主要な発見を要約し、生データを掘り下げることなくトレンドを抽出します。
これらの戦略を実行に移す準備ができたら、独自の調査を作成してください。高度なトリガーをセットアップし、リッチなエンゲージメントを提供し、対話型AIがフィードバックの収集と分析の重荷を担いましょう。