これは、バグや問題に関するベータテスター向けの調査の例です。例を見て試す準備はできていますか？テスターからのフィードバックを迅速かつ有用にする方法をすぐに見つけることができます。

効果的なバグや問題の調査を作成するのは難しいと感じることがあります—不明確な質問、一般的な形式、低い参加率が、ユーザーにとって重要な点を学ぶのを困難にします。

Specificは会話型AI調査を専門としており、実際の洞察のために構築されたよりスマートなツールです。ここで言及されているすべてのツールはSpecificのプラットフォームの一部であり、これらの課題に正面から取り組むように設計されています。

会話型調査とは何か、そしてAIがベータテスターにとってどのように優れているか

ベータテスター向けのバグや問題調査は通常、うまくいかない—回答者は一般的な形式を読み飛ばし、質問をスキップし、回答は雑然としたスプレッドシートにたどり着きます。実際に欲しいのは、表面的な不満だけでなく、豊かで実行可能なコンテキストです。しかし、手動で調査を作成すると、時間がかかり、物語の全体を明らかにすることはほとんどありません。

そこで、AI調査ジェネレーターがゲームを変えます。会話型調査では、「空欄を埋める」ルーチンを超え、AIがフォローアップの質問を行い、リアルタイムの回答に基づいて適応し、テスターを引き込んでいきます。

ベータテスターは、人間的で自分の発言に反応する調査であれば、より多くの回答をします。従来の形式は壁に向かって話しているように感じることがあり、それが応答率が長い間急激に低下している理由を説明しています。例えば、UK国家統計局によると、主要な調査への応答率は2000年の60%から2023年にはわずか22%に低下しました[1]。

なぜベータテスター向けの調査にAIを使用するのか？

• AI駆動の設計を持つ調査では、従来の方法よりも完了率が40%高く、25%のより正確なデータを提供します[2]。

• AI調査は häufig 70-80%の完了率を達成しますが、従来の形式は45-50%に留まります[3]。

• 放棄の減少は、実際に行動に移すことができるフィードバックを意味します。

Specificを使用すると、AI調査の例は自然な会話のように感じられ、取調べのようにはなりません。ユーザー体験はスムーズで魅力的であり、最初の質問からAI駆動の要約まで続きます。ベータテスターから最高の結果を得る準備ができたら、旧式の形式と比較して会話型フィードバックが際立っていることを確認してください。

この対象とユースケースのための調査質問をさらに深く掘り下げてみませんか？バグや問題に関するベータテスター調査のための最良の質問やバグや問題に関するベータテスター調査の作成方法をチェックしてください。

前回の回答に基づく自動フォローアップの質問

会話型調査を真に際立たせるのは、AIを使用してベータテスターが回答する際に自動フォローアップの質問を行う点です。曖昧な回答を見逃す静的な形式とは異なり、SpecificのAIは人物の以前の回答を分析し、熟練したインタビュアーのようにスマートな説明を行います。

• ベータテスター:「サインアップフローでバグを見つけました。」

• AIフォローアップ:「サインアップフローでバグに遭遇した際の具体的な手順を説明できますか？」

これらの追加の質問を尋ねなければ、UIのバグなのか、クラッシュなのか、ただの混乱なのか、部分的な情報しか得られません。電子メールでより詳細を求めるのでは遅れが生じます。自動フォローアップを使用すると、調査はリアルタイムで完全なコンテキストを収集し、すべての回答が明確かつ実行可能であることを確認します。

これは新しいアプローチです。独自の調査を生成して会話が展開される様子をご覧ください。曖昧な回答を後処理する時間を節約できます。

これらのフォローアップは基本的な形式を実際の会話に変えます。これがAI調査の例を会話的にし、自動化されたものにとどまらない理由です。

魔法のように簡単な編集

調査の編集は面倒ですが、SpecificのAI調査エディターを使用すれば、AIとチャットして変更したいことを伝えるだけで済みます。追加の説明ステップを望んだり、文言を微調整したい場合は、それを平易な言葉で言うだけで、システムが最短で専門レベルの品質で調査を更新します。

混乱するビルダーとの格闘やコピー＆ペーストのロジックは不要です。AIが忙しい作業をしてくれるので、本当に重要なこと—迅速で素晴らしいフィードバック—に集中できます。

調査の配信方法: ランディングページまたはプロダクト内

バグや問題の調査をどのように配信するかは、ベータテスターにとって大きな違いを生み出します。Specificは2つの強力な方法を提供します：

• 共有可能なランディングページ調査 — 電子メール、チャット、またはSlackチャネルを介してベータテスターのグループに送信するのに最適です。公開参加を希望する場合やリリース後のリンクを一斉送信したい場合に最適です。

• プロダクト内調査 — 会話形式の調査をアプリに直接インストールします。これにより、テスターはバグや問題に出会った場所で直接フィードバックを残すことができます。特に迅速なコンテキストとSaaSアプリやモバイル製品における応答率の向上に便利です。

バグや問題の場合、プロダクト内調査は通常、最高品質のフィードバックを得られます—なぜなら、タイミングとコンテキストが重要だからです。しかし、テスターがどこにいても到達できるように、両方の配信モデルを必要に応じて組み合わせることができます。

AI調査分析: インスタントで実行可能な洞察

スプレッドシートのエクスポートや整理されていないフィードバックスレッドを見ることを忘れてください—SpecificはAI調査分析を使用して、ベータテスターの回答を即座に要約し、主要なテーマを明らかにし、生のデータをすぐに行動に移せる洞察に変えます。AIトピック検出などの機能とともに、結果についてAIと直接チャットすることも可能です。

回答からどのように行動につなげるのかを知りたい場合は、AIを使用してベータテスターのバグと問題の調査回答を分析する方法に関するガイドが次のステップとして最適です。このプラットフォームは、AIを使用した調査回答の分析をシームレスで豊富な情報にします。

今すぐこのバグおよび問題調査例を確認

ベータテストフィードバックプロセスを変革する準備は整いましたか？会話形式のバグおよび問題調査例をご覧ください—鋭い洞察、応答率の向上、そしてテスターが実際に完了したいと思う調査体験を得ることができます。