これは、フィーチャー発見可能性についてベータテスター向けに構築されたAI調査の例です。どうぞ、自分で例を見て試してみてください。これが実際の会話的フィードバックがどのように感じられるかを理解する最も簡単な方法です。

効果的なベータテスターのフィーチャー発見可能性調査を作成するのは難しいことを皆知っています。ほとんどのフォームはスキップされ、テスターが積極的に取り組まないと実行可能な回答を得るのは難しいです。

Specificでは、これらの調査を会話的にしました。ここで見るすべてのツールはSpecificによって駆動され、次世代のフィードバック手法をあなたのワークフローに提供します。

会話型調査とは何か、そしてなぜAIがベータテスターにとってそれをより良くするのか

フィーチャー発見可能性についてベータテスターから実行可能な回答を得ることは常に課題です。標準のフォームは退屈で、完了率が低く、ほとんどのテスターは始めたことを終わらせません。そこでAI生成の調査体験が登場します。これはフィードバックを冷たく非個人的なフォームから自然なチャットのような遭遇にシフトさせ、その場で適応します。人々はより進んで回答し、より詳細な情報を提供するので、あなたが実際に必要な洞察を得ることができます。

古い静的なアンケートとは異なり、AI調査の例はリアルタイムで質問を適応させ、テスターが与えるすべての回答に基づいてフォローアップを調整します。AI調査生成器を使用すると、調査の作成を自動化するだけでなく、あなたとあなたのテスターの両方のためにフィードバック体験を実際に向上させます。

従来の調査は完了率が平均10～15%ですが、AI駆動の調査はその適応性と魅力的な性質により70～80%に達します。放棄率は、従来の40～55%からAIシステムでは15～25%に減少しますが、これは体験が動的で個人的なものであり、気にかけていることを待ちきれないようなフォームとは異なるからです。[1][2]

なぜベータテスターの調査にAIを使用するのか？

• AI生成の質問は、各ユーザーのコンテキストにリアルタイムで適応し、明確にし、深く掘り下げます。

• 調査は反応的であり、テスターからより正直で詳細な回答を引き出します。

• データ品質が向上します。AIはより豊かであいまいでない回答を生成するため、実際の洞察を見つけることができます。

Specificは、会話型調査でベータテスターにとって意味のあるフィードバックを、あなたにとって驚くほど簡単に処理できる最高レベルのユーザーエクスペリエンスを提供します。ベータテスターのフィーチャー発見可能性調査の質問をうまく作成するとはどういう感じか知りたいですか？このオーディエンスに最適なプロンプトガイドがあります。自分で作る方法を見てみたいですか？AIですぐにベータテスターのフィーチャー発見可能性調査を作成する方法のウォークスルーに従うか、AI調査ビルダーを初めから試して、他のトピックも見てみてください。

前の回答に基づいた自動フォローアップ質問

会話型調査を強力にするものの一つは、SpecificのAIがリアルタイムでフォローアップ質問を動的に行い、各ベータテスターの前の応答に合わせて質問を調整することです。これにより、単なる表面的なフィードバックではなく、完全なストーリーを収集できます。テスターがあいまいな回答をしたり、コンテキストを省略した場合、AIはすぐにより深く掘り下げることができます。これは、追加の作業をせずに熟練のインタビュアーのように機能します。

• ベータテスター: "ええ、新しいダッシュボードを見ましたが、少しわかりにくかったです。"

• AIフォローアップ: "最初に試したとき、新しいダッシュボードのどの部分が最も混乱しましたか？"

これをスキップすると、行動に移せない回答で終わってしまい、エンドレスなメールや失われたコンテキストに頼らざるを得なくなります。フォローアップは大量の時間を節約し、不確実性を確実性に変えます。自動探索がどのように機能するかについての詳細は、自動AIフォローアップ質問機能の詳細をチェックしてください。

自分で調査の生成を試してみてください—会話の展開を見て、フィードバックがどれだけ豊かになるかを確認できます。これらのフォローアップは、静的なアンケートを真の会話型調査に変えます。

簡単な編集、まるでマジック

調査の編集は面倒であるべきではありません。AIと会話し、変更したいことを言うだけです。システムが詳細を処理し、専門レベルの質問を瞬時に書き直し、再配置、追加します。フォームやロジックブランチでの煩わしさなしに、トーンを微調整したり、質問を明確にしたり、プローブを追加したりしたい場合は、ただ言えば、数秒で完了します。

AI調査エディターは、誰もが専門的な調査作成を簡単に行えるようにします。特別なスキルは必要ありません。

柔軟な配信: インプロダクトおよびランディングページ調査

あなたのベータテスターのフィーチャー発見可能性調査をユーザーに最も効果的に届けたい。Specificでは、2つの柔軟なオプションがあります。

• 共有可能なランディングページ調査—メール、Slack、またはコミュニティチャネルを介してすべてのベータテスターにリンクを送信します。ライブ製品環境の外でテスターが操作するベータプログラムに最適です。

• インプロダクト調査—新機能を探索するテスターにアプリ内で直接質問をトリガーします。ユーザーが実際に操作しているときに、フィーチャー発見可能性についてリアルタイムでコンテキストに沿ったフィードバックを得るのに最適です。

ユーザーが最も反応する方法で調査を送信します。それは、あなたのオーディエンスのフィードバック内容が最も新鮮なところで得ることに関するものです。

簡単なAI調査分析とインスタントインサイト

SpecificのAIパワード調査分析は、フィーチャー発見可能性に関するベータテスターのフィードバックを処理するのを容易にします。システムはすぐに応答を要約し、テーマを検出し、数百のオープンエンド質問の回答をアクション可能な洞察に変えます。手動のスプレッドシートや遅い分析は不要です。

プラットフォームは自動的にトピックを検出し、結果についてAIと直接チャットすることができます。これにより、本物のAI調査分析と迅速で自動化された調査インサイトが得られます。より深く掘り下げるために、AIでベータテスターのフィーチャー発見可能性調査回答を分析する方法をご覧ください。

このフィーチャー発見可能性調査の例を今すぐご覧ください

退屈なフォームに妥協しないでください。ベータテスターとフィーチャー発見可能性のために作成されたこの会話型AI調査の例をアクション中でご覧ください。Specificのエキスパート設計システムによって、数回クリックするだけでユーザーからより豊かで実行可能なフィードバックを集める最も簡単な方法を体験してください。