これは、ベータテスター向けのパフォーマンスに関するAI調査の例です—会話型調査として構築されています。さあ、参加して、自分で例を見て試してみてください！

本当に実用的なフィードバックを収集できるベータテスターのパフォーマンス調査を設計するのは難しいものです。データの不明確さ、低いエンゲージメント、高い離脱率は、製品の実際のパフォーマンスを理解する上での障害となります。

Specificは、このAI調査体験と、このページ上のすべてのツールの背後にあります。私たちは、フィードバックをスムーズで正確、そして実際に役立つものにすることを専門としています—調査のスキルレベルに関係なく。

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

ベータテスターからパフォーマンスに関する意味のある洞察を得ることは、見た目以上に難しいことです。従来の調査は回答者を退屈させ、急いだ回答や最悪の場合、途中放棄につながることが多いです。その結果、データはチームが製品を改善するために必要な微妙な文脈をよく見逃してしまいます。

ここでAI調査ジェネレーターが体験を変革します。固定されたフォームの代わりに、会話型の調査は、一対一のチャットのように感じられます。AIは、それぞれの返信に基づいて各質問を適応させ、専門のインタビュアーのように明確さやニュアンスを追求します。

以下は直接的な比較です：

なぜベータテスターのためにAIを使うのか？

• AI調査は、従来の方法が45％〜50％に留まるのに対し、70％〜80％の完了率を達成します—つまり、より速く多くのフィードバックを獲得できます。[1]

• 放棄率は15％〜25％と劇的に低下します。会話が関連性を保ちダイナミックであるため、エンゲージメントが向上します。[1]

• AI調査ジェネレーターは、手動編集とロジック構築の苦労を取り除き、無限の調整作業を節約します。

Specificは、会話型調査のための最上級のインターフェースを提供し、フィードバックプロセスをスムーズで魅力的に保ちます—ベータテスターとあなたにとって。どんな質問をするべきか知りたいですか？ ベータテスターのパフォーマンス調査のための最良の質問ガイドをご覧ください。

前の回答に基づく自動フォローアップ質問

本当に会話型の調査は、単一の回答で止まりません。SpecificのAIは、ベータテスターからの各返信を読み取り、実際の製品研究者のように、リアルタイムで賢く文脈に合ったフォローアップ質問を作成します。

これは画期的です：テスターにメールで追いかけて説明を求める代わりに、AIが手間を省き、うるさくならない程度に本質的な洞察に到達するまでちょうど良い質問をします。フォローアップがないときとAIが介入する場合の差を以下に示します：

• ベータテスター：「アプリが少し遅く感じます。」

• AIフォローアップ：「どのような場面でアプリが最も遅く感じるかを教えてください。」

その第二の質問がなければ、不完全で曖昧なデータで行動しにくいことがあります。AIによる自動フォローアップで、すべてが明確で実用的に保たれます。

試してみてください—調査を生成し、真の会話型調査がどのようなものかを体験しましょう。これらのダイナミックなフォローアップがどのように機能するかについてもっと知りたいですか？AIフォローアップ機能ページで深堀りがあります。

これらのリアルタイムのフォローアップが、通常のフィードバックフォームを本物の会話に変えます—これがAI会話型調査の例を実現する理由です。

魔法のように簡単な編集

この調査の編集は、同僚とチャットするのと同様に簡単です。AIに望む変更、追加、微調整を伝えるだけで、すぐにすべてを更新します—面倒なフォームやロジックブランチと格闘する必要はありません。

調査の文言を調整したり、パフォーマンスに関する新しい質問を追加したり、流れを変えたり—すべて秒で行えます。 AI調査エディターがどのように機能するかを見て、自分で調整を試してみてください。煩雑な作業は消え去り、何が本当に重要であるかに集中できます：ベータテスターからの鋭い洞察の収集に。

調査の配信: プロダクト内または共有可能なランディングページ

このベータテスターのパフォーマンス調査を２つの柔軟な方法で開始できます：

• 共有可能なランディングページ調査：メール、チャット、またはコミュニティを通じて外部のベータテスターを招待するのに最適です—ユニークなリンクを送信するだけで、テスターはいつでも調査を完了できます。

• プロダクト内調査：調査をチャットウィジェットとしてあなたのSaaSプロダクトやアプリの内部に直接埋め込みます。この方法は、新しい機能を使用したり問題が発生したときに、コンテキスト内でパフォーマンスフィードバックを収集するのに理想的です。

ベータテスターにとって、プロダクト内調査は、パフォーマンスが記憶に新しいタイミングでトリガーされるため、しばしば最高の質の洞察を提供します。しかし、ランディングページのリンクを共有するのは、製品のログインユーザー以外の多様なグループや大きなグループにすぐに到達する最も迅速な方法です。

AI調査分析—実用的な洞察、スプレッドシート不要

フィードバックを収集した後は、すべてのコメントを手作業で読む必要はありません。Specificでは、AIによる分析が引き継ぎます：顧客フィードバック分析の95％の精度で、瞬時に要約、主要なテーマ、セントメントを入手できます。[3] AIと結果をチャットし、不満の主な理由を明らかにしたり、新しいトレンドを発見したりできます—スプレッドシートや手作業データ処理は必要ありません。

このプロセスについてもっと知りたいですか？次のステップバイステップガイドで説明します：AIでベータテスターのパフォーマンス調査の回答を分析する方法。プラットフォームの自動化された調査洞察により、迅速な意思決定が可能になります—AI調査分析がそれを容易にします。

トピック検出、要約、およびAIチャットのような機能により、データサイエンティストでなくても深く掘り下げることが可能です。レスポンス分析機能がどのように機能するかを詳しく参照してください。

今すぐこのパフォーマンス調査の例を確認する

AI駆動の会話型ベータテスターのパフォーマンス調査を直接体験してみましょう—静的なフォーム、曖昧なデータ、または無駄な時間はもうありません。その違いを見てください：豊かな洞察、高い完了率、そして実際の製品チームのために構築されたフィードバックプロセスを体験してください。