これは、AI調査例の一例です—商品発見に関するEコマース購入者向けの対話型調査です。ターゲットを絞ったフィードバックが必要なら、自分でこの例を見て試してみてください。

ショッパーが実際の製品検索経験について心を開くことは、昔ながらのフォームでは不可能に感じられるかもしれません。課題は、ほとんどのEコマースショッパーの製品発見調査があまりに浅く、重要な改善を導けないことです。

この悩みを何度も目にしてきました。当社Specificでは、AIを使用して調査を再設計し、チームが購買決定やオンラインショッピングの行動を実際に理解できるようにしています。

対話型調査とは何か、そしてAIがEコマースショッパーにとってどのように改善するか

従来の調査は、研究者とEコマースショッパーの両方を苛立たせます。自由回答形式だと回答者を圧倒し、厳格な選択肢だけの質問だと重要なコンテキストを見逃します。最大の課題は、表面的な回答から脱却することです—特に商品発見が非常に微妙であり、オンラインショッパーが高い期待を持っている場合には。

AI調査ジェネレーターはこの体験を変革します。静的なリストの代わりに、動的なチャットになります—質問が流れ、実際のコンテキストが浮かび上がります。手動での調査作成は面倒でエラーが発生しやすく、複雑な調査を管理するためには数時間かかることがありますが、AIを使用すれば、AIプロンプトを与えるだけで、細かく高品質なEコマースショッパー製品発見調査を作成できます。

なぜEコマースショッパー調査にAIを使用するのか？

• 61%のショッパーが、明確でなければAIショッピングアシスタントに案内を任せることを許可する—インタラクティブなフィードバック形式への移行を示しています。 [1]

• プロアクティブなフォローアップのある対話型調査は、完了率を向上させ、重要なイライラを浮き彫りにします—静的な選択肢だけの質問では見逃してしまう全ての洞察を考えてみてください。

• 最先端のAI調査メーカーを使用すると、口調、言語、探りスタイルを調整し、多忙なショッパーの流れにも適合させることができます。

Specificは、これらの利点をシームレスでモバイルファーストのチャットとして提供します—ショッパーと調査作成者の双方にとって、すべての会話が簡単に行えます。ベストな質問を知りたい場合は、Eコマースショッパー製品発見調査の専門的な質問に関するガイドをご覧ください。

以前の返信に基づいた自動フォローアップ質問

ここで本当の会話になります。Specificでは、AIが専門的なインタビュアーとしてリスニングを行い—回答を分析し、動機、障害、またはユニークな利用ケースを明らかにするために深く探ります。カスタムフォローアップは即座に実行され、ストレスのあるメールや手動レビューによるやり取りは不要です。

• ショッパー: "欲しい商品が見つかりませんでした。"

• AIフォローアップ: "検索バーの問題、商品のフィルター、または他の何かの問題ですか？どこでつまづいたか教えてください。"

この探りがなければ、技術的な問題だったのか、分かりにくいUXだったのか、ただの不在商品だったのかを推測することになります。自動フォローアップは曖昧さを明確で行動可能な詳細に変えます。それがどのように機能するのか、AIフォローアップ質問についてのページで詳しくご覧ください。

フォローアップは秘密のソースです。それは調査疲れを減少させ、ショッパーを引き付け、すべての回答を理解するようにします。違いを体験するために、自分自身の対話型調査を生成してみてください。

これらの自動フォローアップにより、真の対話型調査が実現—コンテキストを失わず、常に「何の背後にある理由」を得られます。

魔法のような簡単編集

調査の編集は頭痛の種である必要はありません。SpecificのAI調査エディターを利用すれば、ただチャットするだけで、質問をどう変えたいか伝え、新しいフォローアップを要求するか、言語を微調整してください。AIは調査を即座に更新します—煩雑なメニューや無限のクリックは不要です。

それは努力を必要としません。数秒で、下書きから実施まで進みます—AIは専門知識をもたらし反復的な作業を行い、その間に戦略やインサイトに集中できます。別の目的で完全にカスタムな調査が必要なら、最初からAI調査メーカーを使用してください。

調査配信：埋め込みまたはリンク共有

ショッパーがいるところでフィードバックを求めます。Specificの対話型調査配信で、フローに最適なものを選んでください：

• 共有可能なランディングページ調査：メールのアウトリーチ、購入後のフィードバック、キャンペーン後にオーディエンスのセグメントに商品の探求経験を共有してもらうのに最適です。

• 製品内調査：ウェブショップに直接埋め込み、ショッパーが製品を探し出す、または見つけられない時にリアルタイムのインサイトを取得します。70%のショッパーがサイト検索を使用し、最大68%が探し出せない場合にカートを放棄する可能性があることを理解するのに非常に役立ちます。 [2]

商品発見のためのEコマースショッパーでは、製品内の調査が輝きます—実際の旅の中で、摩擦や喜びの瞬間に人を調査することができます。しかし、両方の方法は連携して、必要に応じて適応し、応答品質を最大化できます。

関連：自分自身のEコマースショッパー製品発見調査を作成する準備ができたら、AI調査の作成方法についてのステップバイステップガイドを参照してください。

AI調査分析：即時の洞察、スプレッドシートは不要

重要なフィードバックが生のテキストに埋もれることはありません。SpecificのAI調査分析は全ての回答を直ちにカテゴリ化し要約し、繰り返しテーマを見つけ出し、行動可能な洞察をハイライトします—行動を駆り立てるものとショッパーがどこでつまづくかを知ることができます。主な機能には以下が含まれます:

• 自由回答と選択肢形式の回答の自動トピック検出

• チャットベースの分析—AIに「ショッパーが言及する最大の障害は何ですか？」や「どの発見の瞬間が購入につながったのか？」と質問できます。

これがデータ収集からビジネスのインパクトに至るまでの時間を数週間ではなく、数分に短縮する方法です。AIを活用したEコマースショッパー製品発見調査の回答を分析する方法について詳しく学んでください—79%のユーザーが欲しいものをすぐに見つけられない場合には離脱するとされており、迅速なインサイトの価値が強調されます。 [3]

この商品発見調査の例を今すぐ見てください

このEコマースショッパー製品発見AI調査例を見て試してみてください—本当に対話型の調査を体験し、リアルタイムのフォローアップ、簡単な編集、即時の配信、そしてリアルAIによる分析を行います。すべてのショッパーのためのシームレスな旅を創り出すための洞察を得てください、決定が行われるその時点で。