推薦する可能性についてのアンケートを作成する

Specificを使用して、推奨の可能性についての高品質な会話形式の調査を数秒で生成します。調査ジェネレーター、テンプレート、例、専門家のブログ投稿を探して、フィードバックを向上させましょう。このページのすべてのツールはSpecificの一部です。

なぜ推奨の可能性についての調査にAIを使用するのか?

手動調査では、実行可能な現実世界のフィードバックには不十分です。推奨の可能性についてのAI調査ジェネレーターは、賢明で公平な質問を作成し、より深い洞察を探り、宿題ではなくチャットのように感じる方法でデータを収集するという難しい作業を行います。ここにその利点があります:

マニュアル

AI生成(Specific)

静的な質問は容易に無視される

ユーザーの答えに応じて適応し、詳細を豊かにする

完了率10-30%、高い離脱率

70%-90%の完了率、本物の会話のように魅力的に [1]

面倒なセットアップ、調整、手動フォローアップが必要

即時作成、組み込みの専門知識と自動的な調査が可能

なぜ推奨の可能性にとってこれが重要なのか?NPSや製品ロイヤルティを測定する際、スコアだけでなく、「なぜ?」も知りたいものです。AIの動的で文脈に応じたフォローアップが輝く場所です。SpecificのAI調査メーカーを使用すれば、推奨の可能性についての調査を数秒で生成できます。ユーザー体験はクラス最高で、創作者にはスムーズで、回答者には本当に会話的で、離脱率を15%-25%に減少させることが証明されています [2]。

お試しいただけますか?AI調査ジェネレーターをご覧になるか、特定のケースに合わせた観客別の調査テンプレートに飛び込んでください。

効果的な推奨の可能性への質問を書く

実行可能なフィードバックを得るためには、正しい質問をすることから始まります。SpecificのAI調査エディターは、シンプルなプロンプトを会話に適した質問に変える専門家のコンサルタントとして機能します。実際には次のように見えます:

聞かないでください(悪い&不明瞭)

代わりにこれを聞いてください(良い&洞察力がある)

私たちの製品が好きでしたか?

0〜10のスケールで、私たちの製品を友人に薦める可能性はどのくらいありますか?

なぜ悪かったですか?

そのスコアの主な理由は何ですか?

他にコメントはありますか?

私たちを薦める可能性を高めるためにできることはありますか?

SpecificのAI調査ジェネレーターは文脈を理解します。「好き/嫌い」「悪い/良い」などのあいまいな表現を避け、明確で焦点を絞った回答を導き、実際のビジネス改善につながります。システムは専門的な知識を活用し、一般的な提案にはとどまらないため、各調査は推測ではなく具体性を持っています。

自動フォローアップ質問(以下の詳細を参照)により、手動で各プロンプトを作成する必要や、ユーザーが与えるあらゆる理由を予測する必要はありません。AIを使用する前に自分の調査を改善したいですか?ヒント:評価の背後にある「なぜ」を常に明確にし、二者択一や誘導的な言語を避けてください。AIがあなたの調査をどのように改善するかを見たい場合は、Specificのエディターに提案をさせるか、直接チャットでその場での変更をしてください。

フォローアップがどのようにして回答をさらに強化するか気になりますか?Specificのリアルタイム調査能力について下にスクロールして学んでください。

前の回答に基づく自動フォローアップ質問

静的な調査を超えた瞬間に魔法が起こります:SpecificのAIはすべての回答を聴き、リアルタイムで賢いフォローアップを行います。あたかも調査内の巧みなユーザーリサーチャーのように—自動的に。

  • 推奨の可能性6/10を付けた場合、AIは「どの点でより高く評価されなかったのですか?」と尋ねるかもしれません。

  • 「動作はするが遅い」と答えた場合、AIは「速度が問題だった具体的な例を教えてください」と続けます。

  • 「10/10、素晴らしい!」というフィードバックの場合、AIはどの機能が際立っているのかを尋ねて強みを見つけるのを助けます。

フォローアップがなければ、部分的なフィードバックしか得られません—理由のないスコア、一般的なコメントや、何が本当に重要なのかについての明確さが不足している状態に。従来の調査では、さらに深掘りするために、返信メールを送る必要があったり、インタビューをスケジュールする必要があります(それが可能である場合)。

Specificの自動AIフォローアップ質問は、会話を自然に保ち、回答者からより豊かで実用的な情報を引き出します。このアプローチにより完了率が上がり、応答の質が向上します。AI駆動のチャットボットは、従来の調査よりも明確で関連性のあるオープンエンドの応答を引き出すことが証明されています [3]。

現代の動的な調査がどのように感じるか見てみたいですか?推奨の可能性についての調査を生成し、その違いを自ら体験してください。

データのコピー&ペーストはもう不要:AIが推奨の可能性についての調査を瞬時に分析します。

  • AI調査分析: スコアやオープンエンドを即座に要約し、基礎にあるテーマを説明します

  • 自動調査インサイト: すべてのフィードバックに共通する理由、痛点、隠れた逸品を浮き彫りにします

  • AI駆動の推奨の可能性調査分析: AIと会話しながら結果について質問—プロモーターやディトラクター、推奨を駆り立てるものについて尋ねることができます

  • 手動での分類やコピー&ペースト、スプレッドシートでの格闘は不要です

Specificの調査応答分析では、生の返信を数分で戦略的かつ実用的なフィードバックに変えることができます。AIは結果と会話することも可能で、オーディエンスから学び、迅速に行動するためのまったく新しい方法を解放します。よりスムーズな体験のために、ナチュラルな言語で調査を編集できるSpecificの会話形式の調査作成エディターをご覧になるか、瞬時のインサイトを得るためにAI調査フィードバック分析に飛び込んでください。

今すぐ推奨の可能性についての調査を作成しましょう

リアルタイムのAIフォローアップ、専門的に作成された質問、瞬時の応答分析を備えた、シームレスな会話形式の調査で、より深く、より関連性のある洞察を得ましょう。今日、推奨の可能性についての最高の調査を生成し、フィードバックプロセスを簡単にしましょう。

お試しください

情報源

  1. SuperAGI. AI対伝統的な調査: 2025年における自動化、正確性、ユーザーエンゲージメントの比較分析

  2. SuperAGI. AI調査ツール対従来の方法: 効率性と正確性の比較分析

  3. arXiv.org. チャットボットによるオープンエンドの会話型調査対従来のアンケートの評価

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アダム・サブラ

アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。