製品発見に関するアンケートを作成する

対象者による絞り込み

Specificを使えば、製品発見に関する高品質の会話型調査を数秒で作成できます。製品発見の専門家のために作られた強力なAI調査ジェネレーター、実用的なテンプレート、調査例、およびブログ投稿を探索しましょう。このページのすべてのツールはSpecificの一部です。

なぜ製品発見のためにAI調査ジェネレーターを使用するのでしょうか?

製品発見のための調査を手動で作成するのは手間がかかります—研究者やプロダクトマネージャーなら誰でもそう言うでしょう。ほとんどのオンラインショッパーも同意しています:42%が製品発見体験に『C』以下を与え、68%はウェブサイトの検索の改善が必要だと感じています。特に米国では、その割合は71%に跳ね上がります[1]。明らかに、より優れた洞察が必要で、それは急がれるのです。そこで、製品発見のためのAI調査ジェネレーターが登場します。それは、専門家レベルの会話型調査を数秒で作成し、時間を節約します。クラウンジーなフォームや一般的なテンプレートに手間取る代わりに、用途にピッタリの鋭い、関連性の高い質問を受け取ることができます。

手動調査

AI生成された調査(Specific)

作成と編集が面倒
曖昧で偏った質問のリスク
静的で退屈な体験

フォローアップと分析には別のツールが必要

プロンプトから数秒で作成
専門品質で偏りのない質問
会話型で魅力的な体験
AI分析とスマートなフォローアップを内蔵

AI調査生成が際立つ理由は何でしょうか?製品発見には迅速なイテレーションと深い洞察が必要であり、手動ではそれが失われる可能性があります。Specificを使うと、すべてが会話形式でモバイルに最適化されており、顧客やユーザーに直接アクセスできます。それが重要なのです:61%以上のショッパーがモバイルで少なくとも半分の購入を行う[1]。試してみたいですか?製品発見調査を今すぐ作成してみましょう—最初からプロンプトに従って作成するか、既製のテンプレートやリソースが豊富なガイドを探索することができます。

AIを使用したより良い製品発見調査の質問を設計する

記憶に残らない調査と実行可能な調査の違いは質問にあります。何度も見てきました:1つの言葉が悪く書かれた質問が洞察を台無しにします。そのため、Specificはあなたのエキスパートチームメイトのように振る舞い、AIを使って曖昧さや偏りを避け、質問のデザインを指導します。

悪い質問

良い質問(Specific風)

弊社のサイトを使ってみていかがでしたか?

今日の製品検索体験を容易または難しくした特定の要因を教えてください。

探しているものは簡単に見つかりましたか?

商品を見つけるプロセスについて話してください—特に、混乱したり役立ったステップがありましたか?

何かフィードバックがありますか?

欲しいものが見つからない場合はどうしましたか?その体験をどのように改善できましたか?

良い調査の質問がどのように深く掘り下げ、コンテクストを得て、具体的なストーリーを招くかに注意してください—平凡な「はい」や「いいえ」ではありません。SpecificのAI調査ビルダーは、エキスパートのノウハウとコンテクストへの意識をもたらし、画一的な言葉や誘導的な言語を避けます。最も良いのは、それが自動的にフォローアップの質問を計画し、さらなる詳細を求めて明確化し探ることです(以下でその動作を見てください)。私の実践的なヒント:常に例や「なぜ」と尋ねる留意してください—AI調査を使用するにせよ、手作業で構築するにせよ、より豊かで実行可能な洞察を得ることができます。

前の回答に基づく自動フォローアップ質問

ここでAIを活用した会話型調査が輝きます。本当の発見はフォローアップで起こります—Specificがもつ自動AIフォローアップ質問で、それが一つの大きな利点です。

誰かが回答するとすぐに、AIは意図、コンテクスト、言語を評価し、その場で関連するフォローアップを質問します。それはチャット内の経験豊かな研究者がいるかのようであり、明確化と深掘りを行います。メールで追いかけることもなく、失われた詳細もありません。例として:

  • 回答者:「欲しいものが見つかりませんでした。」
    AIフォローアップ:「何を探していたか、またどのように探したかを説明できますか?」

  • 回答者:「フィルタリングに時間がかかりすぎました。」
    AIフォローアップ:「どのフィルタを使用しましたか、どこで遅延が生じたと感じましたか?」

自動追求をスキップすると、不明確な回答を得るリスクがあり、推測や手動でフォローアップする必要が生じ、時間をさらに無駄にします。Specificを使えば、あらゆる回答が小さな会話に変わり、問題を明らかにします(正確な結果を得るために検索クエリを何度も修正するショッパーが41%いるように[1])。製品発見調査を作成し、この機能を体験してみてください—一大転機です。

AIを使って製品発見調査の回答を分析

データのコピー&ペーストはもう不要:AIを使って製品発見調査を即座に分析させましょう。

  • オープンテキストや選択式回答から瞬時に所見をまとめ、テーマ、障害、成功の瞬間をクラスタリングします。

  • トレンドを発見します(例えば:ショッパーの44%が製品のフィルタリングに3分以上かかると考えている場合、それは大きな問題です![1])。

  • AIと対話し、特定の顧客セグメント、発見した問題点、デバイスごとの体験に関するフォローアップを行います。

  • サマリーをエクスポートし、重要な引用をコピーし、またはより深く掘り下げます—All Specificの直感的なダッシュボード内で。

AIを使用した調査回答の分析は単に速さではなく、よりスマートであり、スプレッドシートでは見逃すような数千の回答全体のパターンを見つけ出します。複雑でオープンエンドなフィードバックについての製品発見を試すか、AIを活用した製品発見調査の分析または、回答データに関するAIフォローアップ質問をリアルタイムで行ってください。それは単なる学術ではなく、実行可能です。

今すぐ製品発見に関する調査を作成

会話型調査を生成し、スマートなフォローアップと自動AI分析をすべて一つのシームレスな体験で即座に始めることができます。何が失われていたかを確認し始めましょう。

お試しください

情報源

  1. ecommercenews.uk. 調査がオンライン商品発見における課題を明らかに

Adam Sabla - Image Avatar

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。