Product marketing managers använder den här för att ta fram en enkät som tydligt besvarar frågor om positionering, prissättning och funktionsprioritering utan att förorena resultaten med ledande formuleringar. UX-researchers tycker den är hjälpsam när de behöver en strukturerad enkät som komplement till intervjuer, särskilt för att kvantifiera frekvens, allvarlighetsgrad och skillnader mellan segment. Growth leads använder den när retention eller aktivering försämras och de behöver beslutsunderlag om drivkrafter och hinder. Oberoende konsulter utnyttjar den för att leverera en trovärdig, end-to-end researchplan som kunder kan lita på (och genomföra) utan oändliga revideringar.

SaaS-bolag använder den här för att validera friktion i onboarding, drivkrafter för funktionsadoption och betalningsvilja per segment, och matar sedan in resultaten i roadmap- och paketeringsbeslut. E-handelsvarumärken använder den för att förstå köphinder, orsaker till returer och vilka lojalitetsincitament kunder faktiskt värderar, vilket ofta skiljer sig från vad teamet antar. Företag inom professionella tjänster använder den för att testa marknadsefterfrågan för nya erbjudanden, tydliggöra uppfattningen om “varför vi” och identifiera språket prospekt använder när de beskriver problemet. Marknadsplatser och plattformar får värde när de måste studera tvåsidig dynamik (utbud och efterfrågan) och behöver noggrant ordnade frågor som undviker att färga den ena sidan med antaganden om den andra.

En typisk prompt som “Skriv en marknadsundersökningsenkät för mitt företag” misslyckas eftersom den: saknar en precis målgruppsdefinition (så frågorna passar inte respondenten), ger ingen koppling mellan mål och frågor (så du kan inte se vad varje fråga är till för), ignorerar flöde och logikberoenden (vilket orsakar avhopp och kontexteffekter), producerar generiska frågor i stället för neutrala, beslutskopplade frågor och missar förtest samt analys-till-åtgärd (så du samlar in data utan en tydlig plan för att tolka och använda den).

Ja, men du anpassar den genom att lägga till detaljer innan du kör den, inte genom att “justera inställningar”. Definiera gränserna för din målgrupp (vem som är med, vem som inte är med), beslutet du behöver fatta och de 3–5 viktigaste hypoteserna du vill testa. Be sedan modellen att skräddarsy handboken efter din kanal och dina begränsningar, till exempel: “Optimera detta för en 5-minuters mobilenkät och inkludera en plan för skip logic.” En bra uppföljning är: “Generera två versioner: en för nya kunder (första 30 dagarna) och en för churnade kunder (senaste 60 dagarna), och förklara hur målen förändras.”

Det största misstaget är att lämna målgruppsdefinitionen för vag—i stället för “småföretagare”, använd “ensamma CPA:er i USA som gör 50–200 deklarationer per säsong, använder QuickBooks och överväger automatiseringsverktyg.” Ett annat vanligt fel är att formulera mål som “lära oss om nöjdhet”, vilket är luddigt; ett bättre mål är “identifiera de 3 främsta drivkrafterna för förnyelseintention och kvantifiera deras effekt per abonnemangsnivå.” Folk glömmer också begränsningar som tid och enhet: “kort enkät” är otydligt, medan “max 12 frågor, under 4 minuter på mobil” tvingar fram bättre avvägningar. Till sist glömmer team att beskriva åtgärdsvägen; “analysera resultat” är svagt jämfört med “ta fram en beslutstabell: behåll, åtgärda eller stryk varje hypotes med konfidensnivåer.”

Den här prompten är inte optimal för engångs-“pulse”-enkäter där du bara behöver en tvåfrågors avstämning och inte kommer att iterera på design eller analys. Den passar inte heller om du inte har validerat din grundläggande målgrupp och ditt erbjudande alls, eftersom handboken förutsätter att du kan definiera respondenten och beslutet du försöker fatta. Och om du behöver compliance eller granskning för reglerad forskning (IRB, HIPAA, GDPR-implementering) bör du använda en specialistprocess parallellt med detta. Om det är du, börja med ett enklare internt frågeformulär eller ta in en researchspecialist som först sätter ramarna.