この記事では、オンボーディング体験に関するベータテスター調査の回答をどのように分析するかについてのヒントを提供します。実行可能なインサイトを得たい場合、適切な分析が成功の鍵となります。
調査回答分析に適したツールの選択
調査データの構造に応じて異なるアプローチと異なるツールを必要とします。オンボーディング体験に関するベータテスターのフィードバックを扱う際、私は次のように整理しています。
定量データ: 数字は友達です。ベータテスターがあるオンボーディングの接点を選んだ回数を調べる場合、ExcelやGoogle Sheetsのような基本的なツールでカウント、ソート、チャート化を継ぎ目なく行うことができます。
定性データ: オープンエンド質問（「オンボーディング中に不満だったことは？」）をすると、回答が急増します。すべてのコメントを手動で読むことは、数十人のテスターを過ぎると不可能な苦労になります。ここでAI対応のツールは欠かせません—人間のアナリストよりも速く共通のテーマ、痛みのポイント、アイデアを抽出するのを助けます。
定性回答に対処するためのツールには2つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールを使ったAI分析
GPTベースのチャットツール（例: ChatGPT）を直接使用: ベータテスターのアンケート回答をエクスポートし、それをChatGPTや類似の会話AIツールに貼り付けます。その後、カスタムプロンプトを使用してインサイトを掘り起こすか、概要を求めることができます。
この方法の欠点: データのコピーと貼り付けは面倒で、回答数が増えるほど複雑になります。迅速にコンテキストの制限（基本的に、AIが一度にすべてを“読む”ことができるスペースがなくなる）に直面する可能性があります。また、どの質問をしたか、およびキーファインディングを追跡することは、長いスレッドでは混乱を招く可能性があります。
Specificのようなオールインワンツール
目的別に作られたAIツール（例：Specific）: これらは、ベータテスターのオンボーディング調査データの収集からAIでの分析まで、すべてのステップを簡略化します。マジック？Specificはアンケート中に自動的にフォローアップ質問を行うので、表面的な回答だけでなく、通常見逃されるコンテキストとニュアンスを深く掘り下げることができます。
即座のAI分析: プラットフォームは回答を自動的に要約し、主要なテーマを強調し、すべてを実行可能なインサイトに変換します。スプレッドシートや手動作業は不要です。まるでベテランの調査アナリストが24時間365日ベータテスターのフィードバックを処理しているようです。
会話型分析: 結果についてAIと会話できます（「新しいベータテスター間の最も一般的なオンボーディングの摩擦は何でしたか？」または「アカウント作成の混乱を誰かが言及しましたか？」など）ChatGPTのように、しかし基になるデータの整理とフィルタリングのための余分なツールを使って。このワークフローの詳細については、AIアンケート回答分析の完全なウォークスルーをご覧ください。
オンボーディング体験調査のベータテスターの回答を分析するための有用なプロンプト
ベータテスターのオンボーディング調査回答がロードされたら、AI分析ツールへのプロンプトの方法が真のスーパーパワーになります。ここに私が何度も使用するゴートゥープロンプトがあります。
コアアイデアについてのプロンプト: 主要なテーマを迅速に知りたいときのデフォルトアプローチとして、重要なオンボーディング体験と痛みのポイントを明らかにします。
コアアイデアを太字で抽出するのがあなたのタスクです（コアアイデアごとに4-5語）＋最大2文の説明。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアに言及した人数を指定する（数字を使用、言葉ではなく）、最も言及されたものをトップに
- 提案なし
- 指示なし
例の出力:
1. **コアイデアテキスト:** 説明文
2. **コアイデアテキスト:** 説明文
3. **コアイデアテキスト:** 説明文
背景を伝えればAIは常に良いパフォーマンスを発揮します。ベータテスターのオンボーディング調査データを使用しており、オンボーディングフローで最も重要な要素、またはプライマリゴール（起動率を高め、退却を減らすなど）を説明してください。例えば:
この調査データは、我々のSaaSプラットフォームのベータテスターからのものです。私たちの主要な目標は、オンボーディング中の摩擦、混乱、または喜びの瞬間を特定することでした—これにより、オンボーディングフローを改善し、初期の保持率を向上させることができます。オンボーディング体験の明確さ、オンボーディングツールの使いやすさ、初期のソフトウェア設定、初めの成功に関する実行可能な側面に焦点を当てます。
「XYZ（コアイデア）についてもっと教えて」: コアアイデア（「アカウント設定の混乱」など）を見つけた後、AIにズームインしてもらいます：「アカウント設定の混乱についてもっと教えてください。」より深い掘り下げができ、ベータテスターの引用や例が得られます。
特定のトピックに関するプロンプト: ベータテスターが「個別化されたオンボーディングツアー」を言及したかどうか知りたい場合、次のように質問します:
誰かが個別化されたオンボーディングツアーについて言及しましたか？引用を含めてください。
オンボーディング体験分析のためにお勧めする、いくつかのフォーカスしたプロンプト:
痛みのポイントと課題についてのプロンプト: ベータテスターが難しいまたは煩わしいと思ったことを明確にリスト化したいときに使用してください:
調査回答を分析し、最も一般的な痛みのポイント、フラストレーション、または課題をリスト化してください。それぞれを要約し、発生のパターンや頻度を記載してください。
動機と推進力についてのプロンプト: 特定のオンボーディングステップにベータテスターが関心を持った理由を理解したい場合、以下を使用してください:
調査の会話から、参加者が表現する主な動機、欲求、または行動や選択の理由を引き出してください。類似の動機をまとめて、データからのサポートとなる証拠を提供してください。
ペルソナについてのプロンプト: 異なるベータテスタータイプをセグメント化するのに非常に役立ちます:
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た個別のペルソナを識別し、記述してください。各ペルソナについて、彼らの重要な特性、動機、目標、および会話に見られる関連する引用やパターンを要約してください。
提案とアイデアについてのプロンプト: 実行可能な改善を望むときに使用してください:
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、またはリクエストを識別し、リスト化してください。トピックや頻度で整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。
Specificが質問タイプに基づいて回答を分析する方法
Specificが調査の構造を理解し、ベータテスターのオンボーディングフィードバックの定性分析を鮮明にすることが大好きです。ここで舞台裏で何が起こっているのかを見てみましょう。
オープンエンド質問（フォローアップ有無に関わらず）: すべてのベータテスターの回答を通じて焦点を絞った要約が得られ、関連するフォローアップ質問からのより深いコンテキストも取り込まれます（例えば、ステップ1で混乱した理由を説明する場合など）。
フォローアップを伴う選択式質問: 各回答選択肢は、関連するベータテスターのフォローアップフィードバックの要約を各々独自に持ちます。どの選択肢を人々が選んでいるかだけでなく、その理由と各パスに伴う問題（あるいは喜び）もわかります。
NPSフィードバック: 回答は推奨者、受動者、反感者別に分類され、各グループのフォローアップ回答が要約されます。最も幸せなベータテスターがどの要素で滞在するか、そして魅力が低い者を引き離す問題を即座に知ることができます。
純粋なChatGPTワークフローを使用している場合でも、同じアプローチをフォローできますが、AIにプロンプトする前にデータを手動でソートおよび分割する必要があるため、より多くの労力を要します。
AIコンテキスト制限の挑戦に取り組む方法
ChatGPTで調査データを分析しようとしたことがある人はこの痛みを知っている：大量の調査で数百のベータテスターのオンボーディング回答がある場合、コンテキストサイズの制限にすぐに到達します—AIは一度にすべてデータを“見る”ことができません。
AIコンテキストウィンドウにデータセットを適合させるための信頼性のある方法が2つあります（両方ともSpecificでデフォルトで利用可能です）：
フィルタリング: 特定のオンボーディング質問に答えた、または特定の回答を選んだベータテスターだけに分析を限定します。これによりデータセットが即座にトリムされ、AIが重要な部分に集中できます（「オンボーディングステップ3の後にドロップアウトしたテスターからの回答のみを表示してください。」）
クロッピング: 会話全体をAIに送信する代わりに、データを1つ以上の選択された調査質問にクロップできます—回答全体にわたって特定のオンボーディングの痛みのポイントを調査している場合に最適です。
これはAIを機能させるだけでなく、実際には分析の質を向上させます。最も重要なオンボーディング体験の質問に集中させることができるためです。このプロセスが実際にどのように機能するのかについては、詳細にAIアンケート回答分析を読むことをお勧めします。
ベータテスター調査回答の分析におけるコラボレーション機能
ベータテスターオンボーディング調査を実施する多くのチームにとって、調査分析におけるコラボレーションは大きな頭痛のタネです。 エクスポートされたファイルを共有したり、文書ファイルやスプレッドシート間でインサイトをコピーしたりすると、分断された発見やコンテキストの見落としにつながります。
Specificでは、分析は単なるチャット（AIとの）です。 あなたやチームメイトはそれぞれ複数の分析チャットを開くことができます。各チャットは、オンボーディングステップ、質問、またはベータテスターセグメントごとにフィルターされます。すべてのチャットスレッドには作成者が表示されるため、全員が同じページにいるままで（共有ドライブでの謎のスプレッドシートはありません）。
可視性が組み込まれています。 SpecificのAIチャットで同僚と作業するとき、各人物のメッセージの横にアバターが表示されます。誰が何を尋ねたかを常に把握でき、誰か他の人が残したところからすばやく続きを始めることができます。これは、ベータテスターの調査プロジェクトに取り組むプロダクト、リサーチ、UXチームにとっての大きな進化です。効果的なオンボーディング調査をデザインする方法については、オンボーディング体験のベータテスター調査を作成する方法をご覧いただくか、オンボーディング体験のベータテスター調査に関するベストクエスチョンを参照してください。
AIチャットと構造が融合しています。 各分析チャットは調査質問とデータフィルターにしっかりと結びついているため、NPS、セットアップの混乱、初期の喜びの瞬間などの異なるオンボーディングトピックに関して並行スレッドを実行できます—お互いに干渉することなく。
新しいベータテスターオンボーディング調査を作成する必要がありますか？オンボーディングプリセット付きのAI調査ジェネレーターを使用して素早くスタートできるか、一般的な調査ジェネレーターで最初からカスタム調査を作成してください。
今すぐオンボーディング体験に関するベータテスター調査を作成しましょう
本当に必要なインサイトを取得してください—AI対応の調査分析により、オンボーディングをより早く改善し、より良くコラボレーションし、明確な行動を起こせます。