この記事では、ユーザビリティに関するベータテスター調査の回答を分析する方法についてのヒントを提供します。特に自由記述の回答について調査データを最大限に活用したい場合は、ツール、AIプロンプト、ワークフローに関する実用的なアドバイスを引き続きお読みください。
調査回答を分析するための適切なツールの選択
採用するアプローチとツールは、ベータテスター調査がユーザビリティについて収集するデータの種類に依存します。単純な質問の場合は、すべてのスプレッドシートが機能しますが、リッチで会話的な回答に深入りすると、分析がより興味深く（そして複雑に）なります。ここでツール選択の考え方を示します:
定量データ: データが「100人中68人がこの機能を有用と選択した」といったものである場合、ExcelやGoogle Sheetsで簡単に分析できます。カウントの合計、平均の計算、簡単なチャートの作成で十分です。迅速なテンプレートが必要な場合は、ユーザビリティベータテスターのためのAI調査ジェネレーターを試してください。
定性データ: 自由記述の回答を収集する調査（「うまくいかなかったことを教えてください」といった質問）の場合、複雑になります。30の会話を読むだけでも大変であり、フィードバックが増えるにつれて、すぐに対処が難しくなります。ここで専用のAIツールが手助けし、木だけでなく森全体を把握する手助けをします。もっと微妙なテーマを明らかにし、直感を超えた分析が可能になります。
定性的な回答を扱う場合、一般的にツールには二つのアプローチがあります:
AI分析のためのChatGPTや同様のGPTツール
コピ＆チャット: 通常CSVで応答をエクスポートし、内容をコピーしてChatGPTや類似のAIツールに貼り付けます。プロンプトを使用して重要なテーマを探求したり、要約を求めたりできます。
しかし、実際に限界があります: この方法は不格好です。文脈のウィンドウを管理する必要があります（AIは無制限のデータを処理できません）、自分でフォーマットし、分析を別々に追跡する必要があります。微調整に大きな槌を使うようなもので、可能ですが、正確には優雅ではありません。
すべてが一つにまとまったツールであるSpecific
調査分析のために設計: Specificは会話型の調査回答を収集し、それらをAIを使って自動的に分析するように設計されています。調査がリアルタイムで明確なフォローアップ質問をするため、より高品質なデータを得ることができ、一般的なツールでは匹敵しません。どのように機能するかを確認したい場合は、AIの自動フォローアップ質問について詳しくお読みください。
手動作業なしで即時インサイト: SpecificによるAI駆動の分析は、回答を要約し、重要なトレンドを見つけ出し、結果についてAIとチャットすることさえできます（ちょうどChatGPTのようですが、調査データ用にチューニングされています）。送信される内容を心配する必要はなく、文脈が自動的に管理され、フィルタや質問選択のような機能も利用できます。ずっと手早く理解でき、無限のコピペからの解放です。
ベータテスターのユーザビリティ調査データを分析するための便利なプロンプト
SpecificやChatGPTなどのGPTベースのAIを使用する場合でも、結果は使用するプロンプトにかかっています。以下は、ベータテスターのフィードバックにおけるユーザビリティのテーマを掘り下げるためのインパクトの高いプロンプトです。AIにそれぞれのプロンプトを渡し、どれだけ速く実際のインサイトを見つけられるか見てみてください。
コアアイディアのプロンプト: 大量のフィードバックから主要なトピックやテーマを抽出するために使用します。Specificの分析の基盤ですが、どこでも使用できます:
あなたのタスクは、太字で主要アイディアを抽出（各コアアイディアにつき4～5語）し、最大2文の説明を行うことです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 具体的なコアアイディアがどれだけ多くの人に言及されたかを指定（単語ではなく、数値で表現）、最も言及されたものを上位に
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力:
1. **コアアイディア文章:** 説明文
2. **コアアイディア文章:** 説明文
3. **コアアイディア文章:** 説明文
AIは常に調査の目的、ターゲットオーディエンス、または解決したい問題に関するより多くの文脈とともに機能します。例えば、メインのプロンプトの前に概要を共有できます:
この調査は我々のSaaS製品のオンボーディング体験のユーザビリティを評価し、主要な問題点を特定し、公開前に改善のための提案を発見するために50人のベータテスターと共に行われました。
フォローアッププロンプトで深掘り: トップテーマを知った後、会話を続けます。試してみてください:
オンボーディングの混乱（コアアイディア）についてもっと教えてください
特定のトピックのプロンプト: 特定の問題が浮上するかどうかを検証する必要がある場合:
誰かがモバイルの応答性について話しましたか？ 引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: 特に多様なベータテストグループにおいて、フィードバックを異なるユーザーグループにセグメント化します。
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」のように、独自のペルソナのリストを特定し、説明します。各ペルソナについて、彼らの主な特性、動機、目標、および会話で観察された関連する引用やパターンを要約します。
課題とチャレンジのプロンプト: 何がうまくいっていないか、どのくらい頻繁に起こっているかをすばやく把握します。
調査回答を分析し、最も一般的な課題、苛立ちや問題点のリストを作成します。それぞれを要約し、パターンや頻度を示してください。
提案＆アイディアのプロンプト: 行動可能な機能リクエストや変更アイデアのリストを迅速に作成します。
調査参加者によって提供された全ての提案、アイディア、またはリクエストを特定し、リストアップします。トピック別または頻度別に整理し、関連する引用を含めます。
ニーズと機会へのプロンプト: プロダクトマネージャーが直接には取り上げられない「隠れた」内容を探すのに最適です。
回答者によって強調された潜在需要、ギャップ、または改善の機会を明らかにするために調査回答を精査します。
会話型調査データで働く美しさは、AIがあなたの理解を高めることであり、それぞれのプロンプトを意図的にし、インサイトがどれほど異なるかを確認してください。ベータテスターのユーザビリティ調査のためのさらに多くのプロンプトのインスピレーションを探している場合は、ベスト調査プロンプトに関する詳細記事をチェックしてください。
質問タイプに基づくSpecificの定性データ分析方法
ベータテスターのユーザビリティ調査での質問構造がいかに結果の見方を左右するか実感しました。Specificは、自由記述の回答、フォローアップ、NPSを収集するかどうかに応じてそのアプローチを適応させます:
自由記述の質問（フォローアップの有無を問わず）: すべての回答と関連するフォローアップデータの要約を入手します。大きなパターンとサポートコメントを一度で表面化させます。
フォローアップ付き選択: 各選択肢（例えば、「機能Aが問題を起こす」）がそれを選択し、フォローアップを回答した人々からのミニ要約を得ます。特定の機能に結びついた痛点をすばやく隔離できます。
NPS（ネットプロモータースコア）: Specificは、自動的にデトラクター、パッシブ、プロモーターからのフィードバックをグループ化し要約します。何の手動の仕分けなしに各グループが考えていることを確認できます。
このワークフローをChatGPTで再現できますが、各グループごとに別々にデータ準備とプロンプトが必要になります。Specificの主な違いはスピードと手動ステップの欠如です。これらの調査を作成または編集するためのステップバイステップの詳細については、ユーザビリティベータテスター調査の作成ガイドまたは会話型AI調査エディターをご覧ください。
大規模なベータテスト調査データでAIのコンテキスト制限に対処する
AIを使用して調査データを分析する際の最大の課題は、忌まわしいコンテキスト（メモリ）制限です。GPTモデルは一度にあまりにも多くのテキストを扱うことができません—ベータテスターが何百人もいて、ユーザビリティに関する詳細なフィードバックがある場合には問題です。ここに対処法を示します:
フィルタリング: 特定の質問に回答したり、特定の回答を選んだユーザーの会話のみを送信します。これにより、AIが分析するバッチを絞り込むとともに、焦点を確保します。例えば、重要な問題点を提起した人に限るなど。
クロッピング: すべての調査データをAIに入れる代わりに、分析用に特定の質問のみを選択します。こうすることで、コンテキストウィンドウ内に収まり、一度に大量の会話を迅速に分析できます。Specificはこれらの機能をネイティブに提供しており、最大のフィードバックデータセットを扱う際に頭痛の種を減らします。
AIのコンテキスト管理がどのように対処されるかのウォークスルーについては、AI調査回答分析機能を詳細に探ってみてください。
ベータテスター調査の回答を分析するための協力機能
ベータテスターユーザビリティ調査に取り組んだことがある方であれば、データを理解することが一人で行う作業ではないことがわかります。意見を比較し、プロダクトチームと一致させ、しばしば異なる「もしこうしたらどうなるか」といった問いに並行して答える必要があります。
AIチャットはチームワークのために構築されています: Specificでは、全ての調査データをAIとチャットすることで分析できるのが最高の部分です—エクスポート、受信箱、ドキュメントを切り替える必要はありません。つまり、チーム全員がデータに潜り込み、異なるプロンプトを試し、すべて一つの場所で迅速に答えを得ることができます。
複数の分析チャット: 単一のスレッドに制限されません。異なるトピック（例、オンボーディングの痛点、機能リクエスト、モバイルユーザビリティ）に対して異なるチャットを設定し、それぞれ独自のフィルタを持たせます。各チャットは誰が開始したかを示しているため、プロダクトマネージャーのアイデアがマーケティングの分析で埋もれることはありません。
リアルタイムの共同作業: これらの共有チャットでは、誰が何を言ったか常に見えます。参加者のアバターで誰がどの質問をしたか、または新しいアイデアに掘り下げることを提案したかを簡単に辿ることができます。
この協力的なワークフローにより、製品が進化するにつれて皆を一致させるのが容易になります—隔離はなく、ただ集中した、実行可能なインサイトです。これを実際に見たり、すぐに調整された調査を始めたりしたい場合は、使う準備が整ったベータテスターユーザビリティのNPS調査ビルダーを試してください。
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