この記事では、顧客サポートの体験に関する解約者のアンケート結果を分析するためのヒントを提供し、アンケート回答分析にAIを最も効果的に活用する方法に焦点を当てます。
アンケート回答分析に適したツールの選択
顧客サポートの体験に関する解約者のアンケートデータを分析する際、アプローチとツールはデータの形式に依存します。
定量データ：「サポートを低評価した人が何人いるか」などのデータには、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールを簡単に活用できます。回答を数え、パーセンテージを計算し、手軽にチャートを作成することができます。
定性データ：自由形式の質問やニュアンスを捉えるフォローアップの回答は、別の種類のデータです。何十、何百もの自由形式の回答を手作業で読み込むのはすぐに圧倒されます。ニュアンスが多く、時間が少なすぎるため、AI分析が不可欠です。
定性回答を扱う場合、ツールに2つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTを利用したAI分析
コピーペーストとチャット:自由形式の回答をエクスポートし、ChatGPTや他のLLMベースのプラットフォームに貼り付けることができます。それにより、要約したり、テーマを抽出したり、感情分析を行ったりすることが可能です。
でも、使いづらい:大きなテキストブロックはフォーマットが難しく、ChatGPTで整理するのも大変です。構造がなく、一度に投入できるデータ量に制限がしばしばあります。動作しますが、継続的または繰り返し分析を実行したい場合には、間違いなく効率的ではありません。
Specificのようなオールインワンツール
会話型アンケートとAI分析に特化:Specificを使えば、データを分析するだけでなく、対話型のAI駆動アンケートで豊かなフィードバックを初めから集めることができます。回答者が反応する際、AIは洞察を深めるために賢いフォローアップ質問を行います。
エンドツーエンドのワークフロー:回答が届くと、SpecificのAIは瞬時にテーマを要約し、実行可能な洞察を抽出し、データについてチャットできるようにします。これは、ChatGPTのように使うものですが、アンケートフィードバック用に設計されています。何が分析されるかをフィルタリングし、AIが見るものを管理し、必要に応じてインサイトを共有またはエクスポートできます。
より高品質な回答と簡単な分析:これらの機能により、豊かな定性的な入力と速やかに「アハ」モーメントが得られ、スプレッドシートの取り扱いに煩わされることが少なくなります。ツールがどのようにプロセスを設計するかを確認したい場合は、自動AIフォローアップ質問を探るか、直接解約者向けAIアンケートジェネレーターをご覧ください。
エコシステム内の広範なコンテキスト:SurveyMonkey Analyze、SurveySparrow、Zonka Feedbackなどの他の主要なAIアンケート分析ツールは、顧客サポートの体験に関するAI駆動アプローチの有効性をサポートしています。これらは毎日数百万の回答を処理し、AIを活用してリアルタイムの感情分析、フォローアップの自動化、統合分析を行い、これらのソリューションがいかに広範で強力になっているかを示しています。[1][2][3]
解約者の顧客サポート体験アンケートを分析するために使用できる有用なプロンプト
AIを最大限に活用してアンケートデータを活用するには、正しい質問をすることに尽きます。解約者からのサポート体験フィードバックを分析するための私の定番プロンプトを紹介します：
コアアイデアプロンプト:長文で構造化されていないデータから主要なテーマを抽出する場合—Specific、ChatGPT、その他の高度なLLMで—これは理想的な出発点です：
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（各コアアイデアに4〜5語）＋最大2文の説明を抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 具体的なコアアイデアを何人が言及したか（数字を使用）、最も言及されたものを上位に
- 提案なし
- 示唆なし
出力例：
1. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
AIは追加のコンテキストがあると常にパフォーマンスが向上します。明確な背景や研究の目的を与えてみてください。例として、以下を使用できます：
弊社サポートチームの体験を理解するために、80人のサブスクリプションをキャンセルした顧客に調査しました。データを分析し、顧客が退会理由として挙げた主な項目を抽出し、特に顧客サポートに関する言及に焦点を当てます。
具体的なアイデアの掘り下げ:要約に「応答時間の遅さ」が主な理由として言及された場合、次のように質問できます：
応答時間の遅さについてもっと教えてください。
これにより、AIがそのコアアイデアに関連する引用や詳細を収集するようになります。
誰かが...について話した？時には、仮説や課題を確認する必要があります。試してみてください：
助けが得られるまでに何度も転送されたと話した人はいましたか？引用を含めてください。
特定のペルソナを特定する:オーディエンスをよりよくセグメント化するために、以下のプロンプトを使用します：
アンケートの回答に基づいて、製品管理の「ペルソナ」と同様に、明確なペルソナのリストを特定し、説明してください。それぞれのペルソナについて、主要な特性、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約してください。
痛点と課題:一般的な感情を超えて行動可能な障害を発見したい場合、以下を使用します：
アンケートの回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリストアップします。各項目を要約し、発生頻度やパターンを記録してください。
動機と根本的な原因：痛点を超えてさらに掘り下げたい場合：
アンケートの会話から、参加者が示す主な動機、欲望、または選択の理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの証拠を提供します。
感情分析:素早く感情をチェックしたい場合、以下を試してみてください：
アンケートの回答に表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価してください。各感情カテゴリに寄与するキーフレーズやフィードバックを強調表示してください。
キャンセルされたサブスクライバーのフィードバック用にさらに多くのプロンプトアイデアを、このカスタマーサポート体験アンケートの作成ガイドで見つけることができます。また、最初から尋ねるべき質問のインスピレーションとして、解約者アンケート用のベストクエスチョンをチェックしてください。
Specificによる質問タイプ別の定性アンケートデータ分析
Specificでは、あなたのアンケートの構造に合わせた分析が行われ、明確な洞察が得られます：
自由回答質問（フォローアップなしまたはあり）：このプラットフォームは、各回答とその質問にリンクされたフォローアップの要約を生成し、ユーザーのストーリーとテーマを効率的に抽出します。
フォローアップ付き選択質問:各回答選択肢には独自の要約が与えられ、選択された理由を比較しやすくし、必要に応じて引用を提供します。
NPS質問:各セグメント（解約者、パッシブ、プロモーター）に独自の要約が提供され、それぞれのフィードバックにリンクされた特徴的なドライバーと提案が強調されます。
これをChatGPTで再現することもできますが、各質問タイプに関連してデータを収集、フィルタリング、フォーマットし、整理するのははるかに手間がかかります。
AIコンテキスト制限の課題に取り組む方法
現代のAIには、一度に処理できるデータ（プロンプト＋回答）の量に限界があります。大規模なアンケートを実行したり、長いフィードバックを扱ったりする場合、コンテキストの壁にぶつかるのは現実的な懸念です。
Specificは初めからこれを管理できるように、2つの効果的な方法を提供しています：
フィルタリング：特定の問題を言及したりフォローアップを含んだ回答など、最も関連性の高いデータだけをAIに送信して分析するための素早いフィルタリング。
クロッピング：AIのコンテキストに含める質問とその回答を選択。入力を許容サイズ内に保持し、現在の研究目的に分析を集中させるのに役立ちます。
これらのオプションにより、AIを過負荷にすることなく、定性的データの豊かさを失わずに、狙いを絞った洞察を抽出できます。このワークフローについてさらに詳しくは、AIアンケート回答分析機能のドキュメンテーションでご確認ください。
解約者アンケート回答の分析のための共同機能
解約者のフィードバックに同時に複数のチームメンバーが掘り下げたり、顧客サポートの体験を異なる視点から探る場合、アンケート分析はしばしば混乱します。
インアプリのAIチャットによる共有ディスカバリー:Specificでは、AIと対話しながらアンケートデータを会話形式で分析し、即座にインサイトを得られるため、探索プロセスが従来のダッシュボードよりも自然で柔軟になります。
複数のチャット、カスタムフィルター:同時に複数のチャットを作成でき、それぞれに独自のフィルターを設定できます。例えば、あるチームメイトは「サポート待ち時間」に焦点を当て、他の人は「チケット解決の満足度」を対象にすることができます。各スレッドにはそのコンテキストがありますので、混乱を減らし、部門間チームが一貫性を保つのを助けます。
透明性のあるコラボレーション:Specificの各チャットは作成者を表示し、すべてのメッセージには送信者のアバターが表示されます。これにより、誰が何をしているかが簡単に分かり、分析フェーズ中の責任と透明性を促進します。
知識をみんなに解放:これらの共同ツールを使うと、発見をドキュメントにコピーペーストする必要がなくなり、バージョン管理にも悩まされません。また、リサーチ、プロダクト、サポートチーム間での引き継ぎが速くなり、スムーズになります。この点については、AIアンケート回答分析概要でさらに学ぶことができます。
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AI駆動の分析とより豊かで自然なアンケートインタラクションにより、読者からの実行可能な洞察を得ることがこれまで以上に簡単になり、サブスクライバーが解約する理由とサポート体験の改善方法を学べます。