アンケートを作成する

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AIを活用して、価格設定と価値認識に関する解約した会員のアンケート結果を分析する方法

Adam Sabla - Image Avatar

アダム・サブラ

·

2025/08/23

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この記事では、AIツールを使用して価格と価値の認識に関する解約した加入者のアンケートの回答を分析するためのヒントを紹介します。人々が退会する理由や、あなたの価格戦略について本当にどう思っているのかを理解したい場合は、ここにいます。

アンケート分析に適したツールの選択

アンケートデータを分析する最良の方法は、回答の形式と構造に依存します。異なるデータタイプに最適なものを簡単にご紹介します。

  • 定量データ: 「私たちを推薦する可能性はどのくらいですか?」や「製品はその価格に見合っていると思いますか?」のような質問が含まれる場合、数値を扱うことになります。この場合、ExcelGoogle Sheets のようなツールが完璧に機能し、すぐにチャートを作成することができます。

  • 定性データ: 自由回答や長々とした意見(または絶賛)を扱う場合、少数の回答ならともかく、すべての言葉を読むのは楽しいことではありませんし、効果的ではありません。これらの自由形式の質問や追跡調査に対しては、AIによる分析を使用して、テキストに隠されたパターンを理解する必要があります。

定性的な回答を処理する際のツール選択には二つのアプローチがあります。

AI分析にはChatGPTや類似のGPTツールを使用

エクスポートされた回答をChatGPTやClaudeのようなツールにコピーし、AIと直接会話しながらデータを分析することができます。

これは特にCSVやGoogle Sheetsが手元にある場合に始めやすい方法です。しかし、この方法でデータを処理する際にはいくつかの課題があります。コンテキストの限界に達したり、サブグループをフィルタリングするのが難しかったりするため、会話が実際のアンケートプラットフォームから切り離されてしまいます。

返信が多く、具体的な深堀りが必要な場合、このアプローチはすぐに複雑になります。

Specificのようなオールインワンツール

Specificはアンケートと定性データに特化して設計されています。フォローアップの質問をAI主導でリアルタイムに行うことで、伝統的なアンケートツールでは得られない豊富で具体的なデータを毎回取得できます。

SpecificのAI主導の分析は回答を即座に要約し、パターンを浮き彫りにし、具体的なインサイトを引き出しますので、スプレッドシートを開いたり、200の自由形式のコメントを手作業で読むことはありません。

また、ChatGPTのようにAIと直接会話する利便性を享受しつつ、データのコンテキストを管理するための追加機能を利用できます。このワークフローに興味がある場合はSpecificでのAIアンケート回答分析をチェックしてください。これらのアンケートがどのように組み立てられるかを見たい場合は、解約加入者の価格アンケート構築ガイドにステップバイステップの説明があります。

解約加入者アンケート分析に役立つプロンプト

AI(ChatGPTまたはSpecificのように組み込まれたもの)が最も効果的に機能するのは、具体的な質問をしたときです。価格と価値に関する解約加入者アンケートを分析するためにこのようなプロンプトをテストしましたが、これが本当に効果的でした:

コアアイデアの抽出用プロンプト: 大量の回答から最も重要なトピックを確認したい場合、このプロンプトは基本です。Specificのデフォルトですが、ChatGPTでも機能します。

あなたの役割は、太字でコアアイデア(4〜5語)を抽出し、最大2文の説明を追加することです。

出力要件:

- 不要な詳細を避ける

- 具体的なコアアイデアがどれほどの人数によって言及されたかを示す(数字で表記)、最も言及されたものを上位に置く

- 提案なし

- 表記不要

例示出力:

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、アンケート、状況、目的に関する詳細情報を提供すればするほど、パフォーマンスが向上します。たとえば、次のように追加できます:

価値提案や価格感受性に関連する理由に注目し、改善のための提案を無視してください。無関係なフィードバックは無視してください。

特定のテーマを深掘りするためにAIに「XYZ(コアアイデア)についてもっと教えてください。」と求めます。

トピック検証のプロンプトでは、特定の問題やフィードバックを確認するのに役立ちます。「価格が不公平だと話した人がいましたか?」や「競合他社に切り替えたと言った人がいましたか? 引用を含めてください。」試してみてください。

ペルソナのプロンプトは、ユーザータイプごとの傾向を強調します:「アンケート回答に基づいて、製品管理で使用される'ペルソナ'のような特徴、動機、目標、引用またはパターンを要約してください。」

苦痛点と課題:「アンケートの回答を分析し、価格と価値に関して言及された最も一般的な苦痛点や挑戦をリストします。頻度やパターンも要約してメモしてください。」

動機と駆動要因:「アンケートの会話から、参加者がキャンセルを決定したり、価値認識を語った主な理由や動機を抽出します。同様の動機をデータの証拠とともにグループ化します。」

感情分析:「価格と価値に関するこれらの回答の全体的な感情を評価します(肯定的、否定的、中立)。各感情につき、重要なフレーズやフィードバックを強調表示します。」

提案とアイデア:「解約加入者からの価格や価値に関する提案、アイデア、もしくは要求をすべて特定してリストアップします。」

ショートカットが欲しいですか?これらのプロンプトをSpecificやChatGPTのようなツールでそのまま使用することができます。プリセットを探している場合は、解約者向けのAIアンケートジェネレーターを試してみてください。このツールはこのユースケースのために設計された質問テンプレートを備えています。

Specificが質問ごとに定性データを分析する方法

回答が収集されると、Specificはあなたが尋ねた質問のタイプに分析スタイルを適応させ、時間を節約し、パターンを即座に浮き上がらせます。

  • 自由回答の質問(フォローアップありまたはなし): Specificはすべての回答を要約し、メインのコメントとフォローアップを統合して、共通のテーマの包括的なビューを提供します。回答がトピックやタグで整理されている場合、グループごとの要約が提供され、より詳細な分析が可能です。

  • フォローアップ付きの選択肢質問: 選択可能な回答ごとにフォローアップのすべての回答の個別の要約があります。これにより、価格や価値に関して、批判者、受動者、または切り替え者が具体的に考えていることを簡単に明らかにします。

  • NPS質問:回答は自動的に批判者、受動者、推奨者に分類されます。各グループには独自のフィードバック要約があり、価格感受性が一つのセグメントに集中しているのか、広範囲に分布しているのか明らかになります。

同じことをChatGPTで行うには、データをセグメント化(たとえば、NPSグループや回答選択肢による)し、各グループごとに分析を行う必要があります。これも可能ですが、より手作業になります。

解約加入者に何を尋ねるべきかのアイデアを得るためには、この価格と価値に関するベストアンケート質問のキュレーションリストを確認してください。

膨大な回答セットを分析する際のAIのコンテキスト制限の克服

大量のアンケート回答がある場合、AIツールの「コンテキスト制限」、つまりAIが一度に処理できる最大量のコンテンツにすぐに達します。

  • 関連性による回答のフィルタリング:特定の質問に返信したり、特定の選択を行った回答だけを送信することを選ぶことができます。これにより、分析が重点的になり、AIが主要なセグメントを逃すことがなくなります。

  • AI分析用の質問の選別: AIに送信する質問を「解約の理由は何ですか?」や「私たちの価格設定をどう説明しますか?」のような特定の質問に絞ります。これにより入力がトリミングされ、より多くの回答がコンテキストの範囲に入ります。

Specificにはこれらの機能が内蔵されており、数百の回答を扱う際に便利です。他のツールを使用する場合は、インポートする前にスプレッドシートやCSVをフィルタリングしてセグメント化してください。

ダイナミックAI追跡質問を使用して豊かなインサイトを得る実用例を見たい場合は、AIによるアンケートのフォローアップ機能を詳細に説明しています。

解約加入者アンケートの結果を分析するための協力機能

価格と価値の認識に関する解約加入者アンケートの結果を分析することは、通常単独作業ではありません。CX、製品、さらには財務部門からの観点を得るためには、スパゲッティのようなスレッドや、飛び交う何十ものエクスポートファイルなしにチーム協力を実際にサポートするワークフローが必要です。

チームのためのチャットベースの分析: Specificでは、1つまたは複数の分析チャットを設定し、質問、回答、またはサブグループに基づいてフィルタリングできます。各スレッドは、異なるチームメンバーや部門全体によって所有されることができ、すべての人が彼らの視点を保ちつつ、互いに干渉しないようにします。

明確な所有権と可視性: 各分析チャットには誰が開始したか、メッセージのすべてにアバターが付いて表示されます。共同編集者が誰が何を聞いたかわかり、AIが引き出したインサイトも見ることができます—もうコンテキストを見逃したり、どの分析が誰のものだったかを疑う必要はありません。

徹底的な分析のためのフィルター機能: 各チームは単独のチャットで価格に関する批判者のフィードバックを分析したり、プレミアム機能を使用した元加入者に焦点を当てることができます。新しい質問が浮上した際に、各自の所見を残し、すぐに方向転換することができます。

これらのすべての機能は、迅速で、コンテキストに富み、協力的な探索をサポートします。この点を考慮して自分のアンケートを設計したい場合は、このカスタムアンケートトピック用AIアンケートジェネレーターで遊んでみてください。

価格と価値認識に関する解約加入者アンケートを今すぐ作成しよう

解約した各加入者からより深いインサイトを得るために、AI主導のアンケートを作成し、離脱の背後にある本当のストーリーを探り、価格認識の真実を解明し、回答を瞬時に分析しましょう。

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ぜひ試してみてください。楽しいですよ!

情報源

  1. statista.com。 米国のサブスクリプションサービスの価格引き上げキャンセル率カテゴリ別(2024年調査データ)

  2. forrester.com。 米国の消費者はサブスクリプション企業により良いサービスを求めている(フォレスター、2024年)

  3. statista.com。 世界のサブスクリプションコマースのカテゴリー別解約率(2022年)

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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。

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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。

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