この記事では、価格と価値についてのカンファレンス参加者アンケートの回答を分析するためのヒントを提供します。適切なツールとAI分析の組み合わせを使用して、アンケートの回答を実行可能なインサイトに変える実践的な方法に焦点を当てます。
アンケート回答を分析するための適切なツールの選択
手法とツールの選択は、アンケートデータの形式と構造に大きく依存します。ここでは、それをどのように分類するかを示します：
定量データ: 特定の価格帯を選んだ人の数や、価値をスケールで評価した人数をカウントするような構造化データを扱う場合、ExcelやGoogleスプレッドシートが役立ちます。これらのツールは、クイックな計算やチャート作成、閉じた質問や評価スケールの分析に最適です。
定性データ: 一方「カンファレンスで価値を見出した点を述べてください」などの自由回答をキャプチャするアンケートの場合、状況は異なります。数十または数百人の参加者の長文回答を手動で確認するのは圧倒されるものです。そこでAIツールが活躍します：テーマを抽出し、意見を要約し、時間を大幅に節約します。
定性回答については、分析ツールに二つの主要なアプローチがあります：
ChatGPTや類似GPTツールによるAI分析
コピーペースト＆会話: 一般的な方法は、アンケートデータをエクスポートしてChatGPT（または類似の大規模言語モデル）に直接貼り付けることです。たとえば「価格を懸念として言及した理由のトップを教えてください」といった質問をすることができます。
機能するが、やや不格好: 短いリストや少量のデータにはこの方法で構いません。しかし、より大きなデータセットの形式設定と送信は厄介で、データの整理やテキスト量の制限を管理するのに余分な時間がかかります。
オールインワンツール、Specificのような
全体のワークフローを簡素化: 会話型アンケートとAI分析に特化したツール（Specificなど）は、収集と分析の両方を合理化します。AI対応のアンケートを開始し、リアルタイムでスマートなフォローアップ質問を行うことで、高品質でより完全な回答を生成します。
瞬時のAI要約とキー・テーマ: 回答が入った途端、AIが要約を生成し、コアトピックを検出し、実行可能なインサイトを指摘します。AIと直接チャットしてさらに詳しく調べることができますが、分析するデータを管理するための機能も備えているので、複数のチャットにコピー＆ペーストするなどの手間が省けます。
より迅速な詳細検討: トピックごとの言及ランキング、価格と感じた価値の間のトレンドなどを瞬時に確認し、セグメント別にデータを比較することが可能です。AIアンケート回答分析がどのように機能するかについては、このガイドを参照してください。
価格と価値に関するカンファレンス参加者調査データを分析するための有用なプロンプト
AI分析の成功の半分は使用するプロンプトにあります。価格と価値の調査データから重要な洞察を引き出すためのいくつかの試行済みのオプションを紹介します：
コアアイデアのプロンプト: これは、すべての自由回答からテーマを抽出するのに最適です。
あなたのタスクは、太字でコアアイデアを抽出すること（コアアイデアごとに4～5語）＋最大2文の説明を提供することです。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアに言及した人数（数字を使用、単語でなく）を指定、最も言及されたものを上位に
- 提案しない
- 指標を示さない
出力例:
1. **コアアイデアテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアテキスト:** 説明文
常にコンテクストを提供: AIはより多くの情報を得ると、より良く機能します。たとえば、参加したのがワークショップ料金を気にするシニア参加者であるなら、その旨を述べてください。このようにプロンプトを作成します：
私のアンケートは、200人のハイブリッドイベントに参加したシニア参加者に送られました。目的は、対面およびバーチャルティケットの価格が、体験や感じた価値にどのような影響を及ぼしたかを理解することにあります。以下の回答から、価格感度に関する主要なテーマを抽出してください。
より深い分析のプロンプト: テーマをリストアップした後、フォローアッププロンプトを使って：
XYZ（コアアイデア）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: パターンを確認または仮説を検証するための直接的なプロンプト：
ネットワーキングの機会の価値について話した人はいましたか？引用を含めて。
ペルソナのプロンプト: 調査対象者を態度やニーズによってセグメント化するのに使用します：
アンケートの回答に基づいて、製品管理における「ペルソナ」と同様に、特徴的なペルソナのリストを特定し、説明してください。各ペルソナについて、彼らの主要な特徴、動機、目標、会話で観察された関連引用またはパターンを要約します。
問題点や課題のプロンプト: 主要な障害を提示するのに最適です：
アンケートの回答を分析し、最も一般的な問題、いら立ち、または市懸念を列挙してください。各項目を要約し、パターンや発生の頻度を注記してください。
センチメント分析のプロンプト: 全体的な満足度を測るのに役立ちます：
アンケートの回答に表れている全体的なセンチメント（たとえば、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を評価してください。各センチメントカテゴリに寄与する主要フレーズやフィードバックを強調表示します。
多くの熟練したチームは、これらのプロンプトを組み合わせて、価格と価値の認識、満足度の欠点、および参加者の認識の背後にある実際の要因を迅速に特定します。教育分野でのAI利用に関する最近の研究では、AIの平均的な感じた価値は3.61/5で、感じた費用は2.58と低いままでした。これは、インサイトを引き出すためのインテリジェントなツールの全体的な有用性が高いと人々が考えていることを示唆しています[1]。 より実践的なガイダンスが必要な場合は、価格と価値についてカンファレンス参加者に尋ねる最良の質問についての詳細なガイドを参照してください。