この記事では、スポンサーとのやり取りに関する会議参加者のアンケートの回答を分析する方法についてのヒントを紹介します。実用的なスポンサーのインサイトを得たい場合は、AIアンケート分析への正しいアプローチから始めましょう。ここでは、それを効果的に行う方法を説明します。
アンケート回答を分析するための適切なツールの選択
会議参加者のスポンサー相互作用のアンケートに使用するツールは、収集したデータの種類に合わせる必要があります。アプローチは、回答が構造化されたもの（定量的）か、自由回答（定性的）かによって異なります。
定量的データの回答（「何人の参加者がスポンサーのブースを訪れましたか？」など）は、ExcelやGoogle Sheetsのようなスプレッドシートツールを使って単純に集計できます。クイックピボットテーブルを使用すれば、パターン、平均、ランキングを明らかにし、チャートやクイックサマリーに最適です。
定性的データは自由回答から得られます。参加者が物語を共有し、自分のスポンサー体験を説明したり、フォローアップ質問に回答したりする場所です。データセットが大きい場合、これを手作業で読むのは圧倒されます。テキストが多いフィードバックには、パターンを抽出し、人々が本当に言っていることを要約するためにAIツールが不可欠です。
定性的な回答を扱う際のツールには2つのアプローチがあります：
ChatGPTまたは類似のGPTツールによるAI分析
ChatGPTやその他のGPTベースのAIツールは、テキストが多いアンケートデータセットに適しています。スポンサーのやり取りの返信をエクスポートし、AIとのチャットに貼り付け、サマリー、共通の話題、感情の内訳を求めることができます。
注意点: AIチャットに会話をコピー＆ペーストするのは大規模な場合には便利ではありません。AIボットは処理できるデータ量に限りがあります（コンテキストウィンドウの制限があります）、そしてどの回答がどの回答者に属するかを見失いやすいです。応答をフィルターまたはセグメント化するには、多くの手動データ処理が必要であり、コラボレーションがすぐに混乱します。
Specificなどのオールインワンツール
Specificは、この正確なユースケースのために構築されたプラットフォームの例です。アンケートデータを収集し、AIで分析する会話型アンケートツールです。スプレッドシートやエクスポートを管理するのは時間がかかりますが、Specificは収集段階でデータ品質を向上させるために賢いフォローアップ質問を積極的にします。
SpecificでのAI駆動の分析は: すべての質問に対する即座のサマリー、開かれた回答やフォローアップの明確なテーマ、そして実行可能なインサイトへの直接アクセスを意味します。もうスプレッドシートや手動のコードブックは必要ありません。プラットフォーム内でアンケート結果についてAIとチャットすることもできます—ChatGPTのように、ただしアンケートデータ用に設計され、コンテキストをフィルタリングし、会話をセグメント化し、分析用にAIが見るデータを制御することができます。
興味があるなら、SpecificでのAIアンケート応答分析を詳しく見ることをお勧めします。
もっと高度なまたは学術的なツールを探索したい場合は、NVivo、MAXQDA、Delve、Atlas.ti、LooppanelのようなオプションがすべてAI支援のコーディング、テーマ識別、感情分析機能を提供しており、研究者がテキストベースのアンケート回答の大量を効率的に扱うのを助けます。
スポンサーのやり取りに関する会議参加者のアンケートを分析するための便利なプロンプト
AIはあなたがそれに尋ねる質問の鋭さに依存します—ここではスポンサーとのやり取りに関する会議参加者のアンケートから素晴らしい結果を一貫して得るためのプロンプト例を紹介します。これらはChatGPT、Specific、または任意のGPTスタイルツールで機能します。プロンプトは、定性的データに隠された本当の物語を表面化させる秘密です。
核心的なアイデアのプロンプト: これは大局的な要約のための私の定番です。参加者がスポンサーのやり取りについて最も頻繁に言及する内容を即座に伝えてくれます。
あなたのタスクは、大文字の核心的なアイデア（核心的なアイデアごとに4-5語）を抽出し、最大2文の説明文を追加することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心的なアイデアを言及した人数を指定（単語ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上位に
- 提案禁止
- 示唆禁止
出力例:
1. **核心的なアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **核心的なアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **核心的なアイデアテキスト:** 説明テキスト
ヒント: より良い結果を得るためには、より多くのコンテキストを追加すると良いです。目標や求めているスポンサーのフィードバックの種類を簡単に説明してください—例えば：
この会議参加者のアンケートのデータを分析してください。スポンサーは特にROIと真の参加者エンゲージメントに興味があります—エンゲージメントの質、リードジェネレーション、または記憶に残るブース体験に関連する信号を引き出してください。
さらに掘り下げますか？このプロンプト：「XYZ（核心的なアイデア）についてもっと教えてください」と特定のテーマを分解するか、参加者が何を意味しているのかを明確にするために使用します。
特定のトピックのためのプロンプト: 「誰かがXYZについて話しましたか？」例えば：「スポンサーのワークショップに対する失望を誰かが言及したか？引用を含めてください。」これは、気にかけている信号をチェックするための直接的な方法です。
ペルソナのためのプロンプト: 「アンケートの回答に基づいて、プロダクトマネジメントで使われる『ペルソナ』のように、特定の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、その主要特性、動機、目標、および関連する引用やパターンを要約してください。」
痛点と課題のためのプロンプト: 「アンケートの回答を分析し、スポンサーとのやり取りについて参加者が言及した最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリストしてください。それぞれを要約し、出現頻度やパターンを記録してください。」
感情分析のためのプロンプト: 「スポンサーとのやり取りについてのアンケート回答で示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。各感情カテゴリーに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調してください。」
提案とアイデアのためのプロンプト: 「将来のスポンサーエンゲージメントについて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特定しリストしてください。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。」
満たされていないニーズと機会のためのプロンプト: 「回答者が強調した満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにするためにアンケート回答を調べてください。」
さらにガイダンスが必要ですか？スポンサーとのやり取りに関する会議参加者のアンケートに最適な質問をチェックしてください—優れたインプットが優れたアウトプットを生む秘訣でもあります。
質問の種類に基づいてSpecificが定性データを分析する方法
質問の構造は重要です—特にAI駆動のアクションステップが欲しいときに。Specificがそれぞれのタイプをどのように扱うかをご紹介します：
自由回答質問（フォローアップの有無にかかわらず）: すべての回答に対する一貫した要約が自動的に得られ、フォローアップ質問にリンクされたインサイトがグループ化されます。これにより、人々が言ったことだけでなく、何を意味したのかをコンテキストで浮き彫りにします。
選択肢付きフォローアップ: 「どのスポンサーを訪れましたか？」のような質問と「なぜ彼らを選んだのですか？」のフォローアップを付けた場合、Specificは分析を選択肢ごとに分解します—それぞれのスポンサーまたはオプションがフィードバックと理由のハイライトリールを得ます。
NPS質問: スポンサーについてのNet Promoter Score（NPS）を求めた場合、Specificはフィードバックをセグメントごとに要約します：批判者、中立者、推進者。各グループのフォローアップはそれ自身の簡潔なテーマサマリーを持ち、何が高い満足度と低い満足度を駆動するのかを明確にします。
同じパターンをChatGPTで使用することができます—それは単により手動です。AIで分析するために質問、セグメント、スコアごとに応答をフィルターし、グループ化した後にAIに貼り付けます。ハンズオンの手順を希望する場合は、会議参加者のスポンサーとのやり取りのアンケートの設計と分析のガイドをご覧ください。
アンケート応答分析のAIコンテキストウィンドウ制限の処理方法
AIツールにはコンテキスト制限があります—一度に特定の量のテキストしか「見えません」。何百ものアンケート応答がある場合、それらすべてが一度に分析するために収まるわけではありません。それに対処する方法と、Specificがそれを自動で行う方法を示します：
フィルタリング: AIを最も関連性の高い応答に集中させます。例えば、スポンサーエンゲージメントに関する特定の質問に答えた参加者や推進者/批判者だけに絞ることができます。これにより、AIは関連する会話のみを処理し、ノイズを飛ばすことができます。
質問のクロッピング: AIにすべての回答を送信する代わりに、分析のために重要な質問のみを選択します。コンテキストサイズを縮小することで、より多くのユニークな会話をレビューすることができます—大規模なイベントや多トラック会議のアンケートが多くの場合に最適です。
もっとコンテキストに配慮したフィルタリングとクロッピングオプションについては、SpecificにおけるAIアンケート応答分析の仕組みを探索してください。
会議参加者アンケート回答を分析するためのコラボレーション機能
アンケート分析のコラボレーションは悪名高く難しいです。 異なるチームメンバーがスポンサーに関する会議参加者のフィードバックをさまざまに扱いたい場合、洞察（とコンテキスト）がスプレッドシートや無限のメールチェーンの間で失われやすいです。
Specificでは、まるで同僚とブレインストーミングするかのように、AIとチャットしてデータを分析します。 各チャットに必ずしも同じフィルターが設定されているわけではありませんが、「スポンサーAを訪れた人のみ」や「初参加者のみ」を含めることができます。誰が各チャットを開始したかを見ることができるため、スレッドの所有権を明確に保つことが容易です。
会話の透明性は組み込まれています。 あなたや同僚がスポンサーとのやり取りに関するフィードバックについてAIとチャットする間、それぞれのメッセージには送信者のアバターが表示されます。誰がどの質問をしたか、そして回答がどうだったかを全員が見ることができ、営業、マーケティング、スポンサーシップチームでの知識共有がシームレスに行われます。
コラボレーションは速度と品質を意味します。 スポンサーのフィードバックを分析する際、重複作業、バイアス、または不完全な報告を避け、全員が共有された、AI強化の分析スペースから作業します。
今すぐ会議参加者のスポンサーとのやり取りに関するアンケートを作成しましょう
あらゆるスポンサーとの接点からの詳細で実行可能なインサイトを得る—自分のアンケートを開始し、AIのフォローアップでより豊富な回答をキャプチャし、次のイベントの成果を向上させるためにフィードバックを共同で分析しましょう。