この記事では、顧客満足度に関する顧客調査の回答を分析する方法についてのヒントをご紹介します。AIを活用した調査回答分析の実践的なステップを見ていきましょう。
調査データ分析に適したツールの選択
顧客満足度調査の分析に使用するアプローチとツールは、調査データの構造に依存しています。
定量データ： 数字を見る場合、例えばどれだけの顧客がボックスをチェックしたかや評価を選んだかなど、ExcelやGoogleスプレッドシートだけで十分です。これらのツールは、単純な定量的結果を瞬時にスライス、ダイス、視覚化するのに役立ちます。
定性データ： ここが難しいところです。自由回答やフォローアップ質問のテキスト回答は、顧客がどのように感じるかを教えてくれますが、数百の長い回答を読むのはスケーラブルではありません。このとき、AIによる調査分析が救世主になります。
定性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：
AI分析のためのChatGPTまたは同様のGPTツール
回答のエクスポートとコピー： このアプローチでは、自由回答の調査結果をエクスポートし、それをChatGPTや同様のGPT搭載ツールに貼り付けます。その後、AIに要約、テーマ、または痛点を抽出するように依頼できます。
制限された便利さ： 大規模なデータセットをChatGPTにコピーするのは面倒で、コンテキストの制限に達する可能性があります。コピー・ペーストでフォーマットが失われることがあり、どのデータをプロンプトに入れるか手動で管理する必要があります。実行可能ですが、繰り返しの分析にはあまりスマートではありません。
Specificのようなオールインワンツール
特別に開発されたソリューション： Specificは、AIを活用した調査データの収集と分析のために構築されています。対話形式の調査を通じて顧客の回答を収集するだけでなく、AIを活用して定性的データを瞬時に要約、テーマ化、アクション可能なインサイトに変換します。スプレッドシートやカットアンドペーストの苦労はありません。直接AIと結果についてチャットするので、何が質問可能かを考える必要がありません。SpecificでのAI調査回答分析の仕組みについてもっと読むことができます。
豊富なデータを得るための組み込みフォローアップ： Specificはリアルタイムで賢いフォローアップ質問を行い、各顧客の回答をより深く、価値のあるものにします。つまり、表面的なフィードバックだけでなく、コンテキストや根本原因、感情も得られます。データの質への影響が気になる場合は、自動AIによるフォローアップについてさらに調べてください。
柔軟なインタラクション： ChatGPTと同様に、AIとリアルタイムで結果についてチャットすることができますが、使用するコンテキストをより細かく制御できます。さらに、コラボレーションや解析対象をフィルタリングするための追加ツールにもアクセス可能です。
大規模なテキストデータセットから洞察を引き出すためにGPTベースの機能を利用するプラットフォーム（Looppanel、Insight7、SurveySensumなど）は、効率化の必要性を反映しています。多くの企業がこのような技術に依存しており、経済が厳しい中で顧客満足度が苦戦する中、調査分析は単なる必要ではなく、ミッションクリティカルなものになっています。[1]
調査質問の最適化と作成のヒントについては、顧客満足度調査のベスト質問もしくは顧客満足度のためのAI調査生成ツールをご覧ください。
顧客満足度に関する顧客調査を分析する際に使用できる便利なプロンプト
AIから価値を得るには、データサイエンティストである必要はありません—最も重要なのは、顧客満足度調査の回答を分析するための正しい質問、“プロンプト” を尋ねることです。ChatGPTのようなツールで、またはSpecificのAIチャットで直接使用できる実用的なプロンプトをいくつかご紹介します：
核心的なアイデアのプロンプト： これは、主要なテーマを簡潔でランク付けされたリストにするプロンプトです。大規模な調査データセットに最適で、Specificの核心分析システムに組み込まれています：
あなたのタスクは、太字の主要なアイデア（各アイデアに4〜5語）＋最大2文の説明を抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定の主要アイデアが何人によって言及されたかを指定（文字ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを上位に
- 提案なし
- 表示なし
例の出力：
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
より良い結果を得る方法： AIは調査、製品、または目標に関する背景を少し共有することで常にパフォーマンスが向上します。例えば：
我々のSaaS製品に関する年次顧客満足度調査からの顧客の回答を分析します。低スコアを引き起こす最大の痛点と顧客が最も気に入っている点を理解し、リーダーシップに報告し、サポートを改善することを目的としています。
洞察を深める： AIが主要なアイデア（例えば「長い待ち時間」）をリストアップした場合、その後で：
長い待ち時間（主要なアイデア）について詳しく教えてください
AIはその詳細を分解し、支持する引用や顧客タイプごとにさらにセグメント化して提供できる。
特定のトピックのプロンプト： 特定の問題が生じたかどうかを確認したい場合、試してください：
請求問題について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
AIは、特定のトピックや苦情が満足度指標に影響を与えたかどうかを確認するのに役立ちます。
ペルソナのプロンプト： 回答者の中で誰が誰なのかをセグメント化するのに最適です：
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た特徴的なペルソナのリストを特定して説明してください。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またはパターンを要約します。
痛点と課題のプロンプト： 繰り返しの課題や痛点を直接抽出するには：
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、不満、または課題をリストアップします。各項目を要約し、パターンや頻度を記録します。
感情分析のプロンプト： 満足度と感情の全体的な状況を把握するには：
調査回答に表現されている全体的な感情を評価します（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）。各感情カテゴリーに貢献する重要なフレーズやフィードバックを強調します。
提案とアイデアのプロンプト： アクション可能な提案を目立たせたい場合：
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定してリストアップします。トピックまたは頻度ごとに整理し、関連する直接的な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プロンプト： イノベーションと改善のために：
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解明するために調査回答を調べます。
このようなプロンプトは、分析を迅速化し、重要な顧客フィードバックを見逃さないようにします。アクション可能なデータを得るための調査の構造化についての詳細は、顧客満足度に関する顧客調査の作成方法に関する記事をご覧ください。
Specificが各調査質問に対する定性データを分析する方法
Specificが調査データを分析する方法は、質問のタイプによって異なります：
自由回答質問（フォローアップ有無に関わらず）： AIはその質問に対するすべての回答を要約し、フォローアップの回答の要約を重ね合わせます。これにより、すべての言葉を読むことなく包括的な概要が得られます。
フォローアップ付きの選択肢質問： 各選択肢は独自の「バケツ」として扱われます。Specificは、選択ごとに与えられたフォローアップ回答の要約を生成します。これにより、人々が何を選んだかだけでなく、なぜそれを選んだのかを見ることができ、より重要です。
NPS質問（ネットプロモータースコア）： NPSでは、回答はグループ（デトラクター、パッシブ、プロモーター）ごとに自動的に分類されます。AIは各顧客タイプごとにフォローアップ回答の要約を提供するので、プロモーターを駆動する要因とデトラクターが苦しむ点を確認できます。
これらのワークフローをChatGPTで自分で再現することもできますが、各質問に応じた分析を同期させるためには、より多くの手動設定と努力が必要になります。
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大規模調査におけるAIコンテキストサイズの制限の対処法
AIによる顧客調査分析におけるもう一つの現実の課題は、AIのコンテキスト制限です。回答が数百または数千ある場合、それらはAIの入力ウィンドウに収まりません。Specificおよび他のいくつかのプラットフォームは、2つの賢い方法でこれを自動的に解決します：
フィルタリング： ユーザーが特定の質問に回答した会話または特定の選択を選んだ会話に分析を絞り込みます。これにより、AIは関連するもののみを読み取り、分析します。
クロッピング： 分析する調査の質問を選択し、それらだけをAIコンテキストに一度に送信します。これにより、定性的分析をスケールアップでき、制御を失わずに制限を超えることはありません。
結果は？大規模な顧客満足度調査でも、妥協せずに深く、正確な分析が可能になります。Insight7やSurveySensumのようなプラットフォームには、調査ボリュームを賢く処理するための類似機能があります。[2][3]
顧客調査回答を分析するための協力機能
顧客調査におけるチームベースの洞察共有は多くの場合課題です —特に販売、サポート、製品チーム全員が関与したいと思う顧客満足度の場合には。分析がスプレッドシートで囲い込まれる、またはメールチェーンでニュアンスが失われる様子を我々はみんな目にしています。
協力的なAIチャット： Specificでは、分析がAIチャットインターフェイスで直接行われます。誰もがAIと独自のチャットスレッドを開始できます—質問をしたり、ユニークなフィルタを実行したり、自分の関心領域（チャーン、オンボーディング、サポートの痛点など）に焦点を当てたりできます。
並行チャットとフィルタ： 各AIチャットは独自のトピック、質問の選択、適用されたフィルタを持つことができますので、実験やディープダイブが同時に行われます。誰がどの会話を作成したのかを常に見ることができ、すべてのメッセージは送信者のアバターでタグ付けされているため、チーム全体のディスカッション履歴を簡単に追跡できます。
シームレスなマルチユーザーワークフロー： この協力的なレイヤーにより、製品マネージャー、サポートリーダー、エグゼクティブが分析からアクションに迅速に移ることができ、手動のオーバーヘッドや同期が取れないスプレッドシートも減ります。結果は即座に表示され、最新の顧客満足度の回答を常に反映しています—バージョン管理の悪夢はもうありません。
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