この記事では、顧客サポート満足度に関する顧客調査の回答をどのように分析するかについてのヒントを提供します。AIを使用した調査回答分析の実践的方法を説明しますので、データから明確で実行可能な洞察を得ることができます。
分析のための適切なツールを選択する
調査データを分析する際、アプローチとツールセットは、収集したデータのタイプに大きく依存します。
定量的データ: 構造化された回答（特定の評価や選択肢を選んだ顧客数など）を扱う場合、ExcelやGoogle Sheetsは、カウント、フィルタリング、迅速な概要把握に効率的です。
定性的データ: 自由回答やフォローアップ質問からのデータには、貴重なコンテキストがありますが、一行ごとに処理するのは困難です。フィードバックを段落ごとに手動で確認するのは苦痛なだけでなく、大規模にはうまくいきません。AIツールが、テーマと感情を効果的に抽出するために必要です。
定性的な回答を扱う際にツールを選ぶには2つのアプローチがあります：
AI分析にChatGPTや類似のGPTツールを使用する
ChatGPT（または同様な大規模言語モデル）を使用すると、エクスポートされた回答のブロックを入力し、その内容について会話できます。テーマの抽出、アイデアのクラスタリング、「誰かがXYZについて言及しましたか？」という質問への回答に非常に強力です。
しかし、トラブルフリーではありません: 大きなCSVファイルを入れ替え、コンテキストサイズの制限内にとどめ、チャットの構成を失わないようにすることは、すぐに古くなります。何百ものオープンな回答がある場合、このアプローチはすぐに手に負えなくなります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはまさにこのユースケースに最適です： データ収集とAI駆動の分析をシームレスに統合したAI調査ツールです。回答が入ると、プラットフォームは自動的にフォローアップ質問を行うので、従来の静的調査よりも豊かで高品質なデータを収集できます。詳しくはAIフォローアップ質問機能をご覧ください。
分析の魔法: SpecificのAIサマリーエンジンは、即座に回答を重要なアイデアに整理し、共通テーマを示し、AIと直接データについてチャットできます。これにより、スプレッドシートのソートを超えた分析が可能になります。また、どのデータが分析されるかのフィルタリングを細かく制御し、異なるチームや質問に対する分析セッションを簡単に管理できます。
最高の部分は: AIとチャットすることで、調査と分析のフローの両方を作成できます。始めたい場合は、顧客サポート満足度のための調査ジェネレーターを試してみてください。
顧客サポート満足度に関する顧客調査データを分析するための有効なプロンプト
効果的なプロンプトは、AIが膨大なフィードバックを減らし、重要な点を際立たせるのに役立ちます。Specific、ChatGPT、他のAI調査ツールを使用する場合のプロンプトを以下に示します。
コアアイデア用のプロンプト: これは大局的なテーマを抽出し、データで圧倒されているときに集中しているときに最適です。
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で（コアアイデアごとに4-5語）抽出し、最大2文の説明を加えることです。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアイデアを何人が言及したかを指定する（数字を使い、最も言及されたものを上に）
- 提案なし
- 指示なし
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
プロンプトのコンテキストが重要です: AIはシーンを設定するとパフォーマンスが向上します。例えば、コアアイデアプロンプトを実行する前に：
顧客サポート満足度調査の回答を分析し、共通テーマや改善すべき分野を特定します。調査の目標は、サポートに問い合わせた後に顧客にとって最も重要なことを明らかにし、どこで改善できるかを見つけることです。
詳細探求のプロンプト: コアアイデアが際立った後、次のように尋ねることで拡大します：
[コアアイデア]についてもっと教えてください
特定のトピック用のプロンプト: 既知の懸念や機能が言及されているか確認したい場合：
[特定の機能/課題]について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのためのプロンプト: 回答した顧客のタイプを理解することでターゲティングが鋭くなります：
調査回答に基づいて、プロダクト管理で使用される「ペルソナ」に類似した、特定のペルソナのリストを特定し記述します。各ペルソナについて、その主要な特性、動機、目標、および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。
痛点と課題のためのプロンプト: 顧客の不満点の明確なリストは、製品とサポートチームにとって貴重です：
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または言及された課題をリスト化します。各々を要約し、発生頻度やパターンを記します。
感情分析のためのプロンプト: 全体的なムードをすばやく評価し、何がうまくいっているか、またはうまくいっていないかを強調します：
調査回答で表現された全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価します。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。
調査質問のデザインに関する詳細はこちらの記事で取り上げています。調査作成にお手伝いが必要な場合は、こちらにフルガイドがあります。
質問タイプに基づいて定性的データをSpecificで分析する方法
Specificは質問タイプに基づいてデータを異なる方法で処理し、常に豊かで実行可能なサマリーを表示します：
自由回答（フォローアップの有無に関わらず）: 主要な応答とそのフォローアップのすべてのインスタントサマリーを取得します。もはやすべての返信を読む必要はありません。AIに重要な点を浮かび上がらせましょう。
フォローアップ付きの選択: ツールは各選択に関連するフォローアップ回答を要約し、なぜ人々が特定のオプションを選んだのかを示します。
NPS（ネットプロモータースコア）: プロモーター、パッシブ、ディストラクターに対して、各グループに関連するフォローアップの特異なサマリーを取得します。これが忠誠心に影響を与えるものを理解するのに重要です。
この作業をChatGPTで手動で行うことも可能ですが、多くのバック＆フォース、質問コンテキストのトラッキング、ステッチなどの作業が必要になります。実際には、Specificのような専用プラットフォームを使用することで、このプロセスがはるかに労力を軽減し、エラーが少なくなります。
AIのコンテキスト制限に対するチャレンジの取り組み
率直に言って、AIにはコンテキストサイズの制限があり、何百もの調査回答を分析する際には頭痛の種になります。1回のクエリでデータをすべて収めることができず、見逃される洞察が生じる可能性があるからです。
フィルタリング: Specificでは、選択した質問への返信を含む会話のみが分析されるようにフィルタリングできます。これにより、フォーカスを絞り、より大きなデータセットが解放されます。
トリミング: AIにすべての質問を送信しないでください。関連するものだけを分析に含めるようにデータをトリミングしてください。これにより、コンテキスト制限の下で、より多くの回答をレビューできます。
独自のワークフローをChatGPTを使用して構築する場合、これらの制限に合わせてデータを手動で分割する必要があります。可能ですが、より多くのハンズオン作業が予想されます。
顧客調査回答を分析するための協働機能
顧客サポート満足度調査分析でのコラボレーションは、単にスプレッドシートを共有するよりも簡単ではありません。異なるチームメンバーは、サポート、製品、CX、リーダーシップなどに応じてデータを細断し、分析する必要があります。
チャットで調査データを分析: Specificでは、チームの誰でもフィルタリングされたデータで新しいAIチャットを開始できます。たとえば、顧客が「返信が遅い」や「エスカレーションプロセスが混乱している」と言及した回答に焦点を当てています。
複数のチャット、複数の角度: 各チャットは独自のフィルタまたは分析質問を持って実行できます。誰が各チャットを作成したか、その焦点を常に確認できます。洞察を集めるための協働に最適です。
明確な所有権: 分析チャットでの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。誰が洞察を持っていたか、誰がその引用を共有したか、誰がどの角度で分析したかを推測する必要はありません。
すべてが1つの安全な場所に: ファイルやスレッドを取り扱う代わりに、すべてが保護されたワークスペースにあり、誤解やデータの損失のリスクを減少させます。
分析での協働は、AI調査エディターを使用するときにも止まりません。チームは、チャットで調査の編集と反復を行うことができるため、オペレーションサポートを待つ必要がありません。
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