この記事では、顧客のNet Promoter Score（NPS）に関するアンケートの回答を分析するためのAIと最新の研究アプローチを使用して、より深く、より迅速な洞察を得るためのヒントを提供します。
アンケート回答を分析するための適切なツールを選ぶ
アンケートの回答データを分析する際、最適なアプローチは回答の形式に依存します。構造化された定量的なものか、より自由形式の質的なものかによって異なります。
定量データ: アンケートの結果が数値的な場合（たとえば、プロモーター、批判者、または中立者の数）、ExcelやGoogle Sheetsのようなクラシックなツールが最適です。特別なソフトウェアを使わずに、NPSを簡単に計算し、基本的な統計を実行できます。
質的データ: 自由回答のアンケートやフォローアップ質問は別のものです。数百の文章化された回答を読むのは現実的ではありません。ここでAI、特に現代の言語モデルが登場し、アンケートの会話から価値を引き出す方法を変革します。実際、AIと自然言語処理（NLP）はアンケート分析を劇的に改善し、リアルタイムで回答を解釈し、チームの次のステップのために高品質で実行可能な洞察を提供します [1]。
質的な回答に対処する際のツールには2つのアプローチがあります：
ChatGPTまたは類似のGPTツールを使ったAI分析
顧客のNPSアンケートデータをエクスポートして、自由回答をChatGPTまたは類似の大規模言語モデルに貼り付けることができます。その後、テーマや課題、アイデアについて質問するためにAIとチャットするだけです。
この方法は、小規模データセットに対しては安価でアクセス可能です。 しかし、実際のアンケートボリュームを扱うときは、データを行ったり来たりするのは不格好です。すべてを整理したり、正しい質問を参照していることを確認するのは難しいです。また、コンテキストのサイズ制限が厳しい：すべてのデータを収めることができない場合があります、強制的に手動で分割しなければなりません。
賢いプロンプトの作成が依然として必要ですし、どのデータバッチを分析しているかを追跡する必要があります。短く言えば、ChatGPTは強力ですが、かなりの手作業が必要で、アンケートのためのワークフローには構築されていません。
すべてを一つにまとめたツール「Specific」
Specificはまさにこのユースケースのために作られています。それは顧客のNPSアンケートデータ（オープンテキスト、フォローアップ、複数選択肢を含む）を集め、AIで即座に分析するAI搭載のアンケートプラットフォームです。
Specificは基本的な自由回答分析を超えて: アンケート中に賢いフォローアップ質問を自動的に行い、最初からより豊かで有用な回答を得ることができます。分析の時には、回答を要約し、キーとなるテーマを見つけ、アクション可能な洞察に変えます—スプレッドシートや手作業は必要ありません。
AIとアンケート結果についてチャットすることができます、ちょうどChatGPTと同様ですが、アンケート分析用に設計された追加機能があります。回答者のコンテキストを管理し、質問または回答グループごとにテーマを分解し、コラボレーションを組み込んでいます。
簡単な体験をお望みなら—アンケート作成から深い質的分析まで—特化型のアンケートツールであるSpecificが役立ちます。 もちろん、DelightedやRetentlyのような他のAIを使用したNPS分析プラットフォームもあり、アンケートを自動配布し、即時洞察を提供します [2][3]。
顧客NPSアンケート回答を分析する際に使える有用なプロンプト
AIを使用して顧客のNet Promoter Scoreに関するアンケート回答を分析する際、プロンプトはあなたの最強の武器です。SpecificのAIチャット、ChatGPT、またはあらゆる先進的な言語モデルでこれらを使用できます。回答を貼り付け、AIに重荷を担がせましょう。NPSアンケート分析のための基本的なプロンプトを以下に示します：
中核的なアイデアのプロンプト: 大規模なアンケート全体で上位テーマとテーマを抜き出すのに最適で、自由形式のNPSフィードバックを含む：
あなたのタスクは、太字で中核的なアイデアを抜き出し（中核的なアイデアごとに4〜5語）、最大2文の説明文を提供することです。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定の中核的アイデアが言及された人数を明記（言葉ではなく数字で）、最も言及されたものを上位に
- 提案なし
- 示唆なし
例出力：
1. **中核的なアイデアテキスト:** 説明文
2. **中核的なアイデアテキスト:** 説明文
3. **中核的なアイデアテキスト:** 説明文
常にコンテキストを提供する:AIはアンケートの焦点、目的、または役立つ情報を伝えると、より良い結果を出します（「これは新機能の導入後の顧客NPSアンケートです。私たちは機能の導入と全体的なロイヤルティを重要視しています。」）たとえば：
製品ローンチ後の顧客NPSアンケートの回答を分析してください。批判者がなぜ不満を抱いているか、プロモーターが最も好きな点に焦点を当てながら、5つの重要な洞察を浮き彫りにする。
テーマを掘り下げるプロンプト: パターンや新しいテーマに気づいたら使用：
その中核的なアイデアについてもっと教えて
言及を検証するプロンプト:特定の領域について顧客が話したかを確認するために使用（「速度について誰かが言及しましたか？」）：
誰かが[中核的なアイデア]について話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト:あなたのNPSフィードバックでの顧客の特徴を発見するため：
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、独特のペルソナのリストを識別し、説明します。それぞれのペルソナについて、彼らの主な特徴、動機、目標、会話で観察された関連する引用やパターンを要約します。
痛みのポイントや課題のプロンプト:主な痛みのポイントやフラストレーションをマッピングする：
アンケートの回答を分析し、最も一般的な痛みのポイント、フラストレーション、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、パターンや頻度の有無を記載してください。
センチメント分析のためのプロンプト:ムードを評価：
アンケート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寄与する主要なフレーズやフィードバックをハイライトします。
提案やアイデアのプロンプト:すべてのリクエストを実行可能な方法で集める：
アンケート参加者から提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定してリストアップします。トピックまたは頻度別に整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。
より専門的な戦略については、 顧客のための素晴らしいNPSアンケート質問と、この 顧客NPSアンケート作成の手順ガイドをご覧ください。
質問タイプに基づく質的データの分析方法
質問タイプごとにアンケート分析をどのように分解するかについて、多くの混乱が見受けられます。Specificでは、システムが自動的にこれを処理します：
フォローアップの有無に関わらず自由回答: Specificはこれらの質問へのすべての回答の要約を提供し、フォローアップ回答のグループごとの個別分析も行います。これにより、上位のテーマと、根本的な原因の説明の間を区別するのに役立ちます。
フォローアップ付きの選択回答: 各回答選択には、関連するフォローアップ回答のカスタム要約があり、人々が各選択肢を選んだ理由や選択の背後にあるニュアンスを見ることができます。
NPS質問: すべてのNPSバケット（プロモーター、中立者、批判者）について、Specificは自由回答のフォローアップ回答を要約します。これにより各グループがその評価を行った理由に関する焦点を当てた洞察が得られます。
このすべてをChatGPTでも実行できますが、特に各グループや質問を個別に分析したい場合、コピーやフィルタリングが必要です。
どのように機能するか見てみたいですか？AIアンケート分析ページには、これらの機能のライブデモがあります。
NPSアンケートを分析する際のAIコンテキストサイズの制限への対処
AIを使用したアンケート分析の実際的な課題の一つはコンテキストサイズの制限です。ChatGPTを含むほとんどのAIモデルは、一度に処理できるテキストの量に制限があります—したがって、何百または何千もの顧客回答を持っている場合、戦略が必要です。
コンテキストを管理するための2つの確立された方法があります（両方ともSpecificに組み込まれています）：
フィルタリング:最も関連性のあるアンケート会話のみをAIに送信します。特定の質問への回答や回答タイプ別にフィルタリングできます—たとえば、批判者のフィードバックのみ、または新機能についてコメントした人のみを分析します。
クロッピング: AIに送信する質問（および関連する回答）を制限します。大規模なデータセットの場合、分析したいキークエスチョンに絞って他の会話のためのコンテキストの空きを確保しましょう。
Specificは、これらの両方に対して標準のコントロールを提供しますが、一般的なAIツールでも手動で似たアプローチを使用できます。
コンテキストサイズは、アンケート分析のために特化されたプラットフォームが優れている理由の一つです—分析のためのアンケートデータの選択とバッチ処理を合理化するので、エクスポートファイルのチャンクを管理する手間が省けます。
顧客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
顧客NPSアンケート分析におけるコラボレーションは苦痛になることがあります: スプレッドシートをメールで送り、無限のドキュメントバージョンを交換したり、「他のチームに報告する」ことは意思決定を遅らせます。
Specificは一緒に分析し、コンテキストでチャットすることができます。 あなたとあなたのチームは、たとえ異なるアンケートセグメント（例えば、中立者のみや、チャーンを言及した人のみ）であっても、AIチャットを何件でも同時に開始できます。それぞれのチャットには、誰がそれを作成したかが明示されるので、どのチームメイトがどの質問を掘り下げているかに関する混乱はありません。
コラボレーションのリアルタイム可視性: 誰かが質問をしたり、データスライスを探索するたびに、その名前とアバターがチャットに直接表示されます。誰が発見を提供したか、または前回の終了場所を特定するのがはるかに容易で、引き継ぎの混乱を排除します。
フィードバックと分析は実際のアンケートデータに接続されています、 したがって、常にインサイトの出所にさかのぼることができます。これは、誤解されたフィードバックに基づいて行動することがスコアやロイヤルティを損なう可能性がある顧客NPSプロジェクトでは非常に重要です。
これらのコラボレーション機能を使用することで、顧客サクセス、プロダクト、リサーチチームはより迅速にインサイトを発見し、規模に関係なく顧客NPSアンケートの共通理解を築けます。
今すぐNet Promoter Scoreに関する顧客アンケートを作成
有意義なNPSフィードバックをキャプチャし、自然に顧客と関わり、AI搭載の分析と手間のないコラボレーションで回答を即座に分析しましょう—今日から始めて、真にロイヤルティを促進するものを発見してください。
