この記事では、顧客のアンケート結果を、ウェブサイトの使いやすさに関するAIアンケート分析ツールと実証済みのプロンプトを使用して分析するためのヒントを紹介します。
アンケート回答分析に適したツールの選択
アンケート回答の分析に適したアプローチとツールは、データが定量的か定性的かによって異なります。以下にその違いを説明します：
定量データ: 顧客アンケートで簡単な選択肢の質問（例：「当社のウェブサイトにどれくらい満足していますか？」）をした場合、ExcelやGoogle Sheetsなどのツールが非常に有効です。回答を迅速にカウントし、トレンドを視覚化し、チームと数値を共有できます。
定性データ: オープンエンドの質問や追跡質問を使用した場合（例：「当社のウェブサイトに関して改善してほしいことは何ですか？」）、回答は多くの場合長く、さまざまです。20～30人の顧客であっても、すべてを手動で読むのは現実的ではありません。ここでAIツールが強力な武器となります。AIを使えば、数秒で豊かなフィードバックを処理し、主要なアイデアを引き出すことができます。AIは現在、この種のデータを処理するために不可欠と見なされており、トレンドを見つけ、問題を強調し、類似したフィードバックを効率よくグループ化できます。AI駆動の分析は、大量の定性データを処理し、パターンを識別し、行動可能なインサイトを従来の方法よりも迅速に生成できます [2]。
定性回答を扱う際のツールに関するアプローチは2つあります：
AI分析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
アンケートデータをChatGPTや類似の言語モデルにコピーして結果について会話を始めることができます。 たとえば、オープンエンドの回答をペーストし、テーマを見つけたりフィードバックを要約したりするように促します。
しかし、このアプローチはしばしば不格好です。 データを手動でエクスポートしてクリーニングし、巨大なデータセットを分割（コンテキストサイズの制限のため）し、プロンプトを慎重に構造化する必要があります。繰り返しが多く、実際の分析よりも準備作業に多くの時間を費やしてしまうことがあります。
オールインワンツール「Specific」
Specificは、これらの顧客アンケートワークフローのために設計されています。会話型アンケートを作成し、オーディエンスに向けて起動し、スプレッドシートなしで回答を即座に分析できます。
データを収集しながら、SpecificのAIがリアルタイムでカスタムの追跡質問をし、標準的なアンケートよりも非常にリッチなフィードバックを得ることができます。（AIフォローアップについてはこちらをご覧ください。）
一度回答を受け取ると、分析はワンクリックで可能になります：AIが各回答を要約し、繰り返しのテーマを見つけ、オープンエンドのフィードバックをすべて行動可能なインサイトに変換します—手作業は全く不要です。データについてAIと直接チャットできます。ChatGPTのように会話し、追加のパワーを持つことができます：顧客セグメントでフィルタリングし、問題領域にズームインしたり、チームレポートのために要約をエクスポートしたりします。AIによるアンケート回答分析について詳しくはこちらをご覧ください。
顧客ウェブサイトの使いやすさアンケートの回答を分析するための有効なプロンプト
プロンプトはAI分析の力を解き放つ鍵です。ChatGPT、Specific、またはGPT搭載分析ツールでデータを深く掘り下げるためにこれを使用します。ここで私は、顧客のウェブサイト使いやすさ調査で使用する実際のプロンプトを共有しています。
コアアイデア抽出のプロンプト: これはすべてのフィードバックにわたって最大のトピックまたはテーマを引き出します。Specificでデフォルトで使用される、実戦でテストされたものです。
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出すること（各コアアイデア4-5語）+最大2文の解説をつけることです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを何人が言及したかを数字で指定し、最も多く言及されたものを上に配置する
- 提案なし
- 示唆なし
出力例:
1. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
より良い結果のために、AIにアンケートの詳細を提供してください。回答者のタイプ、学びたいこと、ウェブサイトの変更を検討していることを伝えましょう。以下のような例を上げます：
これはコンテキストです：私たちはウェブサイトの使いやすさに関する継続的な顧客調査を行っているSaaS企業です。主な目標はモバイルナビゲーションを改善し、商品ページからのコンバージョンを増やすことです。以下が回答です。上記と同様にコアテーマを抽出してください。
特定のアイデアの説明を求めるプロンプト: 一度コアアイデア（例：「チェックアウトプロセスが混乱する」）が見つかったら、さらに詳しく掘り下げてください：
チェックアウトプロセスが混乱することについてもっと教えて
特定のトピックを調べるプロンプト: 顧客が特定の機能について話しているか知りたいですか？これを使ってください：
アカウント登録について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
痛点と課題のプロンプト: 顧客が抱えている問題を迅速に発見するために：
アンケート回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、不満、または課題をリストアップしてください。それぞれを要約し、出現頻度やパターンに注意を払いましょう。
動機とドライバーのプロンプト: 顧客が戻ってくる理由、または去った理由を見つけるため：
調査会話から、参加者が行動または選択をした動機、欲求、または理由を抽出してください。同じ動機をグループ化し、データからの裏付けを提供してください。
感情分析のプロンプト: ムードを迅速に把握するために（ポジティブ、ネガティブ、中立）：
アンケート回答に表現された全体的な感情を評価してください（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）。各感情カテゴリに寄与するキーのフレーズやフィードバックを強調表示してください。
提案とアイデアのプロンプト: 改善案と機能リクエストを一気に収集するため：
アンケート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てリストアップしてください。トピックや頻度によって整理し、関連する場合は直接の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: ウェブサイトがまだ劣っている点を知りたいですか？これを試してください：
アンケート回答を検討し、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してください。
アンケート作成や質問デザインについては、ウェブサイト使いやすさに関する顧客アンケートの作り方およびウェブサイト使いやすさ顧客アンケートの最適な質問をご覧ください。
Specificによる質問タイプ別の分析のしくみ
Specificは、ウェブサイトの使いやすさアンケートからの定性データを深く掘り下げるために一から構築されています。以下は、さまざまな質問タイプにどう取り組むかです：
フォローアップ付きまたはなしのオープンエンド質問： すべての回答が簡潔に要約され、そのトピックに関連付けられたフォローアップ質問のグループ化されたテーマやハイライトが示されます。スプレッドシートや手動のクラスタリングは不要です—AIがその役割を果たします。
フォローアップ付きの選択肢: 各選択肢はフォローアップ回答のための独自のサマリーページを持っています。これにより、人々が特定の答えを選んだ理由が彼ら自身の言葉で示されます—動機を理解するのに非常に役立ちます。
NPS (ネットプロモータースコア): 各NPSカテゴリ（プロモーター、パッシブ、デトラクター）は、フォローアップフィードバックの専用サマリーを持ち、単なるスコアそのものではなく、忠誠心や解約を促すものに基づいて行動することができます。
同じことをChatGPTで行うことも可能ですが、大規模では特に手動で労力がかかります。
大規模なアンケートデータでAIコンテキストリミットに対処する方法
何十、何百もの顧客の回答を集めた場合、あらゆるAIツール（GPT-4やChatGPTを含む）のコンテキスト制限にすぐに達するでしょう。すべてのウェブサイト使いやすさフィードバックを単一の「チャット」に詰め込むのは、データが大きくなりすぎると機能しません。
これを解決する賢い方法が二つあります（両方ともSpecificで利用可能です）：
フィルタリング: ユーザーの返信で会話をフィルタリングします。たとえば、ユーザーが特定の質問に答えた会話（「チェックアウトUXフィードバック」）または関連する答えを選んだ会話のみを送信します。これによりデータサイズが縮小され、AIにとって管理可能になります。
クロッピング: AI分析用に質問を切り取ります。アンケート会話全体を送信する代わりに、最も関連性の高い質問（「サイトを使用する上での最大のフラストレーション」へのすべての返信など）を選択してください。これにより分析の焦点を制御し、AIのコンテキスト制限以下に抑えることができます。
これらのアプローチは大規模なデータセットでもAIの結果を鮮明かつアクション可能に保ちます。このワークフローの詳細については、AIでアンケート回答を分析する方法をご覧ください。
顧客アンケート回答分析のための協力機能
アンケート回答分析のコラボレーションはしばしば混乱します。 チームメンバーがスプレッドシートをくまなく探したり、発見事項を散在したドキュメントやチャットにドロップしたりすることがあります。顧客ウェブサイトの使いやすさアンケートにおいては、製品チームやデザインチームが実際に改善するために明確なサマリーを必要としているため、一致がさらに重要です。
Specificでは、AIとチャットするだけでアンケートデータを分析できます。 チームのそれぞれのメンバーが、特定のトピックに焦点を当てた「分析チャット」を開始できます。たとえば、チェックアウトの痛点やホームページナビゲーションのフィードバックなどです。各チャットは独自のフィルタ（例：プロモーターのみ、モバイルユーザーのみ）を持つことができ、誰が分析を行っているのかが明確に示され、チームワークが非常に簡単になります。
各分析チャットは、誰が何を言ったかを明確に示します、送信者のアバターも含めて。 あなたや同僚が協力して作業をする際、インサイトの出所を常に把握でき、重要な発見を見落とすことはありません。バージョン管理の頭痛もなくなります。ウェブサイトの使いやすさアンケート結果を協力して掘り下げる必要があるチームにとって、これは非常に有用な時間節約策です。
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