この記事では、カート放棄の理由に関するEコマースのショッパー調査の回答を分析するためのヒントを紹介します。特に定性的なフィードバックについて、 調査結果をしっかりと理解したい方は、ここが最適です。
分析に適したツールの選び方
あなたのアプローチと選ぶツールは、主に調査データの構造に依存します。ここに簡単な基本情報があります：
定量的データ: 「高い送料を理由に挙げたショッパー数はどのくらい？」のような「ボックスにチェックを入れる」質問に対する答えを数えるだけの場合、ExcelやGoogle Sheetsを簡単に利用できます。これらの基本的なツールは、数値や割合を扱う場合に非常に信頼できます。
定性的データ: 自由回答—長文テキスト、物語、説明—に突入すると、作業が難しくなります。全てを読むのに時間がかかり、手動分析では大規模には扱えません。特にトレンドや大きなテーマを引き出したい場合にです。ここでAIツールが活躍します：それらはパターンを見つけ、バラバラのフィードバックをいくつかの消化しやすいポイントに要約することができます。
定性的な回答を扱うときのツールアプローチは2つあります：
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
コピー＆ペースト＆チャット: 自由回答をCSVまたはテキストファイルにエクスポートし、ChatGPT（または類似のツール）にチャンクを貼り付けます。データについての会話ができます：要約を求め、放棄の主な理由を探し、詳細に掘り下げてみましょう。
得られるもの: 柔軟性。プロンプトをコントロールできます。セットアップコストはなく、誰でも利用できます。
理想的でない点: 長い調査の場合、すぐにコンテキスト制限にぶつかります—AIは一度にそれほど多くを見ることができません。エクスポートの管理、プロンプトの言い換え、内容を整理する作業は手動です。特に作業を再訪したり、チームとインサイトを共有したりしたい場合にはスムーズではありません。
Specificのようなオールインワンツール
調査データ専用: Specificでは、回答の収集と分析を1か所で行います。プラットフォームは調査中にAI駆動のフォローアップ質問を行い、そのため得られるデータは通常の形式よりも理解しやすいものとなります。
瞬時のAIインサイト: SpecificのAIが結果が集まり始めるとすぐにアンケートを分析し、主要なテーマを抽出し、多くの回答を要約します。スプレッドシートに触れたり、スクリーンショットを読み漁ったりする必要はありません。
会話型分析: AIとあなたの結果について会話するだけでなく、コンテキストの管理、回答のフィルタリング、コラボレーションのための高度なコントロールを得ることができます。これは、手動操作なしで強力で集中した分析が可能です。
クオリティが重要: 洞察の質はデータの豊かさに依存します。ユーザーが回答する瞬間にAI駆動のフォローアップ質問を行うことで、Specificは平坦なオンラインフォームよりも実用的なフィードバックを得ることができます。Eコマースショッパー向けの素晴らしい調査質問を書く方法をもっと読む。
大規模な調査では、スピード（と信頼）が重要: SellersCommerceによると、Eコマースの平均的なカート放棄率は70％近くです[1]。つまり、ショッパーが離れる理由を分析することが重要で、適切なツールキットを使用することで、何日もの作業とフラストレーションを直接節約し、収益を向上させる洞察を見つけることができます。
カート放棄の理由に関するEコマースショッパー調査を分析するために使用できるプロンプト
プロンプトは、定性的データから豊かで実行可能な洞察を引き出すのに役立ちます。Specific、ChatGPT、または他のLLMツールを使用するかにかかわらず、これらはカート放棄に関するEコマースショッパー調査に特化した例です。コンテキストプロンプトを使用して最も重要なポイントを取得しましょう：
コアアイデア用のプロンプト: SpecificやChatGPTでこれを使用して、回答全体にわたる放棄の主要テーマを見つけることができます：
あなたのタスクは、ボールドで主要なアイデア（コアアイデアあたり4〜5語）を抽出し、2文までの説明文を作成することです。
出力要件：
- 無駄な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを挙げた人数を指定する（数字を使用し、語は使用しない）、最も多く言及されたものを上記に
- 提案はなし
- 示唆はなし
例の出力：
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
ヒント: AIは常により多くのコンテキストでより良く機能します。 調査や目標に関する詳細を追加してください—ただ単に回答を入れるのではなく。例えば、調査のテキストを貼り付ける前に、このプロンプトを使用してください：
私は、ショッパーがなぜカートを放棄したかについてのEコマース調査回答を持っています。目的は、最も一般的な理由とアクション可能な機会を特定し、放棄を減らすことです。コアアイデアを説明と共に抽出し、それがどのくらいの頻度で登場したかを示してください。
明確化プロンプトでさらに深く掘り下げる。 「送料の詳細を教えてください」などのAIが指摘したテーマについて引き続き追及できます—あたかも自然な会話のように。
特定のトピック用のプロンプト: 誰かが「支払いの問題」に言及したかどうか確認したいですか？これがあなたのプロンプトです：
誰かが支払い問題について述べていましたか？引用を含めてください。
痛点や課題のプロンプト: 繰り返し現れるフラストレーションをリストするために、次のように尋ねます：
調査回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題のリストを作成します。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記録してください。
提案＆アイデアのプロンプト: 新しい機能やチェックアウトの改善を集めたい場合、次のものを使用してください：
調査参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、または要求を特定し、リストを作成します。それらをトピックまたは頻度で整理し、関連する場合は直接の引用を含めます。
ペルソナに関するプロンプト: 異なるニーズを持つショッパーのグループを見つけます：
調査回答に基づいて、製品管理における「ペルソナ」に似た独自のペルソナのリストを識別し、説明します。各ペルソナに対して、主要な特性、動機、目標、または会話で観察された関連する引用やパターンを要約してください。
動機と推進力に関するプロンプト: ショッパーが購入を完了する、あるいは去ってしまう理由を理解します：
調査の会話から、参加者が表明した行動や選択の主な動機、欲望、または理由を抽出します。類似した動機をグループ化し、データからの根拠を提供してください。
未満のニーズと機会に関するプロンプト: 願わくば存在することを望んでいるものや、痛感していないことを見つけます：
調査回答を吟味し、回答者が指摘したニーズのギャップや改善の機会を見つけてください。
これらのプロンプトの完全な力は、あなたのデータ、目標、および調査構造に正確に合わせたときに発揮されます。AI調査フロー構築の詳細については、Eコマースショッパー向けカート放棄調査の作成ガイドをご覧ください。
質問タイプに基づく定性データの分析でSpecificが行う方法
調査質問のタイプおよびフォローアップがどのように構成されているかが分析の進行を定義します。Specificはこれを次のように分類します:
自由回答（フォローアップあり・なし）: プラットフォームは、すべての回答とそれぞれの自由回答プロンプトの下に束ねられたフォローアップ回答を要約します。これにより、ショッパーが共有した内容を行ごとに読むことなく総合的に理解します。
フォローアップを伴う選択肢： 各定義済みの選択肢（例えば「送料」や「遅いチェックアウト」）は、関連するすべてのフォローアップからの集中した要約を得ることができます。数秒で、主要な回答カテゴリーの背後にある真の理由が確認できます。
NPSスタイルの質問: Net Promoter Score（NPS）の調査では、Specificは阻害者、非支持者、推進者からのコメントを個別に分析し、粒度のあるセグメント化されたインサイトを提供します。Eコマースショッパー向けのNPS調査を作成してみてください。
ChatGPTでも同じことができますが、より多くの手動でのスライス、ソート、コピー＆ペーストが必要です。1質問につき複数のフォローアップを実行したり、チェックアウトで離れた人々や支払いで離れた人々などのセグメントを掘り下げたりしたい場合、Specificはそのプロセスをより迅速に完了させます。
優れたフォローアップを作成する方法を理解したい場合は、自動AIフォローアップ質問の概要をご覧ください。
AIのコンテキスト制限に対処する課題
GPTなどのAIは一度に「見る」ことができる単語数が限られています—これをコンテキストサイズ制限と呼びます。カート放棄理由に関する大規模なEコマースショッパー調査では、モデルが圧倒されて、1回で全ての会話を分析できない可能性が出てきます。
これを回避するために、Specificは2つのスマートなアプローチを提供します：
フィルタリング: AIに送信する前にデータをフィルターします。例えば、特定の障害を挙げた会話のみをAIが分析するようにする（「支払いステップで放棄した人だけを表示してください」）。これにより、関連する回答に分析を絞り込み、より集中した結果をAIのウィンドウに収めることができます。
クロップ： フル会話を共有するのではなく、特定の質問やチャットの一部のみを含めます。この方法により、AIは重要な部分をレビューし、分析範囲を全体的に広げることができます。
これらの方法はインサイトをシャープに保ち、壁にぶつからないようにします。Specific内でこれを行うと、これらは標準装備のツールです。ChatGPTでこれを手動で行う場合、多くのコピー、ソート、試行を必要とします。これについての詳細は、SpecificのAI調査応答分析ガイドで見つけることができます。
Eコマースショッパー調査回答を分析するためのコラボレーション機能
調査の発見を1人でレビューすることは、特にEコマースや成長チームで他の人から賛同や分析を求める必要がある場合、しんどく感じることがあります。コラボレーションは鍵であり、Specificはそのために構築されています。
ユニークフィルタを持つ複数のチャット: 長いスレッドの代わりに、同じEコマースショッパー調査についての並行分析チャットを複数実行できます。例えば、あるチームメイトが価格の痛点を探り、別のメンバーがUX問題を徹底的に分析し、それぞれの調査ラインとフィルタを追跡します。つまさきが上がらず、重複した努力はありません。
明確な所有権、リアルなコラボレーション: Specificの各チャットには、各メッセージの横に作成者の名前とアバターが表示されます。誰がどの質問をしたのか、またはコンテキストを追加したのかを瞬時に確認できるため、議論は透明性を保ちます—たとえチームがリモート、非同期、または急速に成長している場合でも。
チームとAIとチャットする: いつでも気軽に参加および退出が可能です。新しいチームメンバーはチュートリアルの必要がありません：過去のチャットを見直し、あなたが去ったところから続行したり、AIに新しいレポートを求めたり、インサイトを再構築したりできます—面倒なエクスポートや電子メールのチェーンを通すことなく。
すべての人をループに保つ: あなたがカートエクスペリエンスをデバッグしている場合でも、ステークホルダーにロードマップの変更を正当化している場合でも、このセットアップはより少ない会議とより多くの実行可能な決定をもたらします。高度な編集や調査改善については、SpecificのAI調査エディターをご覧ください。
要するに、適切なコラボレーションツールは、調査分析を単なる一人の作業から高インパクトのチームスポーツに変えます。
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