この記事では、チェックアウト体験に関するeコマースショッパー調査からの回答を分析する方法についてのヒントを紹介します。実行可能なインサイトを得るためには、最初から確固としたアプローチと適切なツールが必要です。
eコマース調査分析のための適切なツールの選択
アプローチとツール選定は、調査回答の形式と構造に依存します。通常、このように分解します：
定量データ: 例えば「どれだけの人がゲストチェックアウトを選択したか」は簡単にカウントできます。ExcelやGoogle Sheets、回答を集計できるもので構いません。簡単な集計を行うことで、ゲストチェックアウトを提供することがカート放棄を25%削減できる [1]ことを見つけることができます。
定性データ: フォローアップや会話的な返答を含むオープンなコメント（「チェックアウト中に諦めた理由は何でしたか？」）は、大規模に手で読むのは不可能です。ニュアンスや多様性、テキストの量が多すぎるためです。ここでAIツールが力を発揮します—人々の言葉に隠れた痛点、トレンド、トピックを瞬時に見つけ出すことができます。
質的な回答を扱う際のツールのアプローチは2つあります：
AI分析用のChatGPTや類似のGPTツール
調査データをスプレッドシートやCSVとしてエクスポートした場合、ChatGPT（または他のGPT-4/GPT-3.5ツール）にチャンクを貼り付けて「チャット」しながらインサイトを得ることができます。これはクイックで即興の分析やアイデアをテストしたいときに役立ちます。
しかし、ここに摩擦があります: コピー＆ペーストには制限があります。ChatGPTのコンテキストサイズには限界があるため、データが多い調査は収まらないかもしれません。どのスニペットを分析しているのかを見失うのは簡単です。さらに、すべてを組織化したり、サブグループやフォローアップの質問でフィルタリングするのは面倒になることがあります。
Specificのようなオールインワンツール
このユースケース用に構築されたAI調査ツールは、収集と分析の両方を統合しています。例えばSpecificでは、調査作成、リアルタイムフォローアップ質問、瞬時の回答分析まで、すべてを一箇所で行うことができます。
回答者が調査を完了すると、Specificの自動化されたフォローアップ質問がさらに深く掘り下げることで、質的データの質を向上させます。分析の段階では、AIによる要約の他、主要テーマの検出や、詳細やセグメント（例えばカート放棄者、モバイルショッパー、セキュリティ意識の高い購入者など）についてAIと対話するオプションが得られます。スプレッドシートを管理する必要はなく、すべてを整理された状態に保ち、各分析スレッドでAIが使用するコンテキストを制御できます。Specificにおける調査回答分析についての詳細とeコマースフィードバックのアクションへの変換についてさらに学びましょう。
結論: 大規模または複雑な質的データセットに対して、調査収集およびAI分析に特化したプラットフォーム（Specificのような）が時間を節約し、より鋭いインサイトを提供しますが、クイックでラフなチェックには一般的なGPTツールで十分な場合もあります。
eコマースショッパーチェックアウト体験データを分析するための有用なプロンプト
プロンプトの良し悪しが調査分析を決定づけます。 良いプロンプトはパターンを引き出し、悪いものはジェネリックな要約の壁を与えるだけです。以下は、チェックアウト体験に関するeコマースショッパー調査に使用される、入念にテストされたプロンプトです（Specificも内部で使用しています）。
コアアイデアのためのプロンプト: Specific、ChatGPT、または他のGPTベースのツールを使用しているとき、人々が言及する主なテーマを得たい場合に使用します。
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（各コアアイデア4〜5語）+最大2文の説明文を抽出することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を指定する（言葉でなく数字を使用）、最も言及されたものを上に
- 推奨なし
- 説明なし
例の出力:
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
AIは、コンテキストを追加すると常に良い仕事をします。例えば、調査の目標やビジネスが何であるかを伝えてください。
私たちのサイトでチェックアウトを試みたeコマースショッパーからのこれらの回答を分析してください。コンバージョンを向上させ、モバイルユーザーの障害を取り除きたいです。主要な痛点は何ですか？
高レベルのテーマを得た後は、追求して「[コアアイデア]についてもっと教えてください。」と質問して掘り下げます。
特定のトピック用のプロンプト: 特定のことが誰かに言及されたかどうかを確認したい場合（「PayPal」や「送shu料」など）、次のように聞いてみてください：
チェックアウト時にPayPalに関して誰かが語りましたか？引用を含めてください。
eコマースショッパーチェックアウト体験調査の分析に役立つ他のプロンプト:
仮想顧客（ペルソナ）用のプロンプト:
調査の回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た一連の異なるペルソナを識別し、記述してください。それぞれのペルソナに対して、主要な特徴、動機、ゴール、または会話で観察されたパターンや引用を要約してください。
問題点と課題用のプロンプト:
調査回答を分析し、言及された最も一般的な問題点、フラustrations、または課題をリストしてください。それぞれを要約し、パターンや頻度についても述べてください。
感情分析用のプロンプト:
調査回答に表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を評価してください。各感情カテゴリーに寄与するキーフレーズやフィードバックをハイライトしてください。
提案とアイデア用のプロンプト:
調査参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを識別してリスト化します。トピックや頻度で整理し、関連する箇所では直接の引用を含めます。
eコマースに特化したプロンプトインスピレーションについては、このeコマース調査質問ガイドをチェックしてください。
Specificが全タイプのチェックアウト調査に対してどのように分析するか
Specificは、質問タイプに関係なく、チェックアウト体験調査の構造を解きほぐし、ターゲットを絞った高価値な分析を提供するために構築されています。こちらがその動作の概要ですが、これを応用すれば、どのAIパワードワークフローにも取り入れることが可能です。
フォローアップあり・なしのオープン質問: AIはすべての回答を要約し、その質問に関連するすべてのフォローアップの集約要約を提供します。予期せぬコストでカートを放棄する（48%がこの理由を挙げる [3]）のような本当のニュアンスが複雑なテキストから明らかになります。
フォローアップのある選択制質問: 例えば、「クレジットカード」「PayPal」「Apple Pay」の選択肢の後にフォローアップがある場合、それぞれの選択肢に関連するすべての回答が別々に要約され、例えばPayPal購入者が支払いの安全性について最も心配しているかどうか（安全性の懸念で25%が放棄していることを{