この記事では、AIと最新ツールを使用して、eコマース購入者の顧客サポート体験に関するアンケートの回答を分析する方法についてのヒントを紹介します。アンケートから有意義な洞察を得たい場合は、正しい場所にいます。
eコマース顧客サポートアンケート分析に適したツールの選択
アンケートデータの分析方法は、回答の形式に依存します。顧客サポート体験に関するeコマース購入者のアンケートの場合、一般的に混合形式が見られます：
定量データ： 数値や選択肢（「何人の顧客が5つ星を評価しましたか？」）は、分析が簡単です。この点に関しては、ExcelやGoogle Sheetsが役立ちます。選択肢を集計し、簡単なグラフを作成したり、NPSを効率的に計算することができます。
定性データ： 購入者がサポート体験について自分の言葉で説明したり、特定の評価を選んだ理由を説明すると、分析は難しくなります。何百または数千の結果があるときには、すべての自由回答を読むのは現実的ではありません。ここでAI、特にGPTベースのツールが本当に役立ちます—パターンを見つけたり、問題点を要約したり、未処理のテキストをスクロールしていて見落としやすい洞察を発見します。
定性的なアンケートデータを分析するためのツールには、一般的に2つのアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
ChatGPTを使用した手動分析： アンケートの定性的な回答をエクスポートし、ChatGPTのようなGPTモデルに直接貼り付けることができます。その後、データについてAIと対話します。
考慮すべき点： テーマ分析、感情チェック、特定の問題点について質問できるが、このプロセスは混乱しやすい。GPT用のデータをフォーマットするのが面倒で、コンテキストの制限が問題となり（回答が多すぎると収まらない）、どの回答がどの質問に属しているのかを見失いやすい。コピー、ペースト、再プロンプトに余分な時間がかかります。
Specificのようなオールインワンツール
アンケート分析専用： Specificのようなツールを使用すれば、データを収集して同じ場所で分析することができます。これにより、コンテキストに富んだ信頼性のある結果を得ることができ、アプリ間でデータを移動する手間が減ります。
自動フォローアップ質問： Specificを使用してeコマースの顧客サポート体験アンケートを作成すると、AIがスマートなリアルタイムの質問を行い、より深く掘り下げ、ポイントを明確にします。これにより、より豊富で洗練された、実行可能なデータが得られます（その理由については、フォローアップ質問詳細で詳しく説明されています）。
AIによる分析： 回答が届くとすぐに、Specificがそれらを要約し、主要なテーマを強調し、推奨されるアクションを提案します—スプレッドシートや手動のコピーペーストは必要ありません。それはまるでeコマースを熟知した個人データアナリストがいるようなものです。
会話型クエリ： 顧客がなぜネガティブなフィードバックを残したのか、どの機能を気に入っているのかを知りたいですか？英語でシンプルに質問するだけです。必要なら、特定の質問をフィルタリングしたり、特定の顧客セグメントに注目することができます。サポートの速さが重要であるアンケート—購買決定が迅速なサポートに依存する消費者が70％であることが示されています—これにより迅速に改善を優先することができます。[1]
この機能がどのように機能するかをもっと知りたい場合は、私たちのAIアンケートレスポンス分析ガイドをご覧ください。
eコマース購入者顧客サポートアンケート分析に使用できる有用なプロンプト
顧客サポート体験アンケートから最大の洞察を引き出すには、AIプロンプトを使用して、テーマを浮き彫りにし、感情を要約し、重要な点に焦点を当てることが重要です。特にオープンエンドのeコマース購入者の回答を扱う際に試すべき信頼できるプロンプトをいくつか紹介します。
核心アイデア向けプロンプト: これが「人々が実際に何を言っているのか？」を理解するための基本的なプロンプトです。Specific、ChatGPT、または他のAIプラットフォームにコピーします—大規模な回答セットで最適に機能します。
あなたのタスクは、太字にした核心アイデア（各アイデア4-5語）と最大2文の説明文を抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 具体的な核心アイデアを述べた人数を指定する（言葉でなく数字で）、最も多数の意見は上に表示
- 提案なし
- 指示なし
出力例：
1. **核心アイデアテキスト：** 説明文
2. **核心アイデアテキスト：** 説明文
3. **核心アイデアテキスト：** 説明文
より良い分析のために文脈を与える: 適切な背景を提供すると、AIのパフォーマンスは向上します。たとえば、プロンプトの前にアンケートに関する詳細を提供します。次のように試してみてください：
これらは過去3か月の顧客サポート体験についてのeコマース購入者の回答です。私たちの会社は満足または不満の主な理由を特定し、サービスの向上が可能な分野を探しています。サポートの速度、ライブチャット体験、購入後のサポートに関連する要素に焦点を当てて洞察をお願いします。
重要なテーマに関する詳細を求めるプロンプト: 「応答時間の遅さ」のような核心アイデアが現れた場合は、次のように尋ねます：
応答時間の遅さについてもっと教えてください（核心アイデア）
特定のトピック向けプロンプト: あなたのデータに特定のチャネルや問題への言及が含まれているかを確認するには：
サポートにライブチャットを使用することについて誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナプロンプト: 購入者の基盤をセグメント化したいですか？
アンケート回答に基づいて、個別のペルソナのリストを特定し、説明してください—製品管理で「ペルソナ」が使用されるのと同様に。各ペルソナにおいて、その主な特性、動機、目標、および会話で見られる関連する引用やパターンを要約します。
痛点と課題プロンプト: 不満を引き起こしている要因を調べます：
アンケート回答を分析し、最も共通している痛点、フラストレーション、または課題をリストします。それぞれを要約し、パターンや発生の頻度を記録します。
感情分析: 全体的な感情を迅速に把握するか、NPSごとにセグメント化します：
アンケート回答に表現された感情全体を評価します（例：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）。各感情カテゴリーに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調します。
満たされていないニーズと機会: 現在の体験の新しいアイデアやギャップを明らかにするには：
アンケート回答を調べて、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ます。
eコマース購入者アンケートに特化したプロンプトやテンプレートをお探しの場合は、私たちの顧客サポート体験アンケートのベスト質問とプロンプトガイドをチェックしてください。
Specificがどのように質問タイプごとの定性データを分析するか
オープンエンドの質問（フォローアップあり・なし）: Specificは、すべての回答と関連するフォローアップ回答の要約を作成します。購入者がスピード、親しみやすさ、またはフラストレーションについて語るとき、述べられた内容の全体像を凝縮して提供します。
選択式の質問（フォローアップあり）: 各選択肢、たとえば「好ましいサポートチャネル」について、個別の統合が得られます。購入者の65％が他のチャネルよりもライブチャットサポートを好む場合、ライブチャットファンが彼らの体験について述べた内容や、メールや電話の愛好者が強調する問題が何であるかをすぐに把握できます。[2]
NPS質問（フォローアップあり）: 回答は自動的にセグメント化されます：批判者、受動的な顧客、プロモーターそれぞれにテーマ別の要約が提供され、各グループの個別パターンが明らかになります。たとえば、オンラインショッピング顧客の74％が情報を繰り返すことに苛立ちを感じている場合、プロモーターのみの洞察を得たい場合、簡単にフィルタリングできます。[3]
これらのフローをChatGPTで手動管理を行うことも可能ですが、それは手間がかかり、人的ミスが起きがちです。
これらのフローについてもっと知りたい場合は、私たちのステップバイステップアンケート作成記事をご覧ください。
大規模アンケートデータを扱う際のAIコンテキストサイズ制限の対処法
GPTのようなAIモデルには制限があります—一度に処理できるテキスト量には限りがあります。eコマース購入者アンケートで何百、何千もの回答がある場合、どうすればよいでしょうか？
フィルタリング： データをAIに送る前に、セグメントに集中します。ユーザーの返信（例えば、待ち時間について不満を述べたユーザー）や選択した質問への回答、特定の回答選択肢で会話をフィルタリングします。これにより、最も関連性のあるもののみを分析することができます。
切り取り： 分析を限定したい問題に限定します。切り取り—選択した質問のみがAIに送信されます。たとえば、ライブチャットに関する定性的なフィードバックのみを分析したい場合、関連するセクションを切り取り、それだけを分析できます。
Specificでは、これらのコンテキスト管理機能がすぐに利用可能ですが、一般的なAIツールでデータを走らせる前に注意深くデータを準備することで、それらを模倣しようとすることができます。最初から構築するか、新しいアンケートを生成したい場合は、AIアンケートジェネレーターが最適な質問セットを開始時に調整するのに役立ちます。
eコマース購入者アンケート回答の分析における共同作業機能
顧客サポート体験アンケートを分析するためにチームで作業することは、新しい課題をもたらします：整合性、コンテキスト共有、および何も見落とされないようにすることです。私自身の経験では、分析ツールの専用の共同作業機能が大いに役立ちます。
共にチャットで分析します： Specificでは、あなたとあなたのチームがアンケートデータについてAIと直接話すことができます。それはまるでSlackスレッドでブレインストーミングしているかのようで、瞬時で正確な分析力が加わります。
複数の並列分析チャット： 各チャットセッションは独自のトピックに焦点を当てることができます—応答の速さ、ライブチャットの質、NPSの内訳など。必要に応じて各チャットをフィルターし、誰がどのスレッドを開始したかを簡単に確認できます。この明確さがすべての人を一致させ、重複した作業を避けます。
真の責任感とチームワーク： AI Chatで同僚と協力するときは、誰が何を貢献したか常に見ることができます。各メッセージには寄稿者のアバターが表示され、スレッドを追いやすく、次のステップを割り当てやすくなります。これは特にCX、製品、マーケティングチーム間で洞察を共有する際に役立ち—顧客の反応の「理由」がすべての人に見えると、フィードバックに対処することがより実用的かつ緊急に行われます。
共同作業を考慮したeコマース購入者アンケートの迅速な生成例を探りたい場合は、Specific AIアンケートジェネレータープリセットをチェックしてください。
今すぐ顧客サポート体験に関するeコマース購入者アンケートを作成しましょう
実行可能なフィードバックを収集し、AIに重労働を任せましょう—回答を要約し、テーマを強調し、チームが顧客サポート体験を向上させる力を持つようにします。