この記事では、モバイルショッピングエクスペリエンスに関するEcommerce Shopper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。クイックな要約を求めている場合でも、深い洞察を求めている場合でも、プロセスのあらゆる部分で実用的なアドバイスが見つかるでしょう。
アンケートデータを分析するための適切なツールの選択
アプローチは収集した回答の種類によります—具体的な数字と、ニュアンスに富んだ自由記述のフィードバックのどちらを扱っているかということです。私が考える方法は次のとおりです：
定量データ：回答者がオプションを選んだ場合（「今週、スマートフォンで買い物をしましたか？」）、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールで簡単に計数できます。すぐに統計を実行し、パーセンテージ、平均、またはトレンドをすぐに見つけることができます。
定性データ：多くの自由記述がある場合（「モバイルでのチェックアウト中に何が不満でしたか？」）、すべての回答を読んでパターンを手動で見つけるのはほぼ不可能です。特にデータが増えるにつれです。それこそAIツールが活躍するところです：瞬時に要約してテーマを抽出します。今やモバイルショッピングは標準化されており、米国の成人の約76％がスマートフォンで少なくとも1回購入をしています [3]—大量の雑多で貴重なテキストを集めることがよくあります。
定性回答を扱う際のツールのアプローチは2つあります：
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
あなたのエクスポートされたデータをChatGPT（または別の大規模言語モデル）にコピーアンドペーストして結果についての会話を始めます。
動作しますが、ぎこちなさが残ります：小規模または中規模のアンケートでは、「主な問題点は何ですか？」といった質問をすることで洞察を得ることができますが、フォーマット、コンテキスト制限、プライバシーの懸念がプロセスを煩雑なものにすることがあります。データを管理し、求めているものを明確にし、探したい角度に対して新しいプロンプトを入力することで詳細を引き出す必要があります。
Specificのようなオールインワンツール
アンケート収集とAI分析のために特別に設計されています。 Specificを使えば、会話形式のアンケートを一つの場所で作成し分析できます—エクスポートやツールのピースをつなげる必要はありません。このプラットフォームは即座にフォローアップ質問を行い、回答者のデータを静的なフォームよりもより豊かなものにします（AIフォローアップ質問機能の詳細を参照）。
AIが重要な部分を担当します： Specificは自動的に回答を要約し、重要なテーマを抽出し、結果が出るとすぐに行動可能な洞察を生み出します—スプレッドシートを操作する必要はありません。AIと直接会話してより深く掘り下げることができます、ChatGPTと同様に、フィルタリング、AIに送信されるデータの管理、およびチームと並行して分析するための機能があります。
Ecommerce Shopperのフィードバックに関する実践的なAIアンケート回答分析を学ぶか、モバイルショッピングエクスペリエンスのための利用可能なアンケートテンプレートを探索してみてください。
Ecommerce Shopperのモバイルショッピングエクスペリエンスフィードバックを分析するための有用なプロンプト
プロンプトはAI分析から最も多くを得るための手段です—ツールに明確な要求を与えることで、複雑で自由記述のデータを有用なものに整理することができます。私がそれをどうするかは以下です：
核心アイデアのプロンプト：これはトップレベルのトレンドを抽出したいときに使うものです。SpecificのAIサマリーの基礎であり、ChatGPTでも同様に機能します。データをペーストして期待を設定し、AIに重労働を任せます。
あなたのタスクは、太字で核心アイデアを抽出することです（各核心アイデアは4-5単語） + 最大2文の説明を追加。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心アイデアを何人が言及したか具体的に示す（言葉ではなく数字を使う）、最も言及されたものを上に
- 提言なし
- ヒントなし
例：出力：
1. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
AIにもっとコンテキストを与える： AIにアンケート、サンプル、目標について教えると、結果が大幅に向上します。あなたの状況をAIが理解するのを助けるためにこの方法を試してみてください：
あなたはモバイルショッピングエクスペリエンスに関するecommerce shoppersの回答を分析しています。この目的は、チェックアウトの完了を妨げる主な摩擦点を特定することです。最も頻繁に言及された苦情や問題点に焦点を当ててください。
詳細に掘り下げるために：主なテーマを見た後、AIにフォローアップの質問をします：
モバイル決済の問題についてもっと教えてください。
特定のトピックのプロンプト：データに特定の問題が出てきたかどうかをすぐに確認したい場合に使用します—カート放棄、パフォーマンス、アプリのレイアウトなどです。「...引用を含む」を追加して実際の回答者の引用を得ることができます。
メニューのナビゲーションの困難について話している人がいたかどうか？引用を含む。
パーソナのためのプロンプト：フィードバックを意味のあるショッパータイプにセグメント化したい場合はどうしますか？
アンケートの回答に基づいて、独自のペルソナを特定し、リスト化します—これらは製品管理で使用される「ペルソナ」と同様のものです。各ペルソナの主要な特徴、動機、目標、および観察された会話の中での関連する引用やパターンを要約します。
問題点と課題のプロンプト：購入を止めたり遅くしたりするものを把握するのに便利です。
アンケートの回答を分析し、最も一般的な問題点、フラストレーション、または課題を一覧にし、各々を要約し、どんなパターンや頻発度があるか示してください。
感情分析のプロンプト：回答の傾向をポジティブ、ネガティブ、中立として示してくれます。これが特に役立つのは、80％のグローバル消費者がモバイルショッピングに満足と述べているにもかかわらず [1]、カート放棄率が非常に高い（スマートフォンで85％以上） [2] からです。本当の感情を理解することで理由がわかります。
アンケートの回答に表現された全体的な感情（例えば、ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。各感情カテゴリーに寄与する主なフレーズやフィードバックを強調します。
未満のニーズと機会のプロンプト：ユーザーがやりたいができないことのリストを望みますか？
アンケートの回答を調べ、回答者が強調した未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにします。
モバイルショッパーのオーディエンス向けにアンケート質問を設計または最適化するためのより深い洞察を求めているなら、Ecommerce Shopperモバイルエクスペリエンスのアンケートのベスト質問に関するガイドを参照してください。
質問タイプ別に定性回答を分析する方法
Specificはアンケートのニュアンスを考慮して構築されました。誰かがどう回答するか（そしてあなたが何を尋ねたか）が、欲しい要約の種類を変えるということを知っています。それが解析をどのように行うかは以下の通りです：
自由記述の質問（フォローアップあり・なし）：メインの質問に対するすべての回答の要約と、会話の中でAIが追加したフォローアップも含めた要約を獲得します。コンテキストを提供します－問題点が最初の反応なのか、それとも追及された後に出たものなのかということです。
選択肢形式でフォローアップがある場合：各選択肢に対して、初期の回答によってグループ化されたフォローアップ応答の別個の要約が見られます。たとえば、ショッパーが「PayPal」を「クレジットカード」より選んだ理由を簡単に比較できます。
NPSの質問：Specificは、損益者、パッシブ、推奨者のフォローアップ回答を分解し、スコアだけでなくそれに対する「なぜ」も明確にします。
この詳細なアプローチはChatGPTや類似のツールでも再現可能です—それはただセットアップ、フィルタリング、コピーアンドペーストをもうちょっと多く要求することだけです。
これらの応答タイプに合わせた複雑なアンケートを設計するために、AIアンケートエディターを試してみるか、ecommerce shopperモバイルエクスペリエンスのためのアンケートを簡単に作成する方法を参照してください。
AIでの回答分析時のコンテキスト制限問題の解決方法
GPTモデルを含むすべてのAIにはコンテキストサイズの制限があります。 ecommerce shopperからのアンケートの回答を大量に持っている場合、特に成功したキャンペーン後や多数の自由記述の回答がある場合、すべての回答が1つのAIチャットに収まらないかもしれません。
幸いなことに、賢い回避策があります—Specificはそれらを簡単にします：
フィルタリング：特定の質問や選択肢へのユーザーの回答に基づいて会話をフィルタリング－それによりAIは関連するクラスターのみを分析します（例：カートを放棄したショッパーのみや、満足したモバイルユーザーのみ）。
切り抜き：分析のために主要な質問を選択し、それら（および関連するコンテキスト）だけをAIに送信します。これにより技術的制限を遵守しながら、データのセグメントからの実用的な洞察を浮かび上がらせることができます。
これらの機能は、巨大なサンプルを持っていても、最も重要なことに焦点を当てるのに役立ちます。SpecificでのAI応答分析中のコンテキストリミット管理方法についてさらに学ぶことができますし、ChatGPTを使用する前にエクスポートされたデータに類似のフィルタリングロジックを組み込むこともできます。
Ecommerce Shopperアンケート回答を分析するための共同機能
モバイルショッピングエクスペリエンスの調査を行うチームが大規模なアンケートデータセットの共同作業でボトルネックを迎えることはよくあります—特にチームの複数のメンバーが同時に異なる角度を探ったり掘り下げたりしたいときには。
チャット駆動の分析：Specificを使えば、AIとの直接会話によりフィードバックを分析でき、チームの誰もがスレッドを掴んで質問をすることができます—技術的なセットアップは必要ありません。
複数チャットでの並行分析：フィルターや調査目標（例：支払い問題用、カート放棄トレンド用それぞれ）に基づき、それぞれのフィルターや調査目標に集中するチャットをいくらでも生成でき、各チャットは誰がそれを開始したのか明確に表示されます—製品、デザイン、マーケティングからのチームが一緒に作業する場合でも。
可視性と責任：AIチャット内のすべてのメッセージには送信者のアバターが表示されるため、誰がどの考えやフォローアップを持っていたのかが簡単にわかり、混乱を減らしてチームの洞察を追跡可能にします。
実際に試してみたくなりましたか？Ecommerce Shopperの調査のための共同アンケート回答分析の高度なツールをテストしてみるか、AIアンケートジェネレーターを使用して次の調査をゼロから構築してください。
モバイルショッピングエクスペリエンスに関するEcommerce Shopperアンケートを今すぐ作成しよう
豊富なAI要約とチームとの共同作業で、モバイルショッパーにとって本当に重要なことを捕らえ、今日そのフィードバックをアクションに変えましょう。
