この記事では、AI駆動のツールとスマートプロンプトを使用して、商品発見に関するEコマース購入者調査からの応答/データを分析するためのヒントを提供します。
調査分析に適したツールの選択
あなたのアプローチは、応答の構造に依存します。あなたのEコマース購入者調査が商品発見について定量データを提供する場合—例えば、多くの人が特定のオプションを選んだなどの場合—ExcelやGoogleスプレッドシートのような古典的なツールで十分です。カウント、ソート、フィルタリングで瞬時に統計を得ることができます。
定量データ: 回答が数値であるか、定義済みのボックスにチェックマークを付ける場合、スプレッドシートを使用してチャート化、フィルタリング、およびパーセンテージを即座に見つけることができます。
定性データ: ここが厄介な部分です。自由回答や理由記述のようなオープンエンドの応答は、隠された意味を持つ一方で、1つずつ読むのは圧倒的です。手動でのレビューは拡張性がありません。これらの豊富で構造化されていない応答を理解するにはAIツールが必要です。
定性応答を分析する際には、2つの主なツールアプローチがあります:
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
手動のコピペでのGPTは機能しますが、不格好です。 自由回答をスプレッドシートにエクスポートし、その後ChatGPTや他のGPT駆動プラットフォームにバッチをコピーします。テーマ、課題、ドライバーについてチャットすることができます。この方法は単純なデータセットに適しています。
しかし、この方法でデータを取り扱うのはあまり便利ではありません: スプレッドシートのエクスポート、痛烈なコピペ制限を駆使し、コンテキストを見失いやすいです。注目する組（NPSプロモーターや「検索」と言及した人たち）に深入りしたい場合、プロセスがすぐに時間を食べます。複雑なフィルタリング、多質問クロス分析、共同作業は制限されています。
オールインワンツールのSpecific
Specificは調査データの収集と分析をAIで一元化するために設計されています。 その場でインテリジェントな質問をしてより良い、豊かな回答を得ることができます (Specificが高品質のフォローアップ質問を処理する方法をご覧ください)。
SpecificのAI駆動分析は、定性回答全体を瞬時に要約し、トレンドを抽出し、主要テーマを見つけ出します。 もうエクスポートや手動作業は不要です。ツール内で直接AIとチャットできます—あたかもChatGPTのように、すべての調査応答、フィルタ、フォローアップがあなたのために管理されます。フィルタリングされたデータや特定のデータのみをAIに送信するための高度なオプションがあり、コンテキストオーバーロードを回避しつつ、コントロール下に置くことができます。
このアプローチを実際に見るにはSpecificにおけるAI調査応答分析について詳しく学んでください。
商品発見のためのEコマース購入者調査で使用できる有用なプロンプト
調査データを入手したら、適切なプロンプトを使用することでトレンド、主要なアイデア、実用的な発見を活用することが重要です。ChatGPTを使用する場合であれ、Specificの内蔵分析チャットを使用する場合であっても、ここではAIをプロンプトするための実証された方法をご紹介します。
コアアイデアのプロンプト: このプロンプトはデータから主要なトピックを確実に引き出します—高次元の分析や報告に最適です。
あなたの課題は、主要なアイデアを太字で抜き出すことです（1つあたり4〜5語） + 最大で2文の説明を付けてください。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定の主要なアイデアを言及した人数を指定する（言葉ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものをトップに
- 提案しない
- 示唆しない
出力例:
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
より良い分析を得るためにより多くのコンテキストを提供する。 あなたが提供する詳細—誰が回答したか、目標、調査の特定内容—が多いほど、AIの出力は賢くなります。ここに簡単なプロンプトの例を示します:
商品発見についての調査を終えたばかりのEコマース購入者からの応答を分析します。私の目標は、サイト検索やナビゲーションに関する共通の課題を理解することです。複数の人が言及したトレンドや障害を強調してください。
コアアイデアが出現するたびに深く掘り下げる: 「キャンセルされた検索についてもっと教えて」といったプロンプトで大きなトピックを詳しく調べる。
特定のトピックのためのプロンプト: 機能、フラストレーション、アイデアの言及をチェックしたい場合は、次のようにします:
誰かが[検索フィルター]について話しましたか？ 引用を含めてください。
発見をセグメント化したり、応答者の背景を理解したりしたい場合、これらのプロンプトは貴重です:
ペルソナプロンプト: AIにショッパーの「タイプ」とその動機を総合するように依頼してください:
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」と似た一連の異なるペルソナを特定し、記述してください。各ペルソナについて、その主要な特徴、動機、目的、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約します。
課題と挑戦のプロンプト:
調査結果を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリストします。各々を要約し、発生頻度やパターンを記録してください。
動機とドライバーのプロンプト:
調査会話から、参加者がその行動や選択をする主な動機、欲しいもの、理由を抽出します。類似の動機をまとめ、データからの補完的証拠を提供します。
感情分析のプロンプト:
調査応答で表現された全体的な感情を評価します（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主要なフレーズやフィードバックを強調してください。
提案とアイデアのプロンプト:
調査参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、要求を特定し、リストアップします。トピックや頻度で整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。
未満のニーズと機会のプロンプト:
調査応答を調査し、被調査者によって強調された未満のニーズ、ギャップ、改善の機会を発見してください。
次回にもっと良い質問をしたいですか？商品発見に関するEコマース購入者調査のための最良の質問をお試しください。あるいは、最初から自分で調査を作成する場合は、AI調査ジェネレーターをお試しください。
Specificが異なる調査質問のタイプを要約する方法
AI駆動の調査ツールのSpecificは、質問の種類ごとに分析を分解するため、意味ある要約が見られ、生のテキストだけに頼りません。商品発見のためのEコマース購入者調査で使用する主要な質問タイプについての動作は以下のとおりです:
オープンエンドの質問（フォローアップの有無にかかわらず）: 提出されたすべての主要なポイントの総合的な要約が得られ、フォローアップが求められた場合、Specificはそのトピックに関連する各スレッドに関連した洞察をまとめます。
フォローアップ付きの選択肢: 各回答オプション（例えば、「サイト検索」、「おすすめ」、「カテゴリナビゲーション」など）ごとに個別の要約が得られ、それらの選択を促した要因を簡単に確認できます。
NPS質問: 応答者は批判者、どちらでもない者、プロモーターとしてグループ化されます。各グループのフォローアップコメントは独立して要約されるため、満足度や不満の要因が瞬時にわかります。
これはChatGPTでも再現可能ですが、フィルタリング、特定のグループのコピー、および複数のフィルターを同時に管理する際に、より多くのステップが必要です。
AI調査分析におけるコンテキストサイズの制限への対処
定性回答が数百ある場合、大半のAIツール—ChatGPTも含む—は壁に突き当たります: 同時に処理できるテキスト量が限界を迎えるのです。Specificは内蔵のフィルタリングオプションでこれに対処します:
フィルタリング: 選択した質問に回答したり、特定の回答を選んだ購買者との会話だけを分析し、データをAIのコンテキストウィンドウ内に収まるように縮小します。
クロッピング: 分析に送りたい質問や応答セグメントだけを選択し、大量のデータセットでもレーザー焦点のAI要約と正確性を維持します。
例えば、52%の購買者がアイテムが見つからないとサイトを離れると回答した場合、その回答者に焦点を当てて、なぜ彼らが苦労したのか、何が彼らを引き留められたかを分析します。[2]
共同分析機能でEコマース購入者調査の応答を分析
調査分析で共同作業をすると、バージョン管理、対立する洞察、異なるファイルに分散されたノートが速度を遅くします。
SpecificはAIと直接調査データについてチャットすることで、チームが共同分析できるようにします。 複数の分析チャットを持つことができ、それぞれ独自のフィルター（例えば、モバイル購入者やNPSプロモーターにフォーカスしたもの）があります。各チャットは誰が作成したかを表示しているので、チームの議論が失われず、誰の視点が反映されているかがわかります。
誰が何を言っているかを見る。 協力する際には、メッセージに送信者のアバターが表示されるので、スレッド形式での会話や洞察の出所をシームレスに行うことができます。データが分断されたエクスポートに座らず、全員が同じページ——文字通り——にいています。
詳細を知りたい方は、AI調査応答分析の機能概要を読むか、商品発見に関するEコマース購入者調査を作成する方法をステップバイステップでご覧ください。
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