この記事では、プロモーションや割引に関するeコマースショッパー調査からの回答を分析するためのヒントを紹介します。このデータを収集している場合、洞察を迅速に引き出すための最適なツールと実用的な方法を案内します。
調査データ分析に適したツールの選択
アプローチとツール選びは、調査データの構造に依存します。具体的には、それが主に定量的か定性的かに基づきます。
定量データ：数値は簡単です。ExcelやGoogleシートのようなツールで各プロモーションや割引を選んだショッパーの数を数えるのは簡単です。
定性データ：自由回答や追跡質問のテキスト回答は難しいです。何十、何百もの返信を読むのは不可能で、迅速にパターンやテーマを浮かび上がらせるためにはAI対応ツールが必要です。
定性回答を扱う際のツールには2つのアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
調査データをエクスポートしてChatGPTにコピーし、話し合うことができます。効果的です—回答を貼り付けて、トレンドやテーマをプロンプトし始めるだけです。
ただし、ChatGPTで大量の調査テキストを管理するのは不便です。大規模なデータセットをチャンク化し、コンテキストの制限を管理し、チャットの外でメモを取る必要があります。AIの洞察を得ることはできますが、セットアップや手動作業に時間がかかります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは、調査の作成とAI対応の応答分析をエンドツーエンドで実行するために構築されています。回答を収集するだけでなく（スマートでAI対応の追跡質問を追加してデータの質を向上させることができます）、自動的にすべてを分析します。
結果が出たら、Specificは自由回答を要約し、主要テーマを強調し、実用的な洞察を得られます—スプレッドシートなし、手動で読む必要もなし。Specificでは、AIと調査について実際の会話ができ、データのフィルタリングや分析に送信するデータの制御機能付きです。
よりスムーズなワークフローをご希望なら、SpecificでのAI調査応答分析がどのように機能するかを詳しくご覧ください。
eコマースショッパーのプロモーションと割引分析に使用できる有用なプロンプト
ChatGPTや他のGPTベースのツール、あるいはオールインワンプラットフォームで分析する場合でも、適切なプロンプトが重要です。eコマースショッパーデータのプロモーションと割引を掘り下げるために私がお勧めするものは以下の通りです。
コアアイディアのプロンプト：大規模なデータセットを迅速に要約するための私の定番です。Specificで標準で動作し、GPTベースのツールでも使用できます。
あなたのタスクは、コアアイディアを太字(コアアイディアごとに4-5語) + 2文までの説明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何人が言及したか（数字を使用）を指定し、最も多く言及されたものを上位にする
- 提案をしない
- 表示をしない
出力例：
1. **コアアイディアテキスト：** 説明テキスト
2. **コアアイディアテキスト：** 説明テキスト
3. **コアアイディアテキスト：** 説明テキスト
AIは、追加のコンテキストを与えるとより良い結果を出します。例えば、以下のように始めると良いでしょう:
eコマースショッパーのプロモーションと割引についての調査結果を分析してください。私の主な目標は、購入を決定する要因と割引を求める理由を理解することです。オンラインショッピング行動に特有の動機に焦点を当ててください。
“XYZについてもっと教えて”は、AIが浮かび上がらせたインサイトについてさらに詳細を得るためのクイックなフォローアップです。“カートの放棄”や“クーポンの利用におけるインフルエンサー”を掘り下げたい場合に試してみてください。
“誰かがXYZについて話しましたか？”これは仮説を検証する際に直接的で重要です。確認したいトピック（例：“ロイヤルティプログラム”や“ブランドの乗り換え”）にXYZを置き換え、証拠として彼ら自身の言葉での引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト：調査が明らかにした異なるタイプのeコマースショッパーをマッピングしたい場合は、このプロンプトを使用してください：
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似たリストを特定し、記述してください。各ペルソナについて、キー特性、動機、目標、および会話で観察された関連する引用やパターンを要約します。
痛点と課題に関するプロンプト：ショッパーが躊躇したり、カートを放棄したり、取引を待ったりする際に何が問題になっているかを発見するのに非常に役立ちます：
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、苛立ち、または課題をリストします。各々を要約し、出現頻度やパターンを記録します。
動機とドライバーに関するプロンプト：購買行動の原動力とプロモーションの役割を見たい場合、次のようにしてみてください：
調査会話から、参加者が行動や選択の理由として表現する主な動機、欲求、または理由を抽出します。類似した動機をグループ化し、データのサポート証拠を提供します。
感情分析のプロンプト：ショッパーがあなたの割引戦略に対してポジティブなのか、いらいらしているのか、中立的なのかを知りたいときに尋ねてください：
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、中立）を評価します。各感情カテゴリ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。
提案とアイディアのプロンプト：実用的なフィードバックを収集するために、AIにこれをプロンプトしてみてください：
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、リストアップします。それらをトピックや頻度で整理し、関連する場合には直接の引用を含めます。
満たされていないニーズと機会に関するプロンプト：新しい製品やキャンペーンの角度の機会を見つけるためには、次を使用してください：
調査回答を調べて、回答者によって強調された満たされていないニーズ、ギャップ、改善の機会を発見します。
適切なプロンプトを使用することで、ショッパーの動向をより深く探り、プロモーションと割引が実際に彼らの決定にどのように影響しているかを理解することができます。そしてコンテキストを中心に置いてください。例えば、オンラインショッピング時にプロモーションに影響を受ける顧客は82%—つまり、どのタイプのプロモーションがあなたのオーディエンスにとって最も重要かを見つける価値があるのです。[1]
特定の質問タイプ別に定性データを分析する方法
Specificでは、調査そのものの構造に基づいて分析されるため、実際に各質問に意味のある要約が得られます。
自由回答質問（追跡ありまたはなし）：すべての応答のAI生成要約を得ることができ、追加のコンテキストを提供する追跡質問によってより豊かなテーマ分析を生み出します。
選択肢質問と追跡：各選択肢は、その特定の回答に関連する追跡に基づいて、独自のテーマ要約を得ます。たとえば、「%オフ」割引よりも「送料無料」を選んだ理由を確認できます。
NPS質問：
各グループ—批判者、受動者、推奨者—は、それぞれ独自のフォローアップフィードバック要約を得ます。誰かがあなたの割引ポリシーを愛している理由や、他の人が購入するには不十分だと思う理由を簡単に掘り下げることができます。（電子商取引買い物客向けにNPS調査を<、スペシフィックでのプロモーションと割引を作成することができます。）NPS調査を作成。
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ChatGPTでも同じことができますが、各返信セットを自身でフィルターし、整理する必要があります。データが数十エントリーを超えると、多くのコピーアンドペースト作業が必要です。しかし、Specificでは、結果が入ってくると同時に自動的に行われます。
質問の構造の仕方やAIフォローアップが重要な理由についてのアイデアをお探しなら、プロモーションと割引に関する電子商取引ショッパー調査への最良の質問に関するこのガイドをお勧めします。
AIコンテキストサイズ制限による課題への対処法
現実的な課題：大型言語モデル（GPT-4などを含む）は、一度に無制限の量の調査データを処理できません—コンテキストサイズの制限があります。数百または数千の回答がある場合、それが一度には収まりきれません。
Specificはこの課題を解決し（独自のワークフローにこれらの戦術を適用できます）：
フィルタリング:ユーザーの回答に基づいて会話をフィルターできます。選択した質問に答えた人々の会話だけがAIに送られます。これにより、「デジタルクーポンを言及したショッパー」などのコホートをターゲットにし、分析を集中させることができます。
クロッピング:AI分析に送信する質問を短く切り取りことができます。AIに最終質問だけ（「プロモーションがどのように決定に影響を与えましたか？」）を見せたい場合、その部分を送信するだけです。これにより、モデルの制限内により多くの回答を収め、技術的な理由で重要なコンテキストを失わないようにします。
Specificでは、これらの機能がデフォルトで利用可能で、調査の拡大に伴ってストレスなく定性分析を行えます。
面白い事実：2024年までにすべてのクーポン引き換えのうち、デジタルクーポン引き換えが約85%を占めると予想されています。 [2] それはフィードバックと使用シグナルが非常に多いことを意味し—賢いフィルタリングとクロッピングがあなたの親友になります。
eコマースショッパーの調査応答を分析するための協力機能
プロモーションと割引に関する調査回答を分析する際、協力の痛みのポイントは現実の問題です。特に複数のチームメイトが独自の方法で「データとチャット」したい場合は、ショッパーからの何百もの自由回答を解析しようとすると、スラックスレッド、コメントチェーン、バージョンカオスに迷子になりやすいです。
Specificでは、AIとチャットするだけで分析ができ、すべてのチームメイトが独自のスレッドを取得できます。分析インターフェースで複数のチャットを作成でき、そのそれぞれに独自のフィルターとフォーカスがあり、プロモタイプ、ショッパーの地域、または感情によってデータをスライスできるようにします。また、誰がチャットを作成したかも示されるので、誰がどの視点で作業しているかを容易に組織化できます。
明確な帰属と協力:AIチャットのすべてのメッセージには送信者のアバターと名前が表示されるため、オンラインショッピングの割引が決定を促進することを75%が示している場合[3]、あなたの質問がブレークスルーを引き起こしたり、トレンドを浮き彫りにした同僚が誰かを常に把握できます。
シロを減らし、行動を促進します:これらの機能を活用して、チームは協力して（平行シロではなく）変化をもたらすために取り組みます。それはより良いタイミングのフラッシュセールの開始、新しいロイヤルティ特典の提供、あるいは実際に転換を促す割引タイプを実験することを意味します—あなたのショッパーが自分の言葉であなたに伝えたこと に基づいています。
素早く始めたいですか？次のeコマースショッパー向けプロモーションと割引に特化したAI調査ジェネレーターをお試しください、または調査を最初から作成し、すべての詳細をカスタマイズして進めたい場合はAI調査ジェネレーターをチェックしてみてください。
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購入を促進する要因や、ブランドを切り替えたり、取引を待ったりする理由をすぐに見つけてください。真実性のあるフィードバックを収集し、AI対応分析でそれを洞察に変え、すぐに最も重要なことに対応します。自分の調査を作成し、今日からショッパーの行動を解明し始めましょう。