この記事では、eコマース買い物客の調査からウェブサイトの使いやすさに関する回答を分析する方法についてのヒントを紹介します。AI調査応答分析の具体的なステップ、アプローチ、そして証明済みのプロンプトを紹介しますので、生の回答から迅速に実用的な洞察を得ることができます。
分析に適したツールの選択
データ分析の方法は、調査応答の構造によって変わります。ここではその内訳を示します:
定量データ: データが数値の場合（例: 評価スケール、チェックアウトバグを経験した買い物客の割合など）、ExcelやGoogle Sheetsを使用してカウント、チャート作成、セグメント化が簡単にできます。これらのツールは単純な指標を測定するのに最適です— 高度なソフトウェアは必要ありません。
定性データ: オープンエンドの回答（ウェブサイトのナビゲーションについての詳細なフィードバックなど）やフォローアップコメントを大規模に手で読んだり、コード化したり要約することはできません。このためには、本当にAIツールが必要です。手動によるレビューは、数十以上のオープン回答があると実用的ではありません—事実、トップブランドはすでにAIに頼っており、オープンサーベイデータからの迅速で深い洞察を得るために使用しており、スプレッドシートタブに溺れることはありません。
定性応答を扱うためのツールには2つのアプローチがあります:
ChatGPTまたは類似のGPTツールによるAI分析
エクスポートした調査データをコピーしてChatGPTなどのAIツールと対話することができます。
柔軟性: このアプローチは直接的で会話的な方法で洞察を引き出し、フォローアップの質問をし、データを探索することができます。
あまり良くない部分: 実際にはあまり便利ではありません。エクスポートしたデータを入力制限に合わせるフォーマット作業は手間がかかります、特に何百ものeコマース買い物客のフィードバックを分析したい場合はなおさらです。データを小さなセクションに分割し、コンテキストを保持し、コピー＆ペースト作業を多く管理する必要があるでしょう。
Specificのようなオールインワンツール
この仕事に特化されており、Specificはデータを収集する（AI駆動のチャットベースの調査を通过）だけでなく、その応答を即座に分析するためにAIを活用している調査プラットフォームです。調査中のリアルタイムフォローアップによって、eコマース購入者が痛点を明確にし、データの質と明瞭度を向上させます (自動AIフォローアップ質問をご覧ください)。
瞬時の分析: オープン応答の各要約、明確なテーマ抽出、結果についてのチャットがChatGPTのように容易になり、すでに文脈が鮮明で整理されています。さらに、スプレッドシートのエクスポートやデータ処理に束縛されることはありません。
SpecificのAI調査分析の仕組みの詳細をご覧ください。
このようなスマート調査ツールは勢いに乗っています、なぜなら手動による分析はスケーラブルではないからです—81%のeコマース企業がAI駆動の分析がフィードバックとUX決定へのアプローチを変えていると述べています。 [1]
eコマース買い物客のウェブサイトの使いやすさに関する調査応答を分析するのに役立つプロンプト
優れたAI分析は使用するプロンプトに依存します。私は日常的にこれらのプロンプトパターンを使い、大局的な洞察、摩擦点、動機、そして機会をeコマース購買者のフィードバックから見つけ出すことをお勧めします。
コアアイデアのプロンプト: すべての調査回答からメイントピックや共通の痛点を直接的に得たい時に使います— 例えば、ショッパーがあなたのウェブサイトナビゲーションについて好きなことや嫌いなことについてです。これはSpecificでも使用されるコアテーマ抽出プロンプトです（ChatGPTや他のAIモデルでも動作します）:
あなたのタスクは、太字でのコアアイデアの抽出（コアアイデア毎に4-5語）+ 最長2文の説明をすることです。
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を指定する（言葉ではなく数値を使用し、最も多く言及されたものを上部に）
- 提案なし
- 示唆なし
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
コンテキスト追加のプロンプト. AIはバックグラウンドを多く与えると常に良い成果を上げます—調査の目標が何であったか、eコマースのどの部分を気にしているのか、または分析に焦点を合わせるために何か重要なものです。例:
私はこの調査を実施し、eコマース買い物客がチェックアウト中に離脱する理由を理解したいと考えました。「なぜ購入を放棄したのか？」という応答からメインテーマを抽出し、類似したものをまとめてください。
フォローアッププローブ: パターンが見られた後—例えば、「モバイルナビゲーションの不具合」という場合—AIに尋ねてみてください：「モバイルナビゲーションの不具合フィードバックについてもっと教えてください」それは詳細な分析と主要な引用を提供します。
特定のトピックのプロンプト: 商品フィルタリングについて誰かが触れていたかどうか確認したいですか？こちらを使用してください:
商品フィルタリングについて話した人はいましたか？ 引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: ウェブサイトの使いやすさを向上する際には、主な購入者タイプを知ることが役立ちます。これを使用して本物のペルソナを抽出します:
調査応答に基づいて異なるペルソナのリストを特定し、説明します—まるで「ペルソナ」が製品管理で使われるかのように。各ペルソナに対して、彼らの主な特性、動機、目標、そして観察された会話の関連する引用やパターンを要約してください。
痛点と挑戦のプロンプト: 摩擦ゾーンのクイックマッピング用:
調査応答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または挑戦をリストアップします。それぞれを要約し、パターンや発生頻度についても記載してください。
動機とドライバーのプロンプト: ショッパーが関与する理由や変換する理由—またはしない理由—を知りたい場合に便利です:
調査の会話から、参加者がその行動や選択に対して表現する主な動機、欲求、または理由を抽出し、類似の動機を一緒にグループ化し、データからの裏付けとなる証拠を提供します。
感情分析のプロンプト: 感情的トーンを目標—効果的なポジティブ/ネガティブ/ニュートラルなフィードバックを強調するのに役立ちます:
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）。各感情カテゴリに貢献する重要なフレーズやフィードバックを強調します。
提案とアイデアのプロンプト: ショッパーから直接有用なアイデアを見つけ出す:
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、もしくはリクエストを特定して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的な引用を含めます。
満たされていないニーズと機会のプロンプト: あなたの使いやすさがどこで不足しているのかを知るために:
調査応答を調べ、回答者によって強調された未充足のニーズ、ギャップ、または改善の機会を発見します。
このコンテキストで効果的な調査デザインや質問アイデアを知りたい場合は、使いやすさに関するeコマース買い物調査のベスト質問を参照してください。
質問タイプに基づくSpecificの定性データ分析方法
質問の仕方が分析に大きな影響を与えます。これはSpecificが（または時間と労力をかけてChatGPTでも）各种调查質問をどう処理するかの情報です：
オープンエンドの質問: すべての買い物客応答の詳細な要約を得られます— フォローアップ回答の自動的な内訳も含まれ、根本的な理由や特定の使いやすさのテーマを明らかにします。
フォローアップ付きの複数選択質問: 各選択肢は特定のフォローアップ応答と一致した内容でそれ自身の要約が得られます。例えば、買い物客が「サイトが遅い」を選択し、その理由を説明した場合、そのセグメントだけに対してテーマが明確になります。
NPS (ネットプロモータースコア): 各グループ — 批判者、パッシブ、推奨者 — には関連するフォローアップテーマを含む別々の洞察要約があり、幸福感や失望感の推進力を明らかにします。
これをChatGPTで再現することができますが、通常はより多くのデータフィルタリング、プロンプトの調整、忍耐が必要です。
独自の調査を構築してより行動可能なフィードバックを得るためのアドバイスが必要なら、ウェブサイトの使いやすさに関するeコマース買い物調査の作成方法を読んでください。
AIのコンテキスト制限に対処する: 大量の回答がある場合の対策
AIコンテキストサイズの制限は現実に存在します。eコマース買い物客から数百のオープン応答を集めている場合、ChatGPTのような通常のAIモデルが一度に処理できる上限に達するでしょう。
フィルタリング: 選択した質問に応答した会話や現在の分析目標に関連する回答を選んで包含することで分析を集中させます。これにより、AIが関連する応答のみを処理し、モデルを圧倒せずに洞察の質を向上させます。
切り取り: チェックアウトフィードバックだけを分析する必要がありますか？ 特定の質問だけをAIに送信し、プロンプトを引き締めて洞察を鋭くします。モデルの「記憶」内により多くの会話を収め、堅固な結果を得られます。
Specificには設計によりこれらのオプションが含まれており、分析前のデータを自由にスライス＆ダイスすることができます—面倒はありません。あなたはこれらのワークフローフィーチャーに興味がありますか? SpecificのAI調査分析に関する詳細を学びましょう。
これは、研究のスケールアップにとってゲームチェンジャーです—調査分析にAIを使用する企業のほぼ63%がこのコンテキスト管理がトップの機能であると述べています [2]。
eコマース購買体験調査応答を分析するためのコラボレーション機能
一人でeコマース調査データを分析するのはフラストレーションがたまるものです—誰が何をやっているのか追跡することもなくなります。私は、従来のチームでこれを経験しましたが、結果を共有することはメールスレッド、クラッジングスプレッドシート、そして混乱を意味しました。
一緒に分析する: Specificでは、誰でも{
