この記事では、AIや他のスマートツールを使用して、イベント参加者のチェックイン体験に関するアンケートの回答を分析するためのヒントを提供します。このようなアンケートを実施する際、望むのは数時間のスプレッドシートの解析ではなく、実用的な洞察です。
イベント参加者のチェックインアンケート回答を分析するための適切なツールの選択
アンケート回答を分析するためのアプローチとツールは、データの種類と構造に合わせる必要があります。定量データまたは定性データを扱う場合、それぞれ最適なワークフローが異なります。
定量データ: これは、チェックインに「非常に満足」を選んだ参加者の数のような単純な数値です。これらはExcelやGoogle Sheetsなどの従来のツールを使用して分析できます—フィルタリング、カウント、グラフを用いてトレンドを迅速に確認できます。
定性データ: 自由記述の質問や詳細なフォローアップは最も有益なフィードバックを持っていますが、特に数百のアンケートを持っている場合、一つずつ読むことは現実的ではありません。ここで、AIは生活を楽にします。AIは要約し、手動で梳き分けては見逃す可能性のあるパターンを見つけます。
定性応答を扱う場合のツールには2つのアプローチがあります:
ChatGPTまたは同様のGPTツールを利用したAI分析
コピーペーストとチャット: あなたのオープンテキストのアンケート回答をエクスポートし、それをChatGPTにコピーペーストし、質問をしたり分析プロンプトを使用することができます。これは機能しますが、大量の分析にはあまり便利ではありません。大規模なデータダンプはコンテキストの制限に達するかもしれず、エクスポートされたファイルを管理するのは乱雑になります。
手動での準備が必要: フィルタリング、フォーマットの決定およびプロンプトを作成する必要があり、誰かと協力したい場合はエクスポートされたデータとチャットを個別に共有しなければなりません。AIはトレンドや感情を浮かび上がらせますが、この方法で作成されたアンケートには設定が多く、自動化が少ないです。
Specificのようなオールインワンツール
調査分析専用に設計されています: Specificのようなプラットフォームは会話型アンケートの作成とAIによる分析に設計されています。自然なチャットスタイルで回答を収集し、AIが自動的にフォローアップを行い、より深い回答を得ることで、データの質と完全性を向上させます。自動AI駆動のフォローアップ質問がいかに効果的かをご覧ください。
即時AIインサイト: 回答が届くと同時に、AIサマリーと主なテーマが得られます。スプレッドシートに触れることはありません。ChatGPTで結果についてAIとチャットするように、イベントのコンテキストが常に含まれます。これは、特にこのユースケース専用に設計されたフィルタリングとデータ管理機能を備えています。
データ操作不要: 全てが収集からインサイトまで一つにまとまっています。これは、特に深さとスピードが重要なイベントフィードバックアンケートに役立ちます。最初から始める場合は、チェックイン体験のためのイベント参加者アンケートジェネレーターを使用してアンケートを瞬時にデザインし、開始することができます。
チェックイン体験に関するイベント参加者アンケート回答を分析するための便利なプロンプト
フィードバックを分析する際には、プロンプトが非常に重要です—特にチェックインに関する自由記述の回答については。私はイベント参加者の考えを掘り下げる際に頼りにするプロンプトを集めました。これらをSpecificやChatGPTのようなツールで使用し、アンケートに応じて微調整してください:
コアアイデアのためのプロンプト: 大量の回答群から主要なテーマを抽出するために使用します。
あなたのタスクは語数を4〜5に絞った太字のコアアイデアを抽出し、最大2文の説明文を添えることです。
出力要件:
− 不要な詳細は避ける
− 特定のコアアイデアがどれだけの人数に言及されたかを示す（数字を使用、単語ではなく）、最も言及されたものを上に
− 提案はなし
− 指示はなし
例の出力:
1. **コアアイデアテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアテキスト:** 説明文
AIは調査、聴衆、目標に関する文脈を与えると、常により良い結果を出します。以下は例です:
"あなたは最近の技術会議でのチェックイン体験についてイベント参加者からのフィードバックを分析しています。目標は来年の登録と入場の流れを改善するための実行可能な洞察を見つけることです。"
フォローアップの掘り下げのためのプロンプト: 主要なアイデアを見つけた後、プロンプトとして"XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください"を使用します。これにより、各アイデアに関する直接の引用や例が引き出されます。
特定のトピックのプロンプト: 特定のトピックが誰かに言及されたか確認するには: "誰かがXYZについて話しましたか？引用を含めてください。"
パーソナのためのプロンプト: イベント参加者セグメントを理解したい場合: "アンケートの回答に基づいて、製品管理で使用される‘パーソナ’のように、個別のパーソナを特定し説明してください。各パーソナについての主要特性、動機、目標、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てください。"
痛点や課題のプロンプト: 主要な摩擦ポイントや不満点のリストを迅速に得るには、"アンケートの回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、不満、または課題をリストします。それぞれを要約し、パターンや頻度の発生を記してください。"
感情分析のプロンプト: 感情のスナップショットを希望する場合: "アンケートの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。"
提案とアイデアのプロンプト: クイックウィンズのクラウドソース: "参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を識別しリストします。トピックまたは頻度で分類し、関連する場合は直接の引用を含めてください。"
これらのプロンプトは、調査に関する確固たる文脈で強化されることができます。アンケートを最初に何を尋ねるべきかのインスピレーションが必要な場合は、チェックイン体験のためのイベント参加者の質問をご覧ください。
質問タイプ別に定性データをまとめるSpecificの方法
Specificは、アンケートの構造を反映するように設計されており、チェックイン体験の調査における定性フィードバックを分析します。ここでは、チェックイン体験アンケートの質問タイプごとにどのように処理するかを説明します:
フォローアップの有無にかかわらず自由回答: 質問に対する全ての回答を一つの簡潔な要約にまとめ、フォローアップ回答の要約も生成します—これにより全体像と全ての「なぜ」がわかります。
フォローアップのある選択肢: 「チェックインはどの程度スムーズでしたか？」（選択肢あり）のような質問の場合、Specificは選択したそれぞれの選択肢に対するフォローアップ回答を別々に要約します。この方法により、各参加者セグメントに対して何が機能しているか（していないか）についてのフィードバックを得ることができます。
NPS 質問: 各NPSバケット（批判者、傍観者、推奨者）には、そのグループがフォローアップ回答で言及した点に焦点を当てた独自の要約がなされます。これにより、人を推奨者にする要因や何が押しとどめているかを特定するのに役立ちます。
同じことをChatGPTを使用して達成できますが、操作が多少手動になります—回答のコピーとフィルタリング、プロンプトの準備、多くの出力を読む必要があります。Specificは時間を節約し、質問タイプによってすべてを整理します。プロセスの詳細は、AI調査応答分析ページにあります。
調査分析におけるAIのコンテキスト制限の対処法
GPTモデルのようなAIツールはコンテキストウィンドウを持っているため、大規模なイベント後に数百の参加者応答を持っている時、常にアンケート全体を一度に分析することはできません。このことに対処し、インサイトを鋭敏なままに保つため、私はSpecificに組み込まれている次の2つの方法をお勧めします:
フィルタリング: ユーザーの返信による会話をフィルタ—AIは、参加者が選択した質問や特定の回答に返信した会話のみを分析します。それにより、焦点を絞り技術的な制限内に留まります。たとえば、ネガティブなチェックインを描写した参加者だけを見ることができます。
クロッピング: AI分析用に質問をクロップ—AIは抜粋した質問と回答のみを受け取ります。これにより、大規模なアンケートにおいて詳細な探求のために会話を簡潔に保つことができます。
これらの機能を使用すると、技術的な制約によってニュアンスや貴重なフィードバックが失われることはありません。汎用AIを使用する場合、手動でこのフィルタリングやクロッピングを行う必要があります。詳細については、AIアンケート応答分析のガイド
イベント参加者アンケートの回答を分析するための共同機能
共同の痛点: チェックインに関するイベント参加者アンケートの回答を分析することは、しばしばチームプレイであり、メールスレッドやエクスポートされたファイルの間を行ったり来たりする時、重複作業や不明確な所有権に迷うのは簡単です。
チャットファースト分析: Specificでは、安全で持続的なAIチャットの中で分析が行われます。あなたやチームは、サマリーをレビューし、特定の参加セグメントに掘り下げ、フォローアップ質問をすることができます—すべて1つのスレッド内でツールを切り替える必要はありません。
複数のチャットのアンケート: 同じアンケート結果のバッチに複数のチャットを開くことができ、それぞれ独自のフィルタとコンテキストを設定できます—例えば、一つのチャットは初めての参加者に焦点を当て、もう一つは大人数のグループチェックインに焦点を当てるといった具合です。各チャットは誰が開始したかを示しているので、誰が何を探求しているかが明確です。
誰が何を言ったかを見る: 共同作業時には、AIチャットに送信された各メッセージが送信者のアバターを表示します。フィードバックやフォローアップを求めたチームメンバーが誰なのかを見失うことはありません。
摩擦のないチームワーク: これらの共同機能は、誰も再作業から救うと同時に、チェックイン体験に関するイベント参加者アンケートの分析をより迅速かつ透明にします。アンケートをカスタマイズする場合や、新しいイベントのためのカスタムバージョンを生成したい場合は、AIアンケートジェネレーターや、イベント参加者チェックイン体験アンケート作成のウォークスルーをご覧ください。
今すぐチェックイン体験に関するイベント参加者アンケートを作成
会話型アンケートを設置し、参加者からの実用的なAI駆動のインサイトを得てください。手動での集計や混乱したエクスポート、追跡漏れも不要です。
