この記事では、イベントアプリの使いやすさに関するイベント参加者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。定性的かつ定量的なフィードバックを迅速に実行可能な洞察に変えるための最適なツール、プロンプト、ワークフローを説明します。
アンケート回答分析のための適切なツールの選択
アプローチと使用するツールは、イベント参加者から収集したデータの種類に大きく依存します。以下に詳しく説明します：
定量データ: 参加者が使用した機能、評価、「はい/いいえ」といった回答数を扱う場合、ExcelやGoogleスプレッドシートのような伝統的なスプレッドシートはまだ友人です。手間をかけずにデータのトレンドをグループ化、カウント、可視化するのが簡単です。
定性データ: アンケートに自由記述式の質問（またはフォローアップ質問）が含まれている場合、スケールで共通のテーマや波及を探すときに、それを手動で読んで解釈するのは遅くて誤解しやすくなります。自由なテキストフィードバックを理解するためには、AIツールの助けが必要です。
定性回答を扱う際には、検討すべき2つの主要なツールセットがあります：
ChatGPTまたは類似のGPTツールによるAI分析
エクスポートされた回答をChatGPT、Claude、または類似のGPTベースのプラットフォームにコピー＆ペーストして、「データについてチャット」することができます。小さなデータセットでは可能ですが、しばしば面倒で、コンテキストを管理したり、長いトランスクリプトをペーストしたり、スレッドを追跡したりすることがすぐに煩雑になります。フォーマットの制約やコンテキストの長さの制限によって、全ての回答を一度に俯瞰的に見ることが妨げられます。
具体的な全体ツール
Specificはこのシナリオに特化して設計されています。会話型のアンケート回答を収集し、それをAIで分析する両方を処理します。Specificのユニークな特徴: データ収集中に自動的にフォローアップ質問をし、より深く明確な回答を得られることです。分析の時には、組み込みのAIが:
回答を即座に要約し、主要なテーマを抽出し、コアアイデアを表面化します—スプレッドシート不要、コピー＆ペースト不要、手作業での掘り出し不要
イベントアプリの使いやすさに関するアンケートデータについてAIと直接チャットでき、より豊富な洞察を得るためのコンテキスト、フィルタ、および質問を設定するオプションを提供します
SpecificのAIを活用したアンケート回答分析について詳しく学び、研究時間を大幅に短縮する方法を確認できます。
イベント参加者のイベントアプリの使いやすさに関するアンケートデータを分析するために使用できる便利なプロンプト
イベント参加者の回答に合わせた優れたプロンプトを使用すれば、AI分析から多くを引き出すことができます。いくつかの検証済みのアイデアを紹介します—必要に応じて独自のアンケートテキストに置き換えてください。
コアアイデアのプロンプト: このプロンプトを使用して、要約トピックを抽出し、ほとんどの参加者にとって重要なことを確認します。自由なテキストの回答が多いときに最適です:
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で（コアアイデアごとに4-5語）+最大2文の解説を抽出することです。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアに言及する人の数を指定する（単語ではなく数字を使う）、最初に多く言及されたものを挙げる
- 提案なし
- 説明なし
例の出力:
1. **コアアイデアのテキスト:** 解説のテキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 解説のテキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 解説のテキスト
コンテキストが重要: AIがアンケートについて知識を深めるほど、よりスマートになります。目標、アンケートの対象者（イベント参加者）、改善したい内容について「システムプロンプト」を提供すれば、より関連性の高い洞察を得られます。例:
あなたは専門のアンケート分析家です。データは最近の会議で我々のイベントアプリを使用したイベント参加者からのものであり、目標はアプリの使いやすさ、参加者のエンゲージメント、全体的な満足度を向上させることです。
特定の詳細を深掘りしたいですか?
使用: 「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」 を使って、AIに特定のテーマや課題を分析させます。
検証には、「アプリ内通知について話している人はいましたか？」 を試してみてください。機能や問題の議論を特定するのに役立ち、「引用を含める」と付け加えると、さらにコンテキストを得られるかもしれません。
イベントアプリの使いやすさに関するアンケートに適した他のプロンプト:
痛点と課題のプロンプト:
アンケートの回答を分析し、最も一般的な痛点、挫折感、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、どのようなパターンや頻度があるかを記録してください。
ペルソナのプロンプト:
アンケートの回答に基づき、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た一連の独自なペルソナを識別し、説明してください。各ペルソナについて、その主な特徴、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。
提案とアイデアのプロンプト:
アンケート参加者から提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定しリストアップしてください。トピックまたは頻度によって整理し、関連する場合には直接の引用を含めてください。
感情分析のプロンプト:
アンケートの回答に表現されている全体的な感情（例: ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。各感情カテゴリーに寄与する重要なフレーズやフィードバックをハイライトしてください。
イベント参加者へのよりターゲットを絞った質問アイデアについては、イベントアプリの使いやすさに関するアンケートのベスト質問を作成するガイドをご覧ください。
Specificがアンケートの異なる質問タイプをどのように処理するか
私はこれを体系的にするのが好きです。Specificが質問タイプ別に定性的フィードバックをどのように分析するかを紹介します:
自由形式質問（フォローアップ付き）: 参加者の元の回答とすべてのAI生成フォローアップを考慮した豊富なGPT駆動の要約が得られます。これにより、要約は単に最初に頭に浮かんだ考えではなく、本物のコンテキストを反映します。
選択肢付きフォローアップ: 各選択（「ナビゲーション」、「ライブチャット」、「イベントアジェンダ」など）は、それに関連するすべての参加者のコメントとフォローアップの焦点を当てた要約を取得します。これにより、各機能について何が機能しているのか、または機能していないのかが浮き彫りにされます。
NPS質問: プラットフォームは推奨者、受動層、および批判者からのフィードバックを分離し、それぞれのグループの体験と改善の提案についてユニークな要点を要約します。
これを手動で行うためにChatGPTを使用することもできますが、正直なところ、分岐フォローアップを処理し、それらを正しいコア質問にマッチングさせるのにはるかに多くのコピーペーストとコンテキスト管理が必要です。これは専門のアンケートツールが効果を発揮する場所です。
詳しくは、Specificでイベントアプリの使いやすさに関するアンケート分析を自動化する方法をご覧ください。
AIアンケート分析におけるコンテキスト制限の克服
実用的なヒント: すべてのAIチャットツール（ChatGPT、Claude、そしてSpecificのAIを含む）にはコンテキストサイズ制限があり、数千のアンケート回答を一度に与えることはできません。では、分析が確実に行われるようにするにはどうしますか？
フィルタリング: 参加者が最も重要な質問に答えた会話や、特定の回答選択を選んだ会話のみを分析します。入力を絞り込むことで、より焦点の定まったテーマを得ることができます。
トリミング: アンケートの全体ではなく、最も関連性の高い質問だけを切り取ってAIに渡します。これにより、コンテキスト制限内に収まり、得られる洞察が鋭くなります。
Specificは、データセットを分析用に準備する際にフィルタリングとトリミングを標準で提供します。サードパーティのデータ処理は不要です。
優れたフォローアップを尋ねるアンケートを構築する必要がありますか？リッチなフィードバックのための自動AIフォローアップ質問について学びます。
イベント参加者のアンケート回答を分析するための共同機能
共同分析は通常は悪夢のようで、誰もがエクスポートされたスプレッドシートをメールで送ったり、Slackで解釈を議論したりします。データを評価する際に複数のチームメンバー（イベント主催者、製品チーム、スポンサー）を関与させる必要があるとき、全員が同じコンテキストで作業したいものです。
AIチャットでリアルタイムにアンケートデータを分析: Specificを使用してアンケートに関するAIチャットを開き、コラボレーターが参加できます。各会話はすべての回答に関する同じGPT駆動の知識で瞬時に更新されます。
異なる探求ラインのための複数の共有可能なチャット: マーケティングがエンゲージメントの洞察を見たい場合、UXはナビゲーションの痛点を関心があります。各担当者はカスタムフィルターを使用して独自のAIチャットを開くことができ、誰も他の人の邪魔にならないようにします。誰がどの会話を作成したかを示し、チームワークを可視化します。
会話での明確な帰属: Specificでの同僚とのコラボレーション時には、全員のAIチャットの回答やフォローアップ質問がそのアバターで帰属されます。誰がどの観察を行ったのか、どの研究スレッドを開始したのかが見やすくなります。
これらの機能は共同調査分析を「どの混乱したドキュメントで誰が何を言ったか」から洞察発見に移行します。
このようなアンケートを設定するための実践ガイドについては、イベントアプリの使いやすさに関するイベント参加者アンケートを作成する方法をご覧ください。
イベントアプリの使いやすさに関するイベント参加者アンケートを今すぐ作成
アンケート分析の苦痛を取り除きましょう—実行可能な洞察を即座に得て、よりスマートなフォローアップ質問を行い、チームと結果をシームレスに共有します。AIを活用してイベントフィードバックから得られるものを向上させるため、イベント参加者アンケートを今すぐ作成して、イベントアプリの使いやすさを高めましょう。
