この記事では、イベント参加者のアンケートからイベント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のヒントを紹介します。無駄を省き、実際に役立つアドバイスだけをお届けします。それでは、回答を分析するための効果的な方法とツールを早速見ていきましょう。
アンケート回答を分析するための適切なツールの選択
イベント参加者アンケートのデータを分析する際のアプローチは、収集したデータの構造によって異なります。ここでは、簡潔に説明します：
定量データ: アンケートに「良い」「普通」「悪い」などのようにイベントウェブサイトを評価した参加者の数などの単純な統計が含まれている場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールを使用すると、合計や平均、報告用の迅速なチャートを簡単に作成することができます。
定性データ: 自由回答や、「なぜ使いづらかったのか」といったフォローアップ質問に関しては、手作業でこれらの回答を読むことはスケーラブルではありません。このような場合、AIを活用したアンケート分析が必要です。優れたツールは、多くのオープンテキストの回答からテーマを要約し、整理して抽出することが可能です。
定性データに対処する際は、2つのツールアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
回答をエクスポートしてChatGPTまたは同様のGPT対応ツールに貼り付けることができます。 これは、特に小規模なデータセットにアクセスする場合の簡単な方法です。データを貼り付けて、「主な不満は何か？」や「繰り返し出てくるウェブサイトの問題を要約して」と質問します。
しかし、実際にはそれほど便利ではありません。 データのフォーマットを管理し、アンケート回答をコピーして貼り付けたり、コンテキスト制限のためにデータセットを分割しなければならないこともあります（これについては後で詳しく説明します）。また、セグメントやフィルター、インサイトを追跡する能力を失います。これらの会話を注意深く管理しない限り。
AIアンケート分析の成長は急速です： iWeaver AI や Looppanelのようなツールは、定量と定性のアンケートデータの分析を自動化し、トレンドを抽出し手作業を省きます。それにより、ユーザーの不満やテーマにすぐにアクセスでき、スプレッドシートや長文のテキストに悩むことなく、重要な部分にフォーカスできます[1][2]。
Specificのようなオールインワンツール
Specificのように目的に特化したプラットフォームは回答を会話型アンケートとして収集し、その上でAIを利用した分析を行います。
Specificは、スマートなフォローアップ質問をリアルタイムで行うため、より豊かなデータを得ることができます。イベント参加者アンケートを負担に感じさせず、チャットするような感覚でより良いインサイトを得ることができます。自動フォローアップの仕組みはこちら。
SpecificでのAI分析は、すべての自由回答を即座に要約し、主要なテーマを特定し、それを活用可能なインサイトとして表示します。エクスポートや手動でのソートは不要で、直接的に回答を得られます。 これらの発見を直接操作することができ、AIと会話し、フィルターをかけ、フォローアップ分析の質問をすることが可能です。どの質問/回答をAI分析に送信するかも全て管理できます。AI対応アンケート分析機能を参照。
コンテキスト管理が簡単で、分析する質問を選んで、不要なノイズを素早く排除し、より深く分析することができます。AIツールのコピー・ペーストに悩むことはありません。
注目すべき他の新興AIツール: Insight7、Blix、SurveySensumなどがあります。これらは全てAIを活用して、オープンテキストのフィードバックをより深く掘り下げ、スケールに応じた感情、痛点、提案を見つける手助けをします[3][4][5]。
アンケートを一から作成したい場合は、AIアンケートジェネレーターをご利用いただけます。あるいは、時間を節約したい場合は、イベント参加者向けイベントウェブサイト使いやすさアンケートジェネレーターをお試しください。
イベント参加者アンケートデータを使いやすく分析するための役立つプロンプト
アンケート回答を設定したら、プロンプトを使用することで、AIツール（SpecificやChatGPTなど）から簡単にインサイトを得られます。
核心となるアイディアに対するプロンプト: これは、多くのイベント参加者のコメントと自由回答の中で繰り返し話題になるトピックを特定するための私のゴートゥーツールです。これをChatGPT、Specific、または選択したAIツールに貼り付けてください。主な問題とフィードバックテーマを頻度ごとに浮き彫りにします。
あなたのタスクは、太字の核心アイディア（核心アイディアごとに4-5語）を抽出し、最大2文の説明を加えます。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定の核心アイディアを何人が挙げたのかを指定する（言葉ではなく数字を使用）、最も多いものを上位に
- 提案なし
- 示唆なし
出力例:
1. 核心アイディアのテキスト: 説明テキスト
2. 核心アイディアのテキスト: 説明テキスト
3. 核心アイディアのテキスト: 説明テキスト
AIは、より多くのコンテキストを持つと常にうまく働きます。 例えば、アンケートの目的や対象について少し話すと、より鋭く、関連性の高いインサイトを得ることができます。プロンプトの前に次のようにしておいてください：
「あなたはイベントウェブサイトの使いやすさの専門家です。イベント参加者からの回答を持っています。これにより使いやすさの問題を特定し、参加者が登録とスケジュール閲覧中にイライラした理由を見つけることができます。」
核心アイディアが返ってきたら、詳細を求めることもできます。試してみてください：「[核心アイディア]について詳しく教えて」—掘り下げたい主な不満点や提案を挿入してください。
特定のトピックに対するプロンプト: 回答で特定の使いやすさの問題が出たかどうかを検証したいときに使用します。こう尋ねてみてください：「[ナビゲーション速度]について誰かが話しましたか？」ボーナスヒントとして、「引用を含めて」と付け加えると、その痛点についての直接的なフィードバックを確認できます。
ペルソナに対するプロンプト: 参加者タイプごとにフィードバックをセグメントします。プロンプト：「アンケート回答に基づいて、特定のペルソナのリストを特定し、記述してください。それぞれのペルソナについて、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。」
痛点と課題に対するプロンプト: 厄介な問題に直行したいですか？次のように尋ねてください：「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、または課題を一覧にしてください。それぞれを要約し、パターンや発生頻度に注意してください。」
提案とアイデアに対するプロンプト: 参加者のフィードバックを活用して迅速なブレーンストーミングを行う：「アンケート参加者から提供された提案、アイデア、またはリクエストすべてを特定してリストアップします。それらをトピックまたは頻度別に整理し、関連する場合には直接引用を含めます。」
これらのプロンプトのすべては、分析の専門家になることなく深く掘り下げる助けになります。さらにヒントが欲しい場合は、イベント参加者アンケートに関するウェブサイトの使いやすさに関するベスト質問ガイドをご覧ください。
Specificによるイベント参加者アンケート回答の定性分析方法
フォローアップの有無に関わらずのオープンエンド質問: Specific AIはすべての回答を要約し、メインの回答とフォローアップからの微妙な洞察を一つのわかりやすいセクションで提供します。参加者のフィードバックの高レベルな全体像とその背後にある「なぜ」を理解できます。
フォローアップ付き選択肢: オプションがある質問（「議題をナビゲートするのはどれくらい簡単でしたか？」など）では、各特定の選択肢に紐付けられたフォローアップ回答の要約を得ることができます。例えば、「満足」した参加者が何を喜んだか、「不満足」だった訪問者が何にイライラしたかを見ることができます。
NPS: Specificは、それぞれのフォローアップコメントに基づいて、批判者、傍観者、推奨者のテーマ別の要約を提供します。これにより、最も忠実な（または失望した）参加者が何を言っているのかをすぐに把握できます。
同じアプローチはChatGPTや他のGPTツールでも可能ですが、より手動です。それぞれの選択やグループごとにフィルタリングされたデータを貼り付け、フォローアップの回答に対するプロンプトを作成して、同じセグメンテーションを得ることが必要です。
AI分析でのコンテキストサイズ制限の扱い
すべてのAIツールにはコンテキスト制限があります—つまり、一度に分析できるデータ量に上限があります。イベント参加者アンケートが数百（または数千）の長い回答を引き出す場合、この壁に最終的には直面します。
幸いにも、これに対処するための確かな方法があります。Specificは2つの主要な選択肢を提供し、他の場所でもこれを再現できます：
フィルタリング: 特定の主要な質問にユーザーが回答した場合のみ、AIに会話を送ります。例えば、「ログインにフラストレーションを感じた人だけ」にフィルターします。これにより、データセットを集中的かつコンテキスト制限の範囲内に保つことができます。
切り取り: 個々の質問（または質問ブロック）を分析するために選択し、完全なアンケートフローを送信する代わりにします。これにより、特定の使いやすさのテーマにズームインでき、データが一つのAIクエリに収まることを保証します。
サーベイフローでこれらのアクションを見てみますか？SpecificでのAIアンケート回答分析のためのコンテキスト管理方法をチェック。
イベント参加者アンケート回答を分析するための共同機能
アンケート分析を共同で行うことは、特にイベントウェブサイトの使いやすさに関するオープンテキストのフィードバックで、各自が自分の視点や意見を持っている場合には、混乱しがちです。
文脈の中でデータを一緒に分析: Specificを使用すると、チームメンバーと一緒にAIと直接チャットすることでアンケート結果を分析できます。データをコピーしたり、メールスレッドを管理したりする必要はありません。回答についての会話を開始するだけで、AIがリアルタイムで質問に答えます。
複数のチャット、明確な所有権: 各チャットには独自のフィルターと質問が設定できます（例えば、「議題の使いやすさのフィードバック」用のチャットや「モバイル体験の不満」用の別チャットなど）。誰がどのチャットを設定したか常に確認できるので、チームリーダーや部門は並行して独自の探索を実行できます。
貢献に対する可視性: コラボレーションモードでは、各AIチャットでプロンプトやフォローアップを作成した人を表示します（アバター付き）。これはリサーチチームにとって画期的な機能であり、誰がどの使いやすさの問題を探求したかをひと目で確認できます（彼らの思考を追跡できます）。
文脈の中で同期を保つ: 各チャットは特定のフィルターに結びつけられているため、努力が重複したり、イベント参加者ウェブサイトの体験に関する特定の側面についての発見を見失ったりすることはありません。
あなたの利用ケースに合わせたアンケートを作成したいですか？イベント参加者のウェブサイト使いやすさに関する簡単なアンケート作成ガイドを参照。実験してみたいですか？イベントウェブサイトの使いやすさ向けのNPSアンケートスターターを試してみてください。
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成果のある会話を始め、AI駆動の分析でインサイトを引き出し、参加者からのより豊かな、実用的なフィードバックを得て、次回のイベントサイトをより一層良いものにしましょう。