この記事では、イベント参加者のアンケート調査で、推奨意向についての回答を分析する方法に関するヒントを提供します。イベントをさらに良くするために深堀りしたい方は、ここが最適な場所です。
アンケート回答分析のための最適なツールの選択
イベント参加者アンケートデータを分析するための最良のアプローチは、収集する回答の種類によって異なります。ここでは、私が分析を効率的かつ価値あるものに保つ助けとなったクイックガイドを紹介します。
定量データ： イベントを1から10で評価する質問や「私たちを推薦しますか？」などのシンプルな質問をすると、結果はストレートフォワードです。ExcelやGoogle Sheetsなどのツールを使って、数値を簡単にカウント、グラフ化、要約することができます。これらのツールは、Net Promoter Score (NPS) などの計算や評価のマッピングに便利です。最も成功したイベントは、NPS が +30 から +50 の間でスコアし、+50 を超えると優れたパフォーマンスを示します。 [5]
定性データ： スコアを説明したりストーリーを共有したりする参加者のフィードバックは、分析により多くの労力を要します。数百の回答を読み通すことは実用的ではありません。この場合、AIツールが役立ちます。数分で回答を要約し、トピックを検出し、パターンを強調することができます。「スコアの主な理由は何ですか？」などのフォローアップ質問を使用すると、通常より豊富なデータが得られますが、手動分析はさらに困難になります。
定性回答を処理する際のツール選択には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
迅速で手軽なアプローチが欲しい場合、アンケートデータをエクスポートし、それをChatGPT（または類似のツール）に直接コピーすることができます。
この方法は、データセットが小規模な場合やフィードバックに対してさらにいくつかのアドホックな質問をしたい場合に便利です。回答を貼り付けて、トレンド、問題点、または提案に関するチャットを行うことができます。
しかし: 大規模なアンケートでは問題が発生します。貼り付けられるテキストの限界があり、特定の参加者タイプや質問経路によるフィルタリングをしたい場合にコンテキストが失われます。また、特定の回答を参照したり、フォローアップデータをフィルタリングしたり、分析を共有したりするのが不便になります。
オールインワンツールとしてのSpecific
Specificは、AIアンケートの作成、会話分析、実行可能なインサイトを得るために正確に構築されています—小規模なワークショップを運営する場合でも、大規模なカンファレンスのフィードバックを分析する場合でも。
単に回答を収集するだけではありません。例えば、 Specific のようなツールを使用する場合、以下も得られます：
会話データの収集—自動フォローアップ質問を備えたAI主導の自然言語アンケートで、データクオリティを向上させます (仕組みを学ぶ)。
瞬時のAI分析—アンケートが終了するや否やコアインサイト、キーテーマ、実行可能な要約を提供します。スプレッドシートや手動のソートは不要です。
会話AI結果のチャット—ChatGPTのように質問をすることができます（例：「参加者に推奨してもらう可能性が最も高い理由は何ですか？」）が、コンテキストを管理し、データをライブでフィルタリングする機能が備わっています。
チーム向けのコラボレーション機能—複数の人がリアルタイムでデータを分析し、議論することができ、それぞれ異なる焦点やフィルタを持っています。これは、さまざまなチームが参加者フィードバックの異なる側面に関心を持っている場合に非常に効果的です。
単純なNPSアンケートだけが必要な場合、Specificでは数分で開始することができる—この< the href="9">イベント参加者の推奨意向に関するNPSアンケートをご覧ください。
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イベント参加者の推奨意向を分析するために使用できる有用なプロンプト
ChatGPT、Specific、または他のAIアンケート回答分析ツールを使用する際は、 プロンプト の質が分析の価値に大きな影響を与えます。ここでは、イベント参加者のフィードバックを推奨意向の観点から探るための実践的なプロンプトを紹介します。特にオープンエンドのフォローアップを扱う際に非常に効果的だと感じます。
コアアイデアのプロンプト: これは参加者にとって本当に重要なのは何かを抽出するための私の頼りになるプロンプトです。また、SpecificのAIアンケート回答分析のデフォルトでもあります：
あなたのタスクは、太文字のコアアイデア（コアアイデアごとに4-5語）を抽出し、最大2文の説明文を追加することです。
出力の要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアがどれだけの人に言及されたかを指定する（単語ではなく数字を使用）、最も多いものが上位
- 提案なし
- 暗示なし
例の出力：
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
コンテキストを増やすとAIのパフォーマンスが向上します。 「これは[Your Event] の参加者からのアンケートデータで、イベントを推奨する可能性に焦点を当て、NPS質問とオープンエンドフォローアップの両方を使用して収集されました。推奨の主な要因と参加者の体験を向上させる方法を理解したい。」といった詳細を含めてください。
これは私たちの年次製品会議の参加者からのアンケート回答です。参加者にイベントを推奨する可能性、理由、および改善の余地について尋ねました。推奨の高/低の可能性の主な理由を要約してください。
テーマに関するより深い洞察を求めるプロンプト:
XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください。
特定のトピックを調査するためのプロンプト:
XYZについて誰か話しましたか？引用を含めてください。
問題点と課題のプロンプト:
アンケート回答を分析し、最も一般的な問題点、フラストレーション、または課題をリストし、それぞれを要約し、パターンまたは頻度を確認してください。
感情分析のプロンプト:
アンケート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貢献する重要なフレーズやフィードバックを強調表示してください。
これらのプロンプトを使用して、表面的な統計を超えてフィードバックを実際のイベント改善につなげることができます。 62％の参加者が、個別の体験を持つイベントを推奨する可能性が高い [2] のは偶然ではありませんので、「なぜ」に掘り下げることで共感を得ることが重要です。
さらなるプロンプトアイデアを探すか、独自のアンケートを最初から生成するには、 specific event attendee survey generatorを試したり、イベント参加者の推奨意向についてのアンケートのベストクエスチョンについてのアイデアをこの記事で見ることができます。
Specific（およびAI）が質問タイプに基づいて回答を分析する方法
イベントアンケートは単に「私たちを推薦しますか？」だけではありません。完全なストーリーを得るために通常は質問タイプを組み合わせます。
オープンエンドの質問（フォローアップの有無を問わず）： Specificは自動的にすべての回答と、それに関連するフォローアップを、端的で高信号の要約にまとめます。すべての回答を読み取り、コード化するのに比べて大幅な時間を節約できます。
フォローアップを含む複数選択： 例えば、参加者が「基調講演、ネットワーキング、ワークショップ...」の中で最も気に入ったものを尋ね、次に「それを選んだ理由は何ですか？」というフォローアップを尋ねた場合—Specificは、各選択肢のフォローアップ回答の個別の要約を提供します。それぞれの好みを駆動する要因が明確になります。
NPSの質問： ここでAIが活躍します。Specificはデータを即座に分割します：デトラクター、パッシブ、プロモーターの各グループに対する隔離された要約が得られ、各グループがフォローアップで言ったことを示します。参考までに、72.43％のポジティブなイベントレビューは、高い推奨意向（5/5）があることを示しています。[4] この分離により、適切な場所で改善が容易になります。
この多くをChatGPTまたは他のGPTベースのツールで再現することはできますが、大規模または構造化されたアンケートの場合、すぐに労働集約的になります。アンケートデータに特化したツールを使用すれば、摩擦が減ります。
AIのコンテキスト制限への対応方法：大規模なアンケートデータへの対処
AIツールは強力ですが、制限があります：コンテキストサイズ制限です。 数百または数千の参加者からの回答がある場合、それをすべて一度にChatGPTに貼り付けることはできません。スマートな回避策が必要です。
フィルタリング： Specificでは、AIに送信する前に回答をフィルタリングできます。イベントの評価を 9 または 10 と評価した回答者だけを見たり、参加者のタイプ、セッション、またはフィードバックのテーマでセグメント化したりします。AIはフィルタリングされたサブセットのみを分析するので、大規模なアンケートでも効率的です。
クロッピング： 別のオプションとして、特定の質問に対する回答のみを分析する方法があります。特定のワークショップに対するフィードバックだけを探したい場合、他のすべてを削除することで、スペースを節約し、分析を集中させることができます。
これらの機能は、AIのコンテキスト制限を克服し、大規模イベントからの質の高いインサイトを提供します。
イベント参加者のアンケート回答を分析するための協力機能
イベント参加者の推奨意向に関するアンケートで協力することは、トリッキーです。マーケティングや商品、イベント運営など、全員が実行可能なインサイトを欲していますが、スプレッドシート、コメント、メールを共有することは混乱を招きます。
Specificでの協力レビューは簡単です。 AIチャットでアンケートデータを分析します—データ整理や技術スキルは不要です。参加者のコメントを掘り下げ、セッション別にフィルタリングし、チームの誰かとすぐに発見を共有できます。
マルチスレッド分析 により、異なる焦点エリアの異なるチャットを開くことができます。各チャットは、それ自体のフィルタ（例：「プロモーターのみ」、「ネットワーキングのフィードバック」または「初めて参加する参加者の問題点」）を適用でき、誰がどのスレッドを開始したかがはっきりとわかります。これにより、コラボレーションが非常に簡単になり、インサイトを文書化し、不必要な衝突を回避できます。
実際のチームコラボレーション では、すべてのAIチャットで誰が何を言ったかを見ることができます。アバターと送信者名がすべてのメッセージで表示されます。その結果、混乱を避け、分析を整理しておくことができます—すべてのチームメンバーの視点が表示され、文脈に基づいており、将来のイベントを改善するために実行可能です。さらに探索したい場合は、 AIチャットアンケート分析機能を詳しくチェックしてください。
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