この記事では、AIを活用したツールを使用して、イベント参加者アンケートから事前イベントコミュニケーションに関する回答を迅速に分析し、有意義なインサイトを得るためのヒントを紹介します。
分析に適したツールの選び方
アンケート分析のアプローチは、データ構造に大きく依存します。複数選択式や評価質問を測定している場合、ExcelやGoogle Sheetsのような従来のツールで返信数を簡単に数えることができます。要するに、合計や平均を見て、簡単なチャートを作成するだけです。
定量データ: 「事前イベントのメールにどの程度満足しましたか？」のような質問は、数えやすい回答を生成します。従来のツール（Excel、Google Sheets）はこの用途に非常に適しています。フィルターや数式を使用して、全イベント参加者のトレンドを分析することができます。
定性データ: しかし、自由回答形式の質問をした場合や、参加者がなぜそのような感じを持ったのかを探るアンケートを使用する場合は、少し難しくなります。何百もの回答を手作業で読み取ることは、非常に時間がかかる上、大規模なスケールではほとんど不可能です。ここでAIツールが重要な役割を果たします。膨大なテキストを迅速に読んで分析し、テーマや核心をほぼ即座に要約してくれるからです。
定性回答を分析する際の主なアプローチは2つあります。
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
アンケートデータをエクスポート（通常はCSVやExcel形式）し、テキスト回答をコピーしてChatGPTや類似のAIアシスタントに貼り付けることができます。 そこから、AIとチャットしてデータについて質問したり、プロンプトを使用してサマリーやテーマを取得します。
この方法は多くの人が利用でき簡単ですが、欠点もあります: 一度に貼り付けられるデータの量に制限があることが多く、フォーマットが乱れる可能性があり、アンケート分析に特化した機能（例えばフォローアップや容易なフィルタリング）が欠如しています。
「Specific」のようなオールインワンツール
Specificは、イベント参加者のアンケート回答を収集し、分析するために作られたAI搭載プラットフォームです。 Specificを通じて事前イベントコミュニケーションアンケートを実施すると、AIは回答を要約するだけでなく、調査を対話形式で進行し、答えを明確にし深めるための賢明なフォローアップ質問を行います。これにより、インサイトの量と質が向上します。（AIフォローアップの詳細を学ぶ。）
分析のために、すぐに以下のことが可能です:
すべての自由回答やフォローアップ質問に対してAIが提供する要約を確認できます。
すべての回答にわたる主要テーマを、頻度順にランク付けして見つけます。
AIとインタラクティブにチャットして、結果についての明確化を求めたり、データをフィルタリングしたり、詳細を掘り下げたりできます。ChatGPTを利用する場合と同じように、ただしチーム向けに設計された機能とより簡単なワークフローが備わっています。
Specificの分析ツールは、質的データを完全にコントロールできるようにし、詳細を追求するため、AIアンケート応答分析の方法をご覧ください。
事前イベントコミュニケーションに関するイベント参加者アンケートを分析するための便利なプロンプト
AIアンケート分析を最大限に活かすには、プロンプトが必要不可欠です。ここでは、ChatGPTやSpecificのようなプラットフォームで機能する、実績のあるプロンプトをいくつか紹介します:
コアアイデアのプロンプト: 大テーマを特定するのに最適です。Specificはこれを内部で活用していますが、どこでも機能します。AIアシスタントにデータと共に以下を貼り付けてください。
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出すること（各コアアイデアにつき4～5単語）＋説明は最大2文まで。
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述べたかを指定する（数字を用いる、言葉ではなく）、最も言及されたものが上位
- 推薦や示唆をしない
- 提示の指示をしない
出力例:
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
AIは、コンテキストを増やすとさらに良いパフォーマンスを発揮します。例えば、次のように追加できます:
テクノロジー会議の参加者からの事前イベントコミュニケーションについてのアンケート回答を分析してください。私たちの目標は、コミュニケーションチャネルやタイミングについて人々が好んだこと、嫌いだったこと、特に予期せぬ懸念点を特定することです。
テーマについてもっと学ぶためのプロンプト: コアアイデアを得た後、AIに促して「[コアアイデア]についてもっと教えて」ください。
特定のトピックに関するプロンプト: ネット上で「[特定の詳細または機能]」について誰が話したかを確認する: 引用を含む。
困難点と課題に関するプロンプト: 事前イベントコミュニケーション調査では、エンゲージメントが鍵となります。「アンケート回答を分析し、コミュニケーションに関して最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を列挙してください。それぞれを要約し、パターンや頻度を記録してください。」
感情分析のプロンプト: 参加者の感情を理解することで、将来のアウトリーチに応用できます。「アンケート回答に表れる全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価してください。各感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調。」
提案とアイデアに関するプロンプト: エクスペリエンスの実施や改善を模索する誰にとっても役立ちます。「参加者から提供された事前イベントコミュニケーションに関する提案、アイデア、または要求をすべて特定し、トピックまたは頻度ごとに整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。」
未達成のニーズと機会探しのプロンプト: コミュニケーションプランのギャップを発見するのに最適です。「アンケート回答を精査して、回答者が指摘した未達成のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにします。」
事前イベントコミュニケーションアンケートのためのベストクエスチョンに関する戦略的なヒントと質問について、さらに詳しく見つけることができます。
Specificが質問タイプごとにデータを分析する方法
Specificはすべてのアンケート質問に基づいて詳細でコンテクストに富んだ要約を提供し、データにアクションを起こしやすくしています。
自由回答質問（フォローアップの有無にかかわらず）: すべての回答の要約を得ることができ、それぞれのフォローアップに対しても要約があります。これにより、参加者がどのように考えたのか、なぜそのように回答したのかがわかります。
フォローアップ付きの選択肢: それぞれの選択肢（例えば、「メール」や「SMS」）は関連するフォローアップ回答ごとに個別の要約を受け取ります。これにより、各チャネルを選択した人たちが本当にどう考えているのかを見ることができ、事前イベントコミュニケーションの調整に非常に役立ちます。
NPS質問: ネットプロモータースコアのフィードバックに関しては、Specificは評価カテゴリーごとに要約を提供し、それぞれのグループの評価を促した要素を示します（使用可能なNPSアンケートテンプレートはこちら）。
ChatGPTでも同様の詳細な分析ができますが、カテゴリーや選択肢ごとにコピー＆ペーストやプロンプトを送信する必要があり、手間がかかります。Specificでは、すべてが組み込まれています。
会話型アンケート作成に関する詳細は、私たちのAIアンケートビルダー、または事前イベントコミュニケーションアンケートの作り方をご覧ください。
AIのコンテキスト制限に対応する方法
AIツールに大量のアンケート回答を貼り付けようとして壁にぶつかったことがあるなら、それがコンテキストサイズ制限です—一度に処理できる量が限られています。これは、大規模なイベント参加者アンケート（特にインタラクティブコンテンツを使用した場合に48%の参加者が好むような高いエンゲージメントを促す事前イベントコミュニケーション努力がもたらした場合）にとって大きな問題です。
これを回避する主な方法が2つあります:
フィルタリング: 特定の質問に回答したり、特定の回答を選択したユーザーとの会話だけをAIが分析するようにフィルターする。これにより、分析の焦点が定まり、スペースがセーブされます。
クロッピング: AIが分析する質問だけを選びます。たとえば、通信に関する自由回答のフィードバックのみに関心がある場合は、他のすべてを切り取ります。
Specificはこれらのオプションをそのまま提供していますが、ChatGPTや他のアシスタントを使用する場合でも手動で行うことが可能です。フィルタリングとクロッピングにより、柔軟性が得られ、最も有用で集中的なデータでAIを動作させ続けることができます。
このことは、大規模なイベントの運営でエンゲージメントが急増する場合に特に重要です。いくつかのイベントマーケターは、ターゲットを絞った事前イベントアプローチによって参加率が最大30%増加したと報告します[2]。つまり、データ量は次第に増え続けるでしょう！
イベント参加者アンケート回答の分析における協働機能
アンケート分析を協力して行うことは混乱を招く場合があります: スプレッドシートやメールでデータを共有していると、アイデアがすぐに失われ、何が最も重要かについて全員の意見一致を保つのが難しくなります。
Specificを使用すると: AIとチャットするだけでデータを分析できるので、技術的なスキルは必要ありません。チームメンバーそれぞれが特定の視点や質問のために自分のAIチャットをセットアップ可能です。それぞれのチャットには独自の参加者情報、適用したフィルター、可視オーナーが含まれています。メールチャネルのフィードバックを探った人や改善策を探求した人を確認できます。すべてがそこにあります。
可視性と協働はリアルタイムで行われます。 アバターアイコンが会話している人物と各スレッドを開始した人物を明確に示し、事前イベントコミュニケーションフィードバックに関するクロスチーム コラボレーションがはるかに容易になります。何が尋ねられたか、回答されたか、どこでさらに掘り下げるかを全員が明確に把握できます。
これらの協働機能を用いて反復的で仮説駆動の分析を行うことができます—1つのプロンプトを試し、得られたものを確認し、新しいチャットまたはフィルターでピボットして、初参加者または特定の地域のフィードバックに焦点を当てます。この重層的アプローチは隠れたテーマを浮き彫りにし、アンケート分析を実際にアクション可能なものにします。
Specificを使用したアンケート作成と協働編集について学ぶには、AIアンケートエディター機能ページをご覧いただくか、イベント参加者事前イベントコミュニケーションアンケートジェネレーターでカスタマイズされた会話型アンケートを即座に作成してください。
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