この記事では、イベント参加者のアンケートから得られるコストパフォーマンスに関する回答を分析する方法についてのヒントをお伝えします。最後には、AIツールを活用して定性的および定量的フィードバックを効率的に処理する方法を知ることができるでしょう。
分析のための適切なツールを選ぶ
取り組むアプローチと必要なツールは、調査データの形式と構造に依存します。
定量データ: 構造化された質問（「満足度はいかがですか？」）や選択肢のある回答がある場合、Excel、Google Sheets、または任意のレポートダッシュボードを使用して結果をすばやく集計できます。
定性データ: 自由回答やテキスト応答の場合、話が複雑になりがちです。多くの参加者コメントを読むのは骨が折れますし、AI対応ツールを使わないと重要なテーマやパターンを見逃す可能性があります。
定性的な回答を扱う際のツール選定には2つのアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTや類似GPTツール
コピーして、チャット: 調査データをCSVまたはプレーンテキストとしてエクスポートし、ChatGPTや他のAIチャットボットにコピーすることができます。そこから、AIにテーマの要約や特定の質問に回答してもらうことができます。
難点とは？ この方法で迅速に始められますが、大規模な調査には理想的ではありません。大きなデータセットはチャットボットのコンテキストウィンドウを超える可能性があり、ChatGPTに貼り付ける際にデータ構造（どの追跡質問がどの参加者に対応しているか）が失われます。
Specificなどのオールインワンツール
定性調査分析のために目的に合わせて設計されたツール: SpecificなどのAI駆動型調査向けに特別に構築されたツールは、収集と分析を組み合わせます。会話形式でチャットのような調査を行い、自由回答のフィードバックをキャプチャし（自動追跡質問を含み、より深く掘り下げます）、すべてを即座に分析できます。
自動化されたAIの洞察: SpecificはGPTを搭載したAIを使用して、回答を要約し、主要なテーマをハイライトし、アクション可能な実用的な洞察をほぼ即座に提供します。スプレッドシートや煩雑な手動査読なしです。ツールは回答をグループ化し、トレンドを示し、必要に応じてデータをフィルタリングまたはセグメント化できます。
会話型AI分析: Specificを使用すると、AIと結果についてチャットできます。コンテキストを調整し、フィルターを適用し、さらに深掘りすることができます—ChatGPTに似ていますが、調査データを管理し、各質問の回答を追跡するための追加機能があります。
このアプローチはAI駆動型フィードバックプラットフォームの成長に支えられています。例えば、Zonka Feedback、RainFocus、Jotformは、感情分析や会話型フィードバックの流れにAIを活用しており、イベントオーガナイザーが迅速にアクションに移せる洞察を得るためにこれらのツールがどれほど効果的になっているかを証明しています。 [1]
イベント参加者のコストパフォーマンスに関するアンケート分析に役立つプロンプト
プロンプトは、ChatGPTやSpecificのようなAIを使用して「価値に見合うお金」についての調査結果を分析する際の秘密の武器です。私の仕事でもっとも有効だったものをいくつかご紹介します：
コアアイデアのプロンプト: イベント参加者が発言した大きなアイデアや懸念を俯瞰する場合に使用します。自由回答データの大規模セットでうまく機能し、Specificでもデフォルトとして使用しています。
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出し（コアアイデアごとに4〜5語）+最大2文の説明文です。
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