この記事では、イベント参加者のアンケート調査から会場の適性を分析する方法についてのヒントをお伝えします。アンケートを実施して、明確で実用的な洞察を得たいのであれば、特にAIツールを使用する場合、今ではより早く、賢明な方法があります。
イベントアンケート分析のためのツール選び：重要なポイント
どのようなアプローチをとり、どのツールを使用するかは、イベント参加者のアンケートが収集するデータの種類によります。
定量データ：出席者数や評価尺度（「会場の適性はいかがですか？」）の集計を行う場合、Excel や Google Sheets のようなクラシックなツールが適しています。ただ数え、グラフ化し、フィルタリングします。
定性データ：オープンエンドの質問（「会場に関して何を変えてほしかったですか？」または評価へのフォローアップ）をした場合、大量のテキストデータを得ることがよくあります。すべての回答を読むことは現実的ではなくなり、特にイベントが成長するにつれて、AIパワードツールがノイズからまとめ、クラスタリングし、洞察を引き出す必要があります。
定性回答を扱う際のツールには2つのアプローチがあります：
AI分析にはChatGPTや類似のGPTツール
アンケート回答をエクスポートし、ChatGPT（または類似の大規模言語モデル）に貼り付けて分析することができます。 これにより、対話的に質問し、主要テーマを得たり、サマリーをリクエストしたりすることができます。しかし、大規模なデータセットや多数のフォローアップ質問を扱う場合、このワークフローは理想的ではありません。
もしアンケートに多くの回答がある場合、 コンテキストの制限の管理、データのクリーンアップ、イベントタイプや参加者ペルソナによる詳細なテーマの抽出が複雑で時間がかかる可能性があります。直接コピーペーストすると、フォーマットエラーや必要なコンテキストを省略しやすくなり、結果が曖昧になります。
「Specific」のようなオールインワンツール
Specificのようなプラットフォームは、まさにこのワークフローのために構築されています。 会話型、AIパワードインターフェースを使用してチャットのように感じる調査を発起し、AIで回答を分析できます。データ収集時にSpecificは自動的にスマートなフォローアップ質問を行うので、より豊かで意味のある回答を得ることができ、事前にすべての質問を計画する必要はありません。
分析は瞬時に行われます。 回答が要約され、主要なトピックが浮かび上がり、コアとなるアイデアがグループ化されます。手動のスプレッドシート操作はもう必要ありません。AIと直接チャットすることもできますが、フィルターの適用、コンテキストの管理、チームのワークフローのために全てが整理されたツールも提供されます。従来のリサーチツールやLLMを使用した手動コーディングに比べて、数十時間を節約できます。
定性調査分析に向けた広範な研究ツールエコシステムがあります。例えば、NVivoやMAXQDAはAIパワードの感情分析やテーマクラスタリングを提供し、ATLAS.tiやDelveは混合手法の分析を支援します。しかし、スピードとアクショナビリティが優先され、一つの統合ワークスペースを望むなら、SpecificのようなAI調査ソリューションは他に匹敵しません。
イベント参加者アンケートの回答分析に役立つプロンプト
AIは与える指示に応じてパフォーマンスが左右されます。会場の適性に関するイベント参加者のアンケートを分析する際、以下のためされているプロンプトを使用して最良の結果を得てください。
コアアイデアのためのプロンプト：参加者の主要な話題の凝縮版が欲しいですか？高品質なテーマを得るためにこれを使用します（ChatGPTまたはSpecificで動作）：
あなたのタスクは、太字でコアアイデアを抽出することです（コアアイデアごとに4-5語）+最大2文の説明を追加してください。
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の人々が言及したか（単語ではなく数字を使用）を指定する、最も言及されたものを上に
- 提案はなし
- 指示はなし
出力例：
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
AIはコンテキストを提供するとより良く動作します。 イベントの詳細、目標、重要な側面について詳細を追加してください。例えば：
これは、私たちの年次テックカンファレンスの会場の適性に関するイベント参加者アンケートの回答です。私たちの主な関心はアクセス性、場所、快適さに関するものです。参加者が直面した最も重要な問題を強調し、初めての参加者と再参加者の間で回答が異なる場合は指摘してください。
具体的なトピックのためのプロンプト：もし、例えば「場所」や「駐車」に関して誰が話しているか調べたい場合、ただ尋ねてください：「誰か駐車について話しましたか？」焦点を絞ったサマリーが得られます。「引用を含める」と追加して参加者の実例を得ることもできます。
ペルソナのためのプロンプト：オーディエンスをセグメント化したい場合、「調査回答に基づいて、製品管理で使われる‘ペルソナ’のような異なるペルソナのリストを特定し説明してください。それぞれのペルソナについて、その主要な特徴、動機、目標、および観察された関連する引用またはパターンを要約してください。」
痛点と課題のためのプロンプト：「調査回答を分析し、よくある痛点、フラストレーション、または課題を記述してください。それぞれ要約し、パターンや発生頻度を示してください。」
動機とドライバーのためのプロンプト：「調査会話から、参加者の行動または選択の主な動機、願望、理由を抽出します。類似の動機をまとめ、データからの証拠を提供してください。」
感情分析のためのプロンプト：「調査回答に表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を評価します。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してください。」
提案とアイデアのためのプロンプト：「調査参加者から提供されたすべての提案、アイデア、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。」
未満ニーズと機会のためのプロンプト：「調査回答を調べて、回答者が示した未充足ニーズ、ギャップ、または改善のための機会を見つけ出してください。」
さらにインスピレーションを得るには、イベント参加者アンケートで会場の適性に関するおすすめの質問をご覧になるか、イベント参加者向けAI調査ジェネレータープリセットをお試しください。
質問タイプによるSpecificの定性データ分析方法
Specificは、研究の厳密性を考慮して作られているため、分析は一律ではなく、アンケートデザインに適応します：
追跡質問のあるオープンエンド質問：主要回答の完全な要約と、その質問に関連するすべてのフォローアップ回答の要約を取得します。
フォローアップを伴う選択肢：各回答選択（例：「場所」や「快適さ」）は、それに関連するフォローアップ回答の要約を取得します。これにより、参加者が選択した内容に基づいてどこで特定のフラストレーションや提案が集まるかを簡単に把握できます。
NPS質問：参加者はデトラクター、パッシブ、プロモーターとしてグループ化されます。それぞれのグループには、自由回答のフォローアップに基づく個別の要約があり、各セグメントでのロイヤルティや不満の原因を簡単に見ることができます。
これらすべてをChatGPTを使用して再現できますが、手動でコピー、フィルター、およびサマリー化するのにはより多くの労力がかかります。Specificは調査制作者のために重要なことを見逃さない単一ワークフローにまとめます。具体的なイベント調査の構築方法については、この事例での調査作成に関する記事をご覧ください。
調査分析におけるAIコンテキスト制限への対処
すべてのAIモデルにはコンテキストウィンドウの制限があります。入力テキストの最大サイズです。大規模なイベント調査や詳細なインタビューはこれを簡単に超え、すべてを一度に分析することが難しくなります。これにどのように対処するか：
フィルタリング：AI分析の前にフィルターを適用します。関心のある質問や回答に関連するイベント参加者の会話のみを含めます。これによりデータが緊密になり、AIのコンテキストウィンドウにより多くのユニークな回答が収まるようになります。
クロッピング：特定の質問（たとえば、会場のフィードバックだけで、登録コメントや人口統計ではない）への分析を制限します。このテクニックにより、AIの処理能力を重要な回答だけに集中させ、会場の適性テーマに深く迫ることができます。
Specificはフィルタリングとクロッピングの両方をボックスから提供しますが、これらの方法は手動でデータ操作を得意とする他のツールにも適用可能です。AIのフォローアップロジックに関する詳細な理解が必要な場合は、自動AIフォローアップのブレークダウンをご覧ください。
イベント参加者のアンケート回答分析のための協調機能
会場の適性アンケート調査の洞察プロセスを一人で管理することは稀です。私は常にチームから聞いています―オペレーションではロジスティクスのフィードバックが、マーケティングでは参加者の体験に関心があります。協働がうまくいかないと混乱が生じることがあります。
チャットを通じて協働的に分析します。 Specificでは、メールチェーンやランダムなSlackメッセージは必要ありません―プラットフォーム内で直接AIとチャットして回答データを分析します。迅速でインタラクティブで、あなたのチームメイトはあなたが始めた正確なチャットを見ることができます。
同時チャット：あなたや同僚は、異なるフィルターやフォーカスで複数の独立したチャットを立ち上げることができます（例：「人々は駐車に関して何を言ったか見てみよう」 vs. 「プロモーターが最も好きだったのは何？」）。各チャットには誰が開始したかが表示され、最初の会話を動かしているのが誰の視点かが非常に明確です。
コラボレーションの透明性：すべてのAIチャット会話には発信者のアバターが表示されます。これにより、透明性とアカウンタビリティが高まり、サークルバックする際にどの洞察や要約がどこから来たのかが分かり、ソースや意図についての混乱を排除します。
カスタマイズコントロールおよび共有：リサーチチームやイベント企画チームの誰とでも保存されたチャットのリンクを共有できます。洞察は誰かの受信トレイに隔離されたり失われたりすることはありません。もし、アンケートに新しい質問を追加したい場合や編集したい場合、AI調査エディターとチャットすることでこれをシームレスに行うことができます。(AI調査エディターの使用を開始する)。
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