この記事では、AIと現代のアンケート応答分析ツールを使って、ホテルのゲストがチェックインの体験について答えたアンケートを分析する方法のヒントを紹介します。
ホテルゲストアンケート応答を分析するための適切なツールの選択
使用するアプローチとツールは、アンケート応答データの種類と形式に大きく依存します。この部分を分解しましょう：
定量データ: 「どのくらいのゲストがモバイルチェックインを選んだか」など、構造化された数えられるデータには、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールが最適です。70%のアメリカ人旅行者がアプリやキオスクを介したセルフサービスチェックインを好むことがすぐにわかり、その数をアンケートデータセットで追跡することが簡単で実用的です。[1]
質的データ: オープンエンドの回答、対話型のフィードバック、またはゲストからの多層的なストーリーを扱う場合、手動での読み取りはスケーラブルではありません。AIツールは何百もの応答を迅速にスキャンして、隠れたパターン、問題点、有意義な提案を抽出することができ、ゲストが何がうまくいったのか、どこで失敗したのかを教えるときに重要です。
質的応答分析を扱うための主なアプローチは2つあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
データをエクスポートして貼り付けます。 エクスポートしたアンケートの応答をChatGPTまたは同様のGPTベースのツールに貼り付けることができます。
結果についてインタラクティブにチャットします。 要約を取得し、トレンドを確認し、異常値に深入りします—まるで研究者と話しているかのように。
便利さが課題です。 大規模なデータセットの取り扱い、フォーマット、およびコンテキストの整理は、複雑で時間がかかる場合があります。貼り付けの制限が複数回を強いることがあり、フォローアップ質問の構造を見逃すリスクがあります。
Specificのようなオールインワンツール
アンケート専用に設計されています。 Specificはフィードバックの収集から発見の要約までを1か所で行うように設計されています。アンケートを作成し、豊富な対話型の応答を収集し（自動AIフォローアップ質問を含む—詳しくはこちら）、その後すぐにプラットフォーム内でデータを分析します。
即座に実行可能な洞察。 分析エンジンは主なテーマを見つけ、主要なアイデアを要約し、各選択肢やNPSスコアに関連するフォローアップ回答をリンクします。もはやスプレッドシートや手動のカウントは不要です！AIによるアンケート応答分析で機能の詳細を確認できます。
対話型分析。 AIと直接会話して結果について話し合います—まるでChatGPTのようですが、アンケートデータ用に調整されており、構造とフィルタリングが組み込まれています。
制御と柔軟性。 どの質問またはセグメントを分析するかを選択できるため、モバイルチェックイン、待ち時間、またはゲストの不満などどれが最も重要か簡単に掘り下げることができます。
最初から始めたいですか？あらゆるトピックに対応できるAIアンケートジェネレータを試すか、直接ホテルゲストのチェックイン体験についてのアンケートを作成することができます。
ホテルゲストのチェックイン体験アンケート応答を分析するために使用できる有用なプロンプト
プロンプトは、アンケートデータについてAIと会話する際に価値を引き出す鍵です。ホテルゲストのチェックイン体験フィードバックに合わせた実用的なプロンプトの概要を紹介します。
コアアイデアのためのプロンプト: 多くのゲストフィードバックから主要なテーマを抽出するためにこれで始めてください。
タスクはコアアイデアを太字（コアアイデアにつき4−5語）+説明文を最大2文抽出することです。
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言及したかを指定（数字を用いる）、最も多く言及されたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
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
最良の結果を得るためのコンテキストを与える。 AIは、求めていることを知らせるとより良い分析を提供します。こちらはコンテキストを与える例です：
これらの回答は、最近のチェックイン後のホテルゲストからのものです。デジタルチェックイン体験を改善し、ゲストがうまくいったと考える点や最も不満を抱く点を見つけたいと考えています。
アイデアを掘り下げる。 次のようなフォローアッププロンプトを使用します：
「フロントデスクの待ち時間」についてもっと教えてください。
AIはそのトピックに正確にズームインし、ゲストの感情、具体的なストーリーまたは提案を分解します。
特定のテーマについてのプロンプト: 特定のテーマに関する言及を特定します。
モバイルチェックインについて誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナについてのプロンプト: より深い顧客理解のためにゲストをタイプごとにセグメント化します。
アンケート回答に基づいて、独自のペルソナリストを特定して記述します—プロダクトマネジメントで「ペルソナ」が使用されるのに似ています。それぞれのペルソナについて、主要な特徴、動機、目標、および会話の中で観察された関連する引用やパターンを要約してください。
痛点と課題のプロンプト: チェックイン体験における共通の摩擦点を明らかにします。
アンケート回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、不満、または課題をリストしてください。それぞれを要約し、出現頻度のパターンを示してください。
感情分析のためのプロンプト: デジタルと従来のチェックイン間での気分の変化を測定します。
アンケート回答で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）を評価してください。各感情カテゴリに寄与する主要なフレーズまたはフィードバックをハイライトします。
提案とアイデアのためのプロンプト: 改善に向けた実行可能なゲストの助言を収集します。
アンケート参加者が提供したすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定してリストしてください。トピックや頻度別に整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。
未満のニーズと機会のためのプロンプト: ホテルがチェックイン時にどのように違うことを望んでいるかを見つけます。
アンケート回答を検討し、回答者が指摘した改善のための未満のニーズ、ギャップ、または機会を発見してください。
さらにインスピレーションが必要な場合は、このホテルゲストチェックイン体験アンケートのベスト質問ガイドをご覧ください。また、アンケート作成のハウツーを確認してください。
質問タイプ別に質的データを解析するSpecificの方法
すべてのアンケートデータが同じではないため、Specificはそれらを適切に扱い、より良い結果を得ます：
オープンエンドの質問（フォローアップありまたはなし）: すべての回答の概要と詳細なフォローアップが提供され、主要な「見出し」アイデアと深い、ストーリー主導のインサイトの両方が表示されます。
フォローアップのある選択肢: 各選択肢（「モバイルチェックイン」や「キオスク」など）は、独自のフォーカスサマリーを取得します。これは、71%のゲストがデジタルチェックインを好む理由と各パスで彼らが満足した点や不満を持つ点がわかるのに役立ちます。[2]
NPS: Specificは妨害者、受動的、推進者ごとにそれを分解します—各グループは、フォローアップの回答（例：「そのスコアを与えた理由は？」）について独自のサマリーを取得します。高得点者を喜ばせるものと、他の人を遠ざけるものが迅速にわかります。
ChatGPTや類似のツールでも同じ洞察を抽出できますが、より多くの設定、コピー、および手動要約が必要です。
アンケート分析におけるAIのコンテキスト制限を扱う
ChatGPTやSpecificを含むAIモデルには、一度に処理できるデータ量に限界があります。数百または数千のゲスト応答がある場合、それがすべて収まらないかもしれません。このように対処します：
フィルタリング: 特定の回答を含む会話に焦点を当てます—たとえば、アプリに対する不満を述べたゲストの応答のみや、「受動的」NPS応答のみ。これにより、データセットが絞り込まれ、より豊かな回答が得られます。
クロップ: AIが分析したい質問だけを選択します。たとえば、チェックイン体験のアンケートでは、デジタルチェックインに関連するオープンエンドの質問だけを送信したいかもしれません。これにより、AIの注意範囲を最大限に活用できます。
Specificはこれらのオプションをすぐに提供し、AIのコンテキスト制限を超えずに、分析を正確かつ焦点を絞り込まれたものに保ちます。アンケートのステップバイステップの作成方法については、AIアンケートエディタガイドを確認してください。
ホテルゲストアンケート応答を分析するための協力的な機能
別々のスプレッドシートや共有ドキュメントから作業する場合、ホテルゲストのチェックイン体験アンケートを分析するチーム化は混乱を招く可能性があります。
AIチャットで直接分析します。 Specificでは、アンケート結果を他の場所にエクスポートまたは貼り付ける必要がなく、AIとリアルタイムで協力することができます。
複数の分析チャット。 デジタルチェックインのフィードバックに焦点を当てたものや従来のフロントデスクに関するものなど、複数の分析スレッドを一度に設定できます。各チャットにはユーザータイプ、質問、または期間ごとにカスタムフィルターを設定でき、誰が開始または貢献したかが明確です。
誰が何を言ったかがわかる。 各チャットにはアバターと明確なユーザーIDがあり、チームメンバーは常に誰がどのインサイト、プロンプト、または提案に貢献したかを把握できます。
これにより、大規模なフィードバックプロジェクトの調整がはるかに簡単になり、バージョン管理の頭痛や最新の結果を見失うことがありません。
今すぐホテルゲストのチェックイン体験アンケートを作成しましょう
ゲストのチェックイン時に重要なことを解明するために待つ必要はありません—AIを活用し、実行可能な洞察、シームレスなコラボレーション、迅速な改善を実現しましょう。