この記事では、ホテルのゲスト調査の回答を、AI調査分析ツールを使用してモバイルアプリの体験について分析する方法のヒントをお伝えし、より良い洞察と迅速な意思決定を行う方法をご紹介します。
ホテルゲスト調査の回答を分析するための適切なツールの選び方
アプローチは調査データの種類によって大きく異なります。以下はあなたの回答の構造に基づく私の提案です。
定量データ: 選択肢や評価の質問（例：「私たちのアプリをおすすめする可能性はどのくらいですか？」）がある場合、これらは簡単に集計できます。私はよくExcelやGoogle Sheetsを使用して、割合や平均を計算したり、たとえばチェックイン機能を便利だと感じたゲストの数を追跡するための簡単なグラフを作成したりします。
定性データ: 自由回答や追跡質問（「アプリで改善したい点は何ですか？」）では、各返信を読むことがスケーラブルではなく、特にゲストが数十または数百人いる場合には難しくなります。そこで、AIツールが本当に役立ちます。テーマを抽出し、フィードバックを要約し、すべての行を自分で細かく解析することなく重要な点を浮き上がらせます。
定性データに対するAIツール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
ChatGPTにエクスポートした調査データをコピー&ペーストして、回答についての会話を開始できます。主要な不満点や提案を尋ねて、優れたブレークダウンを得るには便利なエントリーポイントです。
しかし、以下は問題点です：生データの整理、フォーマット、分割はすぐに混乱します。文脈の制限（どれだけのテキストを貼り付けられるか）を管理し、ゲストの返信を調査のメタデータから分離し、どの質問が返信に関連しているかを追跡することはすべて摩擦を生じさせます。小規模な調査では問題ありませんが、規模が大きい場合やチームコラボレーションには扱いにくくなります。
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で調査データを直接収集すると、分析がはるかにスムーズになります。Specificはこのワークフローに特化しており、データ収集とAIによる分析を単一のインターフェースで行います。
回答を収集する際には、その会話型AIがスマートで自動的な追跡質問を行い、標準的なフォームよりも充実した詳細なフィードバックを引き出します。
自動AI追跡質問についての詳細はこちらをご覧ください。
分析において、Specificは回答をまとめ、核心的なテーマを抽出し、フィードバックを即座に行動可能な洞察に変えます。ChatGPTのようにデータに関する質問を会話形式で聞くことができますが、それはコンテキスト認識型です。つまり、AIはどの回答がどのゲスト、質問、または追跡に関連しているかを知っています。スプレッドシートなし、手動コピー＆ペーストなし。
AIに送信されるデータを管理し、フィルタを適用し、チーム全体の意識を合わせることができます。このタイプの調査を作成または分析する方法を見たい場合はホテルゲストアプリ体験のためのカスタマイズされた調査ジェネレーターをご覧になるか、AI調査回答分析を深く掘り下げてください。
モバイルアプリ体験についてのホテルゲストの回答を分析するために使える便利なプロンプト
最良のAIであっても、明確な指示—つまりプロンプトを与えることが重要です。以下は、ホテルゲストからのモバイルアプリフィードバックを分析するための私のお気に入りのAIプロンプトと、それぞれの説明です。
核心的なアイデアのためのプロンプト（すべてのゲストフィードバックにおける最大のアイデアやパターンを集約したリストを得るために最適）：
あなたのタスクは、核心的なアイデアを4〜5単語で抽出し、2文以内で説明してください。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心的なアイデアを言及した人数を指定（単語ではなく数を使用）、最も言及されたものを上位に
- 提案なし
- 表示なし
例の出力:
1. **核心的アイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **核心的アイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **核心的アイデアのテキスト:** 説明テキスト
ヒント: AIは詳しいコンテキストでより良く働きます。通常、私はプロンプトに調査のゴールや背景などの情報を提供します。例：
2023年に滞在中に私たちのモバイルアプリを使用したホテルゲストからの以下の回答を分析してください。私たちの主な目的は改善点の特定、摩擦の削減、およびゲストが最も価値を感じている機能を見つけることです。
核心的なアイデアを得た後、特定のテーマをさらに深掘りするために「XYZ（核心的アイデア）についてもっと教えて」のようなフォローアップの質問をしてください。
特定のトピックのためのプロンプト: ゲストが特に何かを言及したかどうかを確認したい場合に使用してください。例えば:
「誰かがモバイルチェックインについて話しましたか？引用を含めて。」
ペルソナのためのプロンプト: ゲストのフィードバックをユーザータイプにセグメント化したい場合、次のように試してください:
調査回答に基づいて、プロダクトマネジメントで使われる「ペルソナ」のように、異なるペルソナのリストを特定し説明します。それぞれのペルソナに関して、主要な特徴、動機、目標、そして会話で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。
課題と問題点のためのプロンプト: モバイルアプリに関する最も一般的なゲストの不満を浮き彫りにするために、次を使用してください:
調査回答を分析し、言及された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アップしてください。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記載してください。
提案とアイデアのためのプロンプト: 新機能やホットなリクエストを探している場合:
調査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化します。トピックまたは頻度でそれらを整理し、関連がある場合は直接的な引用を含めてください。
満たされていないニーズと機会のためのプロンプト: アプリに欠けているものや見落とされているものを見つけるために、次を聞いてください:
調査回答を検討して、回答者が強調した満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにしてください。
調査を実行する前に最適な質問を行うためのガイドラインはモバイルアプリに関するホテルゲスト調査のベスト質問をご覧ください。
Specificが質問タイプごとに回答を分析する方法
Specificの強みの1つは質問タイプに対してコンテキスト認識があることです。
自由回答および追跡質問: すべての質問のゲストの返信から核心的なテーマを即座にAIが要約し、フォローアップ（例：「どういう意味ですか？」や「例を挙げてください」）がある場合、それらを一緒に整理して、全体の流れを見ることが簡単になります。
選択式のフォローアップ付き: 各選択肢（例：「最も利用した機能はどれですか？」）に対して、AIはすべての関連するフォローアップの回答から注力された要約を生成し、定量的結果だけでなく各回答の背後にある「理由」も見やすくなります。
NPS: それぞれのグループ—批評者、パッシブ、プロモーター—は、そのグループのフォローアップからのすべての質的なフィードバックに基づいた自分自身の要約を得ることができ、最も満足しているゲストや不満のあるゲストが共通しているものをすぐに見つけることができます。
正しくデータをバッチ処理して形式を統一すれば、これらすべてをChatGPTで行うことも可能ですが、それはより多くの手作業を必要とします。これらのプロセスを自動化または効率化したい場合は、SpecificがどのようにAI調査回答分析を行っているかをご覧ください。
大規模な調査データを分析する際にAIのコンテキスト制限内で作業する方法
AIツールを含むChatGPTやSpecificのようなプラットフォームは、一度に処理できるデータの量に制限があります。何百もの回答があると、最終的に「コンテキスト制限」に達するでしょう—AIは一度にすべてを分析することができません。
フィルタリング: 特定の回答、最も関心のあるキーワードやゲストセグメントをフィルタリングすることで、重要で管理可能なものに分析を集中できます。
トリミング: AIに送信する質問やフィールドをトリミングすることもあります。「最も好まれた機能」や「何が最も改善が必要だと感じましたか？」といったオープンテキストの回答だけを分析に送ることによって、データ量を縮小し、より焦点を絞った管理しやすい分析を実行します。
Specificにはこれらの機能があらかじめ組み込まれています。分析の直前にフィルタを適用したりフィールドをトリミングしたりするだけです。これを自動化したり効率化したりしたい場合は、SpecificがAI調査応答分析をどのように処理しているかをご覧ください。
モバイルアプリ体験に対するホテルゲストのフィードバックの分析を共同で行う方法
大量のフィードバックの整理には混乱がつきものですが、複数のゲストサービスチームと連携するとなるとさらに複雑さが増します。誰とどんな会話をしたか、どんな洞察がどこから来たのかが分からなくなることを避けるために、以下の方法をご紹介します：
チャット形式の分析： Specificでは、チャットするだけでホテルゲストの調査データを分析できます。ゲストセグメントや使用した機能、その他のフィルタによってフィードバックを分析する必要がある場合、Specificは複数の並行分析スレッドを作成し、透明性のあるコラボレーションを提供します。どのチャットが誰によって開始されたか、洞察がどこから来たのかを確認できるので、混乱を防げます。
フィルタやトリミングのカスタムコントロールの詳しいヒントについてはSpecificによるAI調査応答分析をご覧ください。
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