この記事では、最新のAI技術とツールを使用して、ネットプロモータースコアに関するホテルゲストのアンケートの回答をどのように分析し、フィードバックを実用的な洞察に変えるかについてのヒントを提供します。
ホテルゲストアンケート回答を分析するための最適なツールの選択
データ分析の最適なアプローチは、収集した回答の種類によって異なります。考慮すべきポイントは次の通りです：
定量データ: 各スコアやオプションを選んだゲストの数など、直感的に分析ができます。ExcelやGoogle Sheetsのようなツールは、数を数えたり、グラフ化したり、比較するのを簡単にします。
定性データ: 自由記述のフィードバックや追加コメントは、全く異なる扱いが必要です。何十や何百ものゲストストーリーや説明を手作業で読むのは誰もが避けたいところです。そこにAIツールが役立ちます—全回答をスクリーニングし、重要なテーマや緊急の問題を素早く見つけるのに役立ちます。
定性回答を扱う際のツールには2つの主要なアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTや類似のGPTツール
既に一連のゲストアンケートの回答がある場合: エクスポートされたテキスト（.csvやExcel行など）をChatGPTにコピーして、中身についての会話を始めることができます。ChatGPTは強力ですが、大規模データセットには不向きで、スクロールが多くなったり、チャットコンテキストを見失ったりしがちで、特にアンケートデータ向けに設計されてはいません。
要点: 急場しのぎとしては機能しますが、少量の回答以上にはあまり好ましくなく、繰り返し可能で整理された方法でのコラボレーションには不向きです。分析前のコンテキスト管理とデータフィルタリングはすべて手動で行う必要があります。
Specificのようなオールインワンツール
特化したものをお求めなら: Specificは、ホテルゲストから対話型データを収集し、内蔵AIを使用して分析するAIアンケートプラットフォームです。質問に回答するとき、AIはフォローアップを行うことができ（自動AIフォローアップ質問などの機能を持つ）、フィードバックの質と深さを向上させます。
データ収集後: 「分析」をクリックするだけで、AIは即座に自由記述の回答を要約し、主要なテーマを際立たせ、生データをわかりやすい洞察に変換します。AIと結果について会話したり、パターンを探ることもでき、リアルタイムで分析するデータを調整できます（AIを使用したアンケート回答分析の仕組みをご覧ください）。
利点:
構造化および対話型アンケート向けに特化
手動のデータ処理を排除
チームメイトと結果を共有し、特注分析を実行し、チャットスレッドで協力をサポート
AIに送る前にデータを直接フィルタリングおよびトリミング可能
このアプローチはトレンドと一致しています: ゲストフィードバック技術の採用により、2019年から2023年にかけてNPSアンケートのボリュームが145%増加しました。これは、今やどれだけ多くのホテルが効率的でスケーラブルな応答分析に依存しているかを示しています。[1]
ホテルゲストのネットプロモータースコアアンケートデータを分析するための役立つプロンプト
AIツール（GPTやSpecificの内蔵チャットなど）から価値を引き出すには、適切な質問をすることから始まります。ここにいくつかの確立されたプロンプトとそれらを使用する方法の提案があります：
コアアイデアのプロンプト: これは、ゲストが言及した主要なトピックを発見するために使用します。ChatGPTでもSpecificのAIチャットでも、単に自分の回答を貼り付けて、次のものを実行します：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出することです（コアアイデアにつき4〜5語）+ 最大2文の説明を付けてください。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアについて言及した人数を指定する（単語ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上位に
- 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は常に追加のコンテキストを提供することで性能が向上します—例えば、ゲストがどんな人か、ホテルがどのようなものか、もしくは分析の目標などです。調査のコンテキストを追加する例を以下に示します：
このアンケートは、都市型4つ星ホテルのレジャーゲストを対象に実施されました。私たちは、部屋の清潔さ、スタッフの親切さ、朝食の質に関するフィードバックに最も関心があります。これらの領域に焦点を当てて分析をお願いします。
アイデアをさらに深掘りする: コアアイデアのプロンプトを実行した後、インサイトをひとつ選んで質問してみましょう：
[コアアイデア]についてもっと教えてください。
特定のトピックを確認する: 例えば、ゲストが朝食についてコメントしたかどうかを見るために：
朝食について話した人はいましたか？引用を含めてください。
ゲストペルソナを分析する: 異なるタイプのゲストが存在するかを理解する（例: ビジネストラベラー、家族）：
アンケートの回答に基づいて、異なるペルソナのリストを特定し、描写します—「ペルソナ」がプロダクトマネジメントで使用される方法に類似して。各ペルソナについて、彼らの主要な特性、動機、目標、および会話で観察されるどのパターンや関連する引用もまとめてください。
ペインポイントと課題を明らかにする: ゲストが最も苛立たせられたり、困難を感じたりしていることを見つける：
アンケートの回答を分析し、言及された最も一般的なペインポイント、苛立ち、または課題をリスト化します。それぞれを要約し、パターンや発生頻度についても記録してください。
滞在の動機とドライバー: ゲストがホテルを推薦する理由またはしない理由を確認するために：
アンケート会話から参加者がその行動や選択に対する主要な動機、願望、または理由を抽出します。同様の動機をグループ化し、データからの証拠を提供します。
これらのプロンプトは、特に反復しているときに、分析を始めたり深めたりするための確固たる基盤を提供します—あなたのゲストのストーリーが展開するにつれ、プロンプトを組み合わせたり連鎖させることを忘れずに。SpecificのホテルゲストNPS調査のためのアンケートジェネレーターも、一からリサーチセットアップを構築するのを簡単にします。
Specificがネットプロモータースコアアンケートから定性データを分析する方法
Specificは会話型で柔軟性のあるアンケートのためにゼロから構築されており、すべての質問タイプを処理する能力を持っています：
自由回答式（フォローアップがあるかないかにかかわらず）: すべての回答の要約を取得でき、より深い洞察を得るためのAI生成フォローアップの要約も伴います。
選択肢付きのフォローアップ: 各回答選択肢はグループ分けされ、AIはそのフォローアップ回答をすべて要約します。これにより、オプション間での違いを迅速に見つけることができます—例えば、「予算トラベラー」対「ラグジュアリー志向」の関心事を確認できます。
NPS質問: 各回答カテゴリー—プロモーター、中立、批判者—は、AIがそれぞれのフォローアップフィードバックの要約を行います。例えば、プロモーターが称賛する点や批判者が不足と感じている点を一目で確認できます。
ChatGPTでこれを行うことはできますか？ はい、ただし各セグメントとフォローアップセットごとに手動でグループ化し、AIに再プロンプトを行う必要があります。ホテルゲスト向けのベストNPS質問のガイドはこちら。 設計が適切なデータ構造を構築するために。
NPSアンケートデータをこのように一貫してセグメント化することは鍵です—特にホスピタリティで「プロモーター」であるホテルゲストのリテンション率は驚くべき90%です、それに対して批判者はわずか30%のみです。[2] そのため、それぞれのグループのフィードバックに個別に徹底的に調査することが不可欠です。
大規模なホテルゲストアンケートデータセットのAIのコンテキストサイズ制限に対処する
GPTのようなAIモデルは強力ですが、一度に分析できるデータ量には常に制限があります—通常、大規模なアンケートエクスポートでは壁にぶつかります。それを回避する方法は次の通りです：
フィルタリング: Specific（他のツールでも手動で可能）では、ゲストが特定の質問に回答したり、特定のオプションを選んだ会話のみを分析するためにフィルタリングします。これにより、より小さく、関連性の高いデータセットをAIに送信できます。
トリミング: AI分析を特定の質問に集中させます—例えば、背景や人口統計の質問を除外し、一度により意味のある会話をフィットさせることができます。
これは、アンケートのボリュームが増え続けているため、特に重要です: 2019-2023年の間に分析された2.6百万のホテルゲストアンケートが、どれだけ多くのホテルがNPS調査に力を入れているかを示しています—そしてスマートでスケーラブルな分析の必要性がこれまで以上に高まっています。[1]
SpecificのAIアンケートエディターでは、今後の分析のためにアンケートの内容を見直したり、質問を編集したりすることができます。単純に平易な英語でチャットするだけで可能です。
ホテルゲストアンケート回答を分析するためのコラボレーション機能
ホテルゲストからのNPSフィードバックをレビューする際、共同分析は一般的な課題です。 スプレッドシートやエクスポートされたデータは、誰の洞察や疑問が意思決定を導いているかの混乱を招くことがあります。
Specificでのチャット駆動型分析はゲームチェンジャーです。データについてAIと会話するだけで、スプレッドシートの悪夢なしに済みます。複数のチャットセッションをスピンアップでき、各トピック、フィルター、または角度（例えば、