この記事では、到着前のコミュニケーションに関するホテルゲストのアンケート回答を分析するためのヒントを紹介します。データから本当の洞察を得るためには、正しいアプローチとツールを選ぶことが重要です。
アンケート回答を分析するための適切なツールの選択
アンケート回答の分析方法は、データの構造によって異なります。数値を扱っていますか、それともオープンエンドの豊かな回答を扱っていますか？
定量データ: 単純なカウントや評価—例えば、「到着前メッセージを有益と評価したゲストは何人いましたか？」ExcelやGoogle Sheetsで短時間で集計でき、ダッシュボードツールもここで役立ちます。
定性データ: オープンエンドの回答や詳細情報—チェックインの物語や、より良いコミュニケーションのアイデアのようなもの。これを手動で読み通すこと（特に大規模なもの）は現実的ではなく、規模を拡大することはできません。ここでAIツールが役立ちます。SpecificやChatGPTのようなGPT搭載プラットフォームは、この非構造化フィードバックからテーマや洞察を迅速に引き出すのに役立ちます。
定性回答を扱う際には、ツールの選択に2つのアプローチがあります:
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
簡易分析のためにコピーペースト: アンケートデータをエクスポートして、通常CSVやプレーンテキストにして、ChatGPTに貼り付けることができます。そして「到着前のメールでほとんどのゲストが重要視することは何ですか？」といった質問を行います。
制限事項: 小さなデータセットには便利ですが、大規模なアンケートには不適切です。コピー、ペースト、コンテキストの管理が面倒になり、バージョン管理を見失う可能性があります。また、どの回答がどこから来たのか見失ったり、フォローアップのニュアンスを見逃したりしやすいです。
Specificのようなオールインワンツール
アンケート専用に構築された: Specificはこのワークフローのために設計されました。到着前のコミュニケーションについてホテルゲストのために設計されたAI駆動アンケートを開始して、AI生成のフォローアップ質問のおかげでより深い洞察を自動的に収集します。質問は静的ではなく、AIがニュアンスを察知すると、詳細を掘り下げるために詳細を尋ねます。
AIによる自動、即時の分析: 回答を収集した後、瞬時にアンケート結果を要約し、主要なテーマを特定し、提案を掘り下げ、アクションにつながる内容をGPT搭載のAIとチャットして取得します。すべての会話は簡単にフィルタリング、セグメント、共有でき、スプレッドシートの取り回しは不要です。
より良いデータ、より明確な回答: 構造化された収集（フォローアップの返信を含む）はより豊かなコンテキストを提供します—したがって、分析が「何」だけでなく、「なぜ」や「どのように」にも及びます。
最終的には、Specificのようなツールを使うと、大量の手動作業を節約し、何も見落とさないようにすることができます。
ホテルゲストの到着前コミュニケーションアンケートを分析するための便利なプロンプト
AIを使用してアンケートデータから質の高いアクションにつながる結果を得るには、プロンプトが重要です。適切な質問は回答を分解し、根本原因を特定し、改善の機会を見つけるのに役立ちます。Specific、ChatGPT、または他のGPTベースのツールで使用できる実証済みのプロンプトを以下に示します。
コアイデア用プロンプト: ホテルゲストが気にする主要な話題やテーマを引き出します。この基本的なプロンプトはSpecificに組み込まれていますが、どこでも機能します:
あなたのタスクは 、太字のコアアイデア（コアイデアごとに4〜5語）+ 最大2文の説明を抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- どのくらいの人数が特定のコアイデアに言及したかを（単語ではなく数字を使用して）特定する、一番多いものを上に
-提案はない
-指示はない
出力例：
1. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト
ヒント: AIは、より多くのコンテキストを提供すると、より良く、より関連性の高い回答を返します。たとえば、対象の聴衆（「ホテルゲスト」）、目標（「到着前のコミュニケーションの改善」）、または特異な状況などを言及します:
ブティックホテルのゲストから到着前のコミュニケーション体験についてのオープンエンドの回答を分析しています。私の目標は、到着プロセスを改善し、よりパーソナライズされ、シームレスな歓迎を提供することです。ゲストが言及する主要なアイデアや痛点を抽出してください。
より深く掘り下げるためのプロンプト: たとえば、「個別化されたメッセージ」がテーマとして浮上したら、簡単にこう尋ねます: “個別化されたメッセージについてもっと教えてください”。
特定の話題のプロンプト: シャトルサービスやデジタルチェックインのような要素が誰かに言及されたかどうか確認するには: “シャトルサービスについて誰か話しましたか？引用を含めてください。”
ペルソナのためのプロンプト: ゲストをセグメント化したい場合: “アンケート回答に基づいて、商品管理で使用されるような「ペルソナ」を特定し、そのリストを記述してください。各ペルソナについて、推奨特性、動機、目標、および会話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。”
痛点や課題のためのプロンプト: 去来るゲストのフラストレーションを特定してください： “アンケート回答を分析して、言及された共通の痛点、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、発生頻度やパターンも記述してください。”
動機や要因のためのプロンプト: 行動を促すものを理解してください： “アンケートの会話から、参加者が彼らの行動や選択をするための主な動機、欲望、または理由を抽出してください。類似した動機をグループ化し、データからの支援証拠を提供してください。”
感情分析のためのプロンプト: ゲストのムードをすばやく把握してください： “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、中立）を評価してください。各感情カテゴリーに寄与するキーフレーズやフィードバックを強調してください。”
提案やアイデアのためのプロンプト: すべての実行可能なヒントをキャプチャしてください： “アンケート参加者が提供したすべての提案、アイデア、および要求を特定し、リストアップしてください。トピックや頻度ごとに整理し、関連がある場合は直接引用を含めてください。”
満たされていないニーズや機会のためのプロンプト: 改善できる点を探してください： “回答者が強調した未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会をアンケート回答から発見してください。”
さらにターゲットを絞ったヒントやアンケートのベストプラクティスを得るには、ホテルゲストの到着前アンケートに関する質問のガイドをご覧ください。
Specificが質問タイプごとに定性データを分析する方法
Specificは、アンケートの構造に基づいてデータを分離および処理する方法を知っています。応答タイプごとに裏で行われるプロセスは次の通りです:
自由回答（フォローアップの有無にかかわらず）: 各回答のAI生成の要約と、根底にあるトピックによってグループ化されたすべてのフォローアップのロールアップサマリーを取得します。これにより、広範なトレンドと生のテキストを介さずにニュアンスを理解できます。
選択質問とフォローアップ: 各オプションが独自の小グループを生成します。たとえば、「SMS通知を好む」と選択したすべてのゲストは、そのフォローアップ回答が小さなグループとして要約されます。
