この記事では、ホテルゲスト調査の回答を分析するためのヒントを提供します。調査データから実用的な洞察を得たい方は、ぜひご覧ください。
調査回答分析に最適なツールの選択
ホテルゲスト調査の回答分析に使用する方法やツールは、データの形式によって大きく異なります。以下に私が学んだベストな方法を紹介します。
定量データ: 数字を見る場合（例：特定の回答を選んだゲストの数など）、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールが簡単な集計、グラフ、基本的なトレンド分析に適しています。これは評価スケール、チェックボックス、NPSスコアなどの静的な質問に対応します。
定性データ: 自由回答やフォローアップの回答を1つずつレビューすると、フィードバックが蓄積するにつれてすぐに圧倒されます。ここではAIツールが必要です。定性データの量とニュアンスは手動での大規模なレビューをほぼ不可能にしますが、特に現代のゲストエクスペリエンスプログラムを管理している場合には重要です。
定性回答を扱うためのツールには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
エクスポートされたゲストフィードバックをChatGPT、Claude、または同様のツールにコピーし、データについて明確化や要約の質問をすることができます。これは小規模な調査や感情や主なテーマを概観するのに適しています。
ただし、必ずしも便利とは限りません。 データをアップロードする前にフォーマットを調整する必要があり、貼り付けすぎるとコンテクストを失う可能性があります。また、構造化、フィルタリング、分析の再訪を行う組み込みの方法はありません。コンテキストウィンドウの制限により、データをバッチで分析しなければならず、フィルターやプロンプトの再利用が複雑になります。
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会話型調査とAI駆動分析のために構築されています。これらのツールは、ホテルゲスト調査データを1つの場所で収集し分析することができます。
Specificでフィードバックを集めると、カスタマイズされたフォローアップ質問を自動的に行い、回答の質と深さを劇的に向上させます。 これにより、要件に対する応答状況の文脈、感情、具体性が得られます。
分析の場合、Specificはゲストの回答を瞬時に要約し、主なテーマを抜粋し、生データを実用的な推奨事項に変換します。 AIチャットインターフェース（ChatGPTに非常に似ています）がデータセット全体の文脈を理解しているため、動的フィルタリングやマルチチャットコラボレーション、AIによるコンテキスト管理などの機能により、スプレッドシートを扱うよりもはるかに簡単になります。AI調査回答分析の詳細はこちら。
もっと広範なツールについては、KePSLA、Feedier、icibotのようなプラットフォームをチェックしてください。これらはそれぞれ大量のホテルゲストフィードバックをAI駆動の感情分析で処理し、ホテルが問題を迅速に解決し、経験を向上させるのを可能にします。例えば、icibotのようなリアルタイムシステムは瞬く間に感情のトレンドを強調し、チームが評価や忠誠心に悪影響を与える前に行動することができます [1][2][3][4]。
ホテルゲストの応答性調査データを分析するための有用なプロンプト
AIに明確で具体的なプロンプトを与えることで、より良い、より速い洞察を得ることができます。応答性に関する調査には、以下のプロンプトが最適です。
コアアイデアのプロンプト: これは、大量の定性ホテルゲストフィードバックから主なトピックやテーマを抽出するのに最適です。Specificのデフォルトプロンプトですが、他のどのGPTツールでも使用可能です。
あなたのタスクは、コアアイデアを太字（コアアイデアごとに4〜5語）で抽出し、最大2文の解説を付け加えることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 具体的なコアアイデアを何人が述べたかを数で示す（単語ではなく数字で）、多く述べられたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
出力例:
1. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
AIは、ゲスト調査の目的や実施理由、目標についてのコンテキストを追加すると、より効果的に動作します。プロンプトの前にそのコンテキストを加える簡単な方法を示します。
以下の調査回答は、最近当プロパティに滞在したホテルゲストからのものです。調査は部屋、アメニティ、およびカスタマーサービスリクエストへの応答性に焦点を当てており、満足度の要因と改善点を理解することを目的としています。
コアアイデア別にフォローアップ質問をする: より深い分析のためには、「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください。」と問い合わせます。 例えば、「ハウスキーピングの応答の遅延についてもっと教えてください。」
特定のトピックについてのプロンプト: 関心に応じて、すぐにポイントに直行します。「ルームサービスの遅配について誰かが話していましたか？引用を含めてください。」
ペルソナのプロンプト: データをセグメント化するには、「調査の回答に基づいて、頻繁な旅行者、家族、ビジネスゲストのような明確な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、関連する引用について要約してください。」
痛点と課題のプロンプト: 「調査回答を分析し、リクエストの応答に関して最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリスト化し、それぞれをまとめ、どれくらいの頻度で言及されているかを記録します。」
動機とドライバーのプロンプト: 「会話から、応答性についてのフィードバックの際ゲストが表現した主要な動機を抽出します。類似の動機をグループ化し、例を含めます。」
感情分析のプロンプト: 「調査回答の全体的な感情を評価し—肯定的、否定的、または中立的なものをハイライトし、それぞれのカテゴリのキーフレーズやフィードバックを強調します。」
提案とアイデアのプロンプト: 「リクエスト処理に関してホテルゲストが提供したすべての改善提案またはアイデアを特定してリスト化し、トピックや頻度ごとに整理し、関連する場合には引用を含めます。」
未満のニーズと機会のプロンプト: 「回答者によって強調された未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにするために、調査回答を調査します。」
ホテルゲスト調査質問を構築するためのさらなるガイダンスについては、このホテルゲスト調査質問に関する記事を参照するか、このステップバイステップガイドで作成方法を学んでください。
Specificが質問の種類に基づいて定性データを要約する方法
SpecificのAIは調査の質問タイプに基づいて応答の要約を異なる方法で処理します。
自由回答質問（フォローアップの有無に関わらず）: ゲストの発言全体の要約に加え、テーマ別のブレークダウンが得られます。フォローアップ質問が行われた場合、これらのさらに深い層に基づいて組織された洞察も得られます。
フォローアップ付きの選択肢質問: 各回答選択肢は別々の要約を取得します。この方法では、特定の回答を選択したゲスト間のパターンやフォローアップで表現されたことを即座に確認できます。
NPS質問: Specificは、阻害者、パッシブ、促進者からのフィードバックに対する別々の要約を生成し、応答性に関して高いまたは低い満足度を引き起こす要因を即座に確認できます。
ChatGPTを使用している場合、このプロセスを完全に再現できます。ただし、フィルタリングされた回答を質問やグループごとに貼り付けてプロンプトを繰り返すといった、少し手間のかかる手作業が必要です。
AIのコンテキストサイズ制限をフィルタリングとトリミングで克服する
大量の調査回答を扱っている場合、AI言語モデルのコンテキストサイズ制限に直面します。基本的に、一度に多くの会話を貼り付けようとすると、AIが調査データの一部を切り捨てる可能性があります。
信頼できる回避策が2つあります（Specificはこれらをワークフローに組み込み済みです）。
フィルタリング: 特定の質問に回答したり、特定の回答を選んだゲストの会話のみを選択します。この方法により、AIは目的の分析に関連する会話のみに焦点を当てます。例えば、応答性の低さを報告したゲストや中立的/否定的な感情を残したゲストのフィードバックのみを表示するようにフィルタリングすることができます。
トリミング: AIの分析を自分が関心のある特定の質問に限定します。調査が複数の分野（清掃、フロントデスク、アメニティ）を含む場合でも、応答性に焦点を当てたい場合は、分析前にその質問にクロップすることで、一度に多くの回答をコンテキストウィンドウに収めることができます。
ホテルゲスト調査回答分析のためのコラボレーティブ機能
コラボレーションは、応答状況に関する同じゲストフィードバックを複数のチームが分析したい場合に、プロセスが混乱するポイントです。 よくある課題には、誰が何を分析したかの追跡、異なるフィルタの背後にあるロジックの損失、データセットが成長するに従い全員を同期させておくのに苦労することが含まれます。
Specificでは、AIとチャットするだけで調査データを簡単に分析し、複数の分析チャットを並行して実行できます。 各チャットには独自のフィルタを設定できます。たとえば、あるチャットはすべて家族、別のチャットはビジネスゲスト、または阻害者に関するものに設定することができます。誰がどの分析を開始したかを常に把握できるため、チームを同期させ、重複作業を回避し、さまざまな仮説をリアルタイムで探索することができます。
分析フェーズ中のチャットメッセージにはアバターが表示されるため、コラボレーションがより明確に把握できます。 どのチームメイトがどの角度を調査しているかが常にわかり、CX、オペレーション、または管理チーム間でインサイトの再訪や構築がスムーズになります。別のパターン、ペルソナ、またはフォローアップテーマに焦点を当てたい場合は、同僚をタグ付けするか新しいチャットを開始します。
共同分析を念頭に置いて独自の調査を作成したい場合は、リクエストに対するホテルゲストの応答性を調査するためのAI調査生成ツールを試してみてください。チームで共有し、繰り返し、行動するように設計されています。
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