この記事では、非アクティブユーザーのアンケートから解約理由をAI搭載ツールと実証済みのアンケート回答分析戦略を用いて分析するヒントを提供します。
アンケートデータを分析するための適切なツールを選ぶ
アンケートの回答をどのように分析するかは、データの種類と構造に大きく依存します。次にそのアプローチを簡単に説明します：
定量的データ: アンケート結果に特定の解約理由を選択したユーザー数などが含まれる場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールで数えることができます。カウントとフィルタリングは迅速かつ簡潔で、特別な専門知識を必要としません。
定性的データ: 自由回答やフォローアップ回答が多い場合、すべての個別の話を手動で処理して理解するのは不可能です。そこでAIがパターン、テーマ、ユニークなフィードバックを要約するのに役立ちます。
定性的な回答を処理するためのツールには2つのアプローチがあります：
ChatGPTまたは類似したGPTツールによるAI分析
コピーしてチャット: アンケートのデータをエクスポートして、ChatGPTや他のGPTベースのツールに貼り付けます。それに要約やフィードバックのクラスタリングを求めると、通常、確実な洞察が得られます。
痛点: この方法は大規模なアンケートにはそれほど便利ではありません。文脈サイズの制限に達したり、個々のスレッドを見失ったり、欲しい要約を得るために手間をかける必要があります。分析のためにどの回答を送るかを管理するのは面倒かもしれません。
オールインワンツールとしてのSpecific
AIアンケートフィードバックのために特化された設計: Specificは会話型アンケートを実施し、返信を分析するために特別に設計されています。ただフィードバックを集めるだけでなく、自動でインテリジェントなフォローアップ質問をして、より豊富なデータを取得します（詳細は自動AIフォローアップ質問についてはこちらをご覧ください）。
即時AI分析: 非アクティブユーザーアンケートが終わるとすぐに、SpecificのAIアンケート応答分析が行われます。フィードバックを要約し、主要な解約理由やトレンドをクラスタリングし、行動可能な洞察を抽出します。手動の要約もスプレッドシートの調整も不要です。
会話型分析: ChatGPTのようにデータについてAIと直接チャットできますが、調査に特化した文脈、フィルター、および機能が追加されています。どの会話や質問がAIに送られるかを決めることもできます。
シームレスなワークフロー: コピーペーストの手間なく、生のフィードバックから意思決定に役立つ洞察に移行できます。
非アクティブユーザーの解約理由アンケートデータをAIと共に分析する時に使える有用なプロンプト
AIツール、またはChatGPTでも効果的なアンケート分析を実現するには、プロンプトが重要です。以下は、非アクティブユーザーの解約理由に関するデータセットで私が頼りにしているプロンプトです：
コアアイデア用プロンプト: 大規模な自由回答フィードバックの中で強いトピックやテーマを表面化させるためにこれを使います。これはSpecificが主な洞察を抽出するために用いるのと同じ構造です：
あなたのタスクは、強調された（1つのコアアイデアにつき4-5語）コアアイデアを抽出し、最大2文の説明を付けることです。
出力要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアをどれだけの人が述べているかを数字で指定（単語ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを上位に
- 提案なし
- 指示なし
例の出力:
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
これをさらに良く機能させるためには、最初にAIに追加の文脈を提供するとより効果的です。例えば目的や対象者、非アクティブユーザーが選ばれた方法を説明するなどです。以下はその方法の例です：
このデータセットには、過去90日間に製品の使用を止めたユーザーからのアンケート回答が含まれています。私の目的は、彼らが退会した主な理由を理解し、オンボーディングや顧客体験の改善に役立つフィードバックを得ることです。繰り返し出現するテーマを分析し、各主な理由がどの程度頻繁に出現するかを定量化してください。
コアアイデアを掘り下げる: 「不十分なオンボーディング」のようなテーマが出現したら、「不十分なオンボーディングについてもっと教えて」とフォローアップします。
特定のトピック用プロンプト: 価格設定など、興味のある特定のトピックについて言及があるか確認するために:
解約の理由で価格について誰かが話しましたか？引用を含めて。
痛点と課題に対するプロンプト: 主な摩擦点を照らし出すために:
アンケートの回答を分析し、最も多く言及された痛点、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。各項目を要約し、パターンや出現頻度を書いてください。
ペルソナ用プロンプト: 解約したユーザーのペルソナを特定する必要がある場合:
アンケートの回答に基づいて、明確なペルソナを特定し、リストを作成してください。各ペルソナについて、その主要な特徴、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。
満たされていないニーズと機会用プロンプト: ユーザーをアクティブに維持するために改善できる機能や体験を見つけるために:
アンケートの回答を調べ、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。
その他のプロンプトのアイデアや詳細な分析については、こちらの解約理由アンケートの最適な質問に関する記事をご覧ください。
Specificの質問タイプに基づく定性データの分析方法
Specificはすべてのタイプのアンケート質問に対して構造化された要約を提供します：
自由回答（フォローアップの有無に関わらず）: すべての回答の簡潔な要約が得られ、関連するフォローアップ回答の分析も行われます。非アクティブユーザーによって言及されたパターンと重要な理由が即座に見えます。
選択式の質問（フォローアップあり）: それぞれの回答オプションには、関連するフォローアップフィードバックの独自の要約が含まれています。これにより、なぜユーザーが特定の解約理由を選んだのかが明らかになります。
NPS質問: フィードバックは批判者、受動層、推奨者ごとに別々に分解され、異なるユーザーグループが去った理由や留まった理由を明確に理解できます。
ChatGPTを好む場合でも、高品質の洞察を得ることは可能ですが、各質問タイプやセグメントごとにプロンプトを手動でコピー＆ペーストして繰り返す必要があります。Specificでは、ワークフローが初めから整っています。
実際にどのように機能するかは、私たちのAI搭載アンケート応答分析ツールでご覧いただけます。
AIの文脈制限を克服する方法
非アクティブユーザーのアンケートにたくさんの回答がある場合、データセットがAIの文脈サイズ制限（同時に処理できる最大量）に達する可能性があります。これは大規模な分析を妨げる可能性があります。以下の方法でこれらの制限を回避できます— 両方のアプローチがSpecificに組み込まれています：
フィルタリング: 特定の質問に回答したユーザーや特定の解約理由を選択したユーザーの会話に集中します。これによりデータセットの不要部分を削減し、AIが最も関連性のある洞察を過負荷なく分析できます。
クロッピング: すべての会話を送信する代わりに、選択された質問への回答だけをAIに送ってください。これにより文脈サイズの制限内に収まり、分析においてより多くのユーザーをカバーできます。
文脈制御による分析の効率化については、私たちのAI搭載アンケート応答分析ガイドをご覧ください。
非アクティブユーザーアンケート回答の分析における共同作業機能
特に解約理由に関してアンケート分析でチームと共同作業を行うことは混乱を招くことがあります。チームは異なるドキュメントやツールに分散しており、全員を調整し続けることやすでに見つけた洞察を確認することは難しいです。
簡単なチームコラボレーション: SpecificではAIと対話するだけでアンケートデータを分析できます。それはグループメッセージのように直感的でありながら、文脈認識AI分析の力を備えています。
複数の視点: 各チームメンバーは専用のチャットを起動でき、特定のフィルタ、セグメント、または質問に集中します。例えば、あるチャットはオンボーディングの痛点を掘り下げ、別のチャットは価格への異議を調べることができます。これにより、並行して作業を行い、簡単に結果を比較できます。
可視性と帰著性: 各チャットは誰が作成したかを示し、どの洞察や指示を見ているのかわからなくなることがありません。AIチャットで共同作業を行う際、各メッセージには送信者のアバターが表示され、帰著が非常に明確です。
役立ちそうであれば、チームで解約を減らすために設計されたアンケートを作成し、開始する方法を学んでください。
今すぐ非アクティブユーザーの解約理由アンケートを作成しよう
AIのプロンプト、フォローアップ質問、そして行動可能な洞察を用いて、非アクティブユーザーから貴重な解約フィードバックをすぐに収集・分析することができます。すべてが一つのシームレスなワークフローに統合されています。
