この記事では、競合他社への切り替え理由に関する非アクティブユーザー調査からの回答を分析するためのヒントを紹介します。調査データを分解するための最良のオプションを示し、数字以上の洞察を得る方法をお教えします。
調査回答を分析するための適切なツールを選択する
アプローチは調査の構造と取得した回答の種類によります。重要なポイントは次のとおりです:
定量データ: 複数選択や評価質問（「当社にとどまる可能性はどのくらいですか？」）を行った調査の場合、ExcelやGoogleスプレッドシートですぐにカウントを分析できます。このアプローチは、価格や機能など、ユーザーが離脱する理由を集計したい場合に効果的です。
定性データ: 自由回答（「なぜ競合他社に切り替えたのですか？」）や詳細なフォローアップの場合、手作業ですべてを読み通すのは不可能なほどの洞察の宝庫があります。AIツールは、テーマ、感情、トレンドを効率的に特定するのに非常に役立ちます。
定性的な回答を扱う場合のツールには2つの主要なアプローチがあります:
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
エクスポートした調査データをそのままChatGPTなどの汎用AIにコピー＆ペーストできます。その後、データについてチャットし、要約やトレンドの確認を依頼します。
利点: 柔軟で、ほとんどの生テキストに対応します。
欠点: この方法で多くの回答リストを扱うのは便利ではありません。フォーマットが乱れることがあり、質問やグループで回答をフィルタリングするのが難しいです。また、調査がある程度話題を集めた場合、すぐに文脈の長さの制限にぶつかります。
Specificのようなオールインワンツール
目的適合型ソリューション: Specificは、調査データの収集と分析を1つの流れで行うために設計されています。
より賢いデータ収集: Specificを使用して調査回答を収集すると、ユーザーが回答した時点で提供されるより豊かな応答をキャプチャする自動AIフォローアップ質問をアンロックします（AI駆動の調査フォローアップについて詳しく知る）。
瞬時のAI分析: プラットフォームはすべての回答を瞬時に要約し、パターンを見つけ、ユーザーが離れる主な理由を抽出し、行動可能な洞察を強調表示します。スプレッドシートをいじったり何かをコピー＆ペーストする必要はありません。AI調査回答分析についてさらに見る。
会話型分析: AIと一緒に結果を掘り下げるためのチャットライクなインターフェースを得られます。フォローアップ質問（「価格は多く言及されましたか？」）をしたり、どの回答を分析するかをフィルタリングすることもできます。この方法は、主流のGPTツールに付き物のコンテキスト制限問題を避けます。
管理可能なデータフロー: チャットだけでなく、毎ステップでAIに送信されるデータを管理、フィルタリング、セグメント化するための機能があります。同じ非アクティブユーザーと切り替え理由の新しい調査を生成したい場合は、非アクティブユーザー用のAI調査生成プリセットを使用するか、カスタムAI調査生成機能を使用して新しいものを作成してください。
非アクティブユーザーの調査回答を分析するための役立つプロンプト
Specific、ChatGPT、または他のGPTベースのツールを使用しているかにかかわらず、分析のために良いプロンプトを持っていると最高の結果が得られます。非アクティブユーザーと競合切り替え理由調査について試すべき重要なものは次のとおりです:
コアアイデアプロンプト: ユーザーが切り替えた主な理由を明らかにするのに最適です。以下の信頼できるプロンプトを使用できます:
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で（コアアイデアあたり4〜5語）抽出し、2文以内で説明することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を指定する（単語ではなく数を使用）、もっとも言及されたものをトップに
- 提案なし
- 示唆なし
サンプル出力:
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
コンテキストがAI性能を向上させる: 調査についての詳細（例:「非アクティブユーザー、競合切り替え理由、目標、どのコンテキストが重要か」）を与えると、AIははるかに強力な洞察を提供します。例として:
これらの回答は、最近当社プラットフォームを競合他社に変更した非アクティブユーザーからのものです。彼らが切り替えた行動理由、ユーザータイプ別のパターン、および価格や顧客サービスが決定にどのように影響しているかを見つけたいです。最も一般的なコアアイデア5つを抽出し、それぞれを要約してください。
さらに深く掘り下げる:「[コアアイデア]についてもっと教えて」と言って特定のトレンド（例えば価格感度や機能ギャップ）が何を駆り立てるかを解明する。
トピックの言及をスポット:特定の問題が言及されているかをすばやく確認したい場合、次のように聞いてください:
[特定のトピック]について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナプロンプト: 解約ユーザーをタイプ別にセグメント化することを目指す場合、次を使用します:
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た個別のペルソナを識別して説明してください。それぞれのペルソナの主要な特徴、動機、目標、関連する引用や会話中に観察されたパターンを要約してください。
弁点と挑戦: フラストレーションをカタログ化したいですか？
調査回答を分析し、言及された最も一般的な弁点、フラストレーション、または挑戦のリストを作成してください。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を注記してください。
モチベーション＆ドライバー: 実際に非アクティブユーザーが切り替えた理由を特定するために:
調査会話から、参加者が行動や選択に対して表現する主な動機、願望、理由を抽出します。同様の動機をグループ化し、データからの支持証拠を提供してください。
感情分析: あなたのオーディエンスが声を上げる場合、次のように質問します:
調査回答に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、それぞれの感情カテゴリに貢献する重要なフレーズやフィードバックを強調表示してください。
より詳細なプロンプトアイデアが欲しいですか？競合他社切り替え理由に関する非アクティブユーザー調査の最高の質問リソースをご覧ください。
質問タイプ別にSpecificが定性データを分析する方法
回答の要約は質問によって異なります:
自由回答（フォローアップあり/なし）: その質問のすべての回答に対するAI要約を取得し、自動フォローアップで捕捉されたすべてを含みます。インサイトは共通の解約理由と詳細な説明を提供します。
フォローアップ付きの複数選択質問: 各回答選択肢にはフォローアップ回答の独自の要約が表示されます。例えば、「価格」を選んだ人が挙げた追加理由と「機能」を選んだ人が挙げた理由を確認できます。
NPS: 各NPSセグメント（批判者、中立者、推奨者）は、そのスコアに関連するすべてのフィードバックと理由で別々に要約されます。
DIY with ChatGPT: 各質問またはセグメントごとに手動で回答セットを貼り付けることで同じことができますが、特にグループ別に分析したい場合や選択肢別にフィルタリングしたい場合は、はるかに手間がかかります。
Specificがこれをどのように実行するかを見たいですか？AI調査回答分析機能を探ってください。
大量の調査回答を分析する際にAIのコンテキスト制限に対処する方法
コンテキスト制限は現実です。ほとんどのAIツールは一度に特定のテキスト量しか処理できません。非アクティブユーザー調査に何十または何百もの回答がある場合は、すぐにこれにぶつかります。
ここでの対処法（そしてSpecificが自動的に行うこと）は次のとおりです:
フィルタリング: 特定の質問に答えたユーザーとの会話のみを分析します（「顧客サービスに苦情を言ったユーザーのみを表示」）。これによりAIに送信するデータが減り、分析がターゲットになります—価格感度について深く掘り下げたい場合に重要です（ちなみに、これにより顧客切り替えの41％が引き起こされますとNielsen [1] が述べています）。
クロップ: 全会話を送信するのではなく、AI分析に特定の質問をクロップすることができます。そうすることで、「機能」をメインの切り替え理由に選んだユーザーの後の自由回答「理由」にのみ焦点を合わせることができます。
Specificにはこれらが組み込まれたオプションとしてありますが、ChatGPTや他のAIツールのためにデータをチャンク化する際に同じ原則を常に適用できます。
非アクティブユーザーの調査回答を分析するためのコラボレーション機能
意味のある分析を得るのは1人で作業している場合や、全員が static なスプレッドシートを見ている場合には難しいです。特に非アクティブユーザーおよび競合切り替え理由調査の場合、CX、成長、製品、研究のようにさまざまなチームが同じデータセットに掘り下げたい場合にそうです。
チャットスタイルの協力: Specificでは、AIとのチャットのように調査データを分析します。複数のチャットを立ち上げることができ、それぞれ異なるフィルタを持ち、あるチームメイトはカスタマーサービスの苦情に注力し、別のチームメイトは機能要求を探ります。
明確なチームの可視性: すべてのAIチャットは誰が作成したか表示されており、チームのどの部分が何を行っているかを簡単に見ることができます。非アクティブユーザーのフィードバックを異なる角度から探る場合（たとえば価格対UXの痛点）、お互いの足を踏みつけることはありません。
チャットでの送信者コンテキスト: マルチユーザー分析では、各チャットメッセージが送信者のアバターを表示します。誰がどのフォローアップを求め、またはどの新しいデータスライスを要求したかを追うのに非常に役立ちます。
ターゲットを絞ったインサイト: 高度なフィルタリングにより、チームは価格で切り替えた人（世界全体で41％）や製品品質向上のために切り替えた人（世界全体で26％）[1] のような特定のサブグループを分析できます。サービススペシャリストが必要ですか？忘れないでください、56％の顧客が世界中で不十分なサービスを理由として言及しています[2]。この種のターゲット化されたチームワークは深い洞察を引き出します。
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