この記事では、機能認識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。実用的な洞察を得たい場合は、スプレッドシートや表面レベルの統計にとらわれず、もっと深く掘り下げましょう。
分析のための適切なツールを選ぶ
回答を分析するアプローチは、完全に入手したデータの種類によります。ここではツールの選択肢を分類した方法をご紹介します：
定量データ：質問が閉じた形式（はい/いいえ、評価、選択肢）であれば、ExcelやGoogle Sheetsが素早く対応します。これらのツールは、非アクティブユーザーが各オプションを選んだ回数や特徴を素早くカウントします。
定性データ：しかし、自由回答やフォローアップが増えると、手作業で読み取るのは圧倒的です。そして、現実的に数十件を超えると不可能です。そこで、AIを活用したツールが役立ちます。大量のテキストを読み込み、隠れたパターンを見つけ、聞く価値のある意見を抽出します。
定性回答を扱う場合のツールには2つのアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTや同様のGPTツール
非アクティブユーザーの調査回答をスプレッドシートにエクスポートし、それをコピーしてChatGPT（または他の大規模言語モデル）に貼り付けることができます。そして、データについてチャットし、要約やトピック抽出を依頼します。
これで手軽に始められますが、あまり便利ではありません。スプレッドシートを操作し、生のデータをAIのコンテキストウィンドウに収めようとし、各分析ラウンドで手動のステップを繰り返す必要があります。さらに、構造化された要約や回答者フィルター、異なる調査セッションを整理する簡単な方法がありません。そして、本当に大規模な回答セットであれば、すぐにコンテキストサイズ制限に達します。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは、地面から積み上げて定性調査データを収集および分析するために設計されています。それは、AIを活用した会話型の調査を用いて回答を収集し、賢いフォローアップ質問を自動で尋ねます。したがって、非アクティブユーザーからの機能認識の洞察は、従来のフォームが提供できるものよりもはるかに豊かです。
AIによる分析：データを収集したら、Specificはすべての回答を即座に要約します。重要なテーマを特定し、ユーザーにとって最も重要な事項をランク付けし、会話を活用できる洞察へと転換します。スプレッドシート作業なしに直接AIとチャットし、質問をすることができますが、すべてがすでにフィルターされ、整理されています。
追加機能：分析する質問を選択し、回答者のタイプでフィルタリングし、AIのコンテキストに入れるデータを管理できます。これらのワークフローにより、手動のコピー＆ペーストの苦痛を感じることなく深く掘り下げることができます。SpecificでAIによる調査回答分析の詳細を学ぶ、調査を作成する準備ができたら、非アクティブユーザー向けのAI調査ジェネレーターにアクセスしてください。
非アクティブユーザーからのフィードバックを分析するための有用なプロンプト
プロンプトはあなたの機能認識調査の分析を成功させる鍵です。特にAIと対話しているときには重要です。以下は私が使う生産的なプロンプトの一部です：
コアアイディアのプロンプト（テーマ抽出）
これは、あなたの非アクティブユーザーが最も話題にする主要トピック、特に混乱している機能や未発見の機能を識別するのに役立ちます。これはSpecificのデフォルトの分析プロンプトであり、ChatGPTでもうまく機能します：
あなたのタスクは、主要なアイディアを太字で抽出することです（コアアイディアにつき4-5語）+ 最大2文の説明。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- どれだけの人が特定のコアアイディアを言及したかを数字で示す、最も言及されたものが上位。
- 提案や示唆はない
- 表示はない
例の出力：
1. **コアアイディアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイディアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイディアテキスト:** 説明テキスト
AIにもっとコンテクストを提供して深い分析を：あなたの調査内容と目標を常にAIに伝えましょう（例：「なぜ非アクティブなユーザーが私たちの分析ダッシュボードを使用していないのかを知りたい」）。これが結果を適切にする助けになります。例：
調査のコンテクスト：プラットフォームの主要な製品機能について非アクティブユーザーに認知と利用について尋ねています。主な目標：どの機能が使用されていないまたは認識されていないかを理解し、その理由を明らかにする。
詳細を掘り下げるフォロープロンプト：コアアイディアを取得したら、次の質問をします：
「XYZ（コアアイディア）」についてもっと教えてください
特定のトピックが出てきたかを確認する：
誰かがXYZについて話したことがありますか？引用を含めてください。
ペルソナに対するプロンプト：同様のユーザークラスタにフォーカスする場合は、以下を試してください：
調査回答に基づいて、製品管理で使われる「ペルソナ」に似た特定のペルソナを特定し、記述してください。それぞれのペルソナについて、主要な特性、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ます。
課題と挑戦に対するプロンプト：
調査の回答を分析し、最も一般的な問題点や不満、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、任意のパターンや発生頻度を記録します。
感情分析に対するプロンプト：非アクティブユーザーの全体的なムードを理解する：
調査回答に表れた全体的な感情を評価します（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）。各感情カテゴリに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調します。
提案とアイデアに対するプロンプト：
調査参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、または要求を特定し、リストアップします。それらをトピックまたは頻度によって整理し、必要に応じて直接の引用を含めます。
さらに創造的なプロンプトのインスピレーションを得るには、非アクティブユーザーのための機能認識調査のための最高の質問ガイドをチェックしてください。
Specificが質問タイプ別に分析する方法
Specificは、質問タイプに応じて分析ワークフローを適応させることで、非アクティブユーザーからの構造化された回答と非構造化された回答の両方を簡単に扱えるようにしています：
フォローアップありまたはなしのオープンエンド質問：全員の回答を通じての主なテーマを強調した概要を取得し、非アクティブユーザーの機能認識や混乱に関するAI駆動のフォローアップの洞察を含みます。
フォローアップありの選択肢：各選択肢が独自の要約を取得するため、そのオプションを選んだ回答者がどのようにその機能について語っているかを即座に確認できます。これは、ユーザーが特定の機能を無視したり誤解したりする理由を特定するのに最適です。
NPS：プロモーター、パッシブ、ディトラクターのための詳細なAI要約により、製品に対するユーザーの感情に基づいてフィードバックを掘り下げることができます。即戦力となるNPS調査形式が必要な場合は、非アクティブユーザー向けのNPS調査クリエーターですぐに作成することができます。
同様の分析は、ChatGPTに手動でプロンプトを送信することでも可能ですが、手間が多くなります。多くのコピー＆ペースト、質問タイプや回答フィルタでデータを分割してから分析する必要があります。
調査分析におけるAIのコンテキストサイズ制限への対策
最新のAI、例えばGPTには「コンテキストサイズ」制限があるため、大量の回答を一度にすべて収まりきることはできません。これは、特に非アクティブユーザーに多くの調査を行う場合や、深い機能認識の研究を行う場合に現実のものです。Specificでは、この問題を次の2つの戦略で解決しています：
フィルタリング：選択した質問に回答したユーザーや、重要な回答を選んだ会話だけを含めます。非アクティブユーザーの場合、それは機能認識に関するオープンエンドな質問に回答したユーザーや、特定の機能を「使用しなかった」と評価したユーザーのみをフィルタリングすることを意味するかもしれません。
クロップ：選択された質問だけをAI分析に送ります。もしかすると「なぜ機能Xを使用しなかったのか？」の質問に集中し、他を除外してコンテキスト予算を最大化したいかもしれません。
どちらのアプローチも、余計な対話や関連性の低い回答にコンテキストを無駄にせず、AIが重要なものにフォーカスすることを可能にします。
非アクティブユーザー調査の回答を分析するための協力機能
非アクティブユーザーの機能認識調査からの洞察を得ることはチーム全体の取り組みです。さまざまなチームメンバーがAIに独自のフォローアップ質問をしたり、ユニークな方法でデータを分割したりしたいかもしれません。協力における課題が生じる可能性があります—誰が何をしたのか、どこに要約があるのか、どのフィルターがアクティブなのか？
複数のAIチャットがチームワークをスムーズにします。Specificでは調査データに関していくつものチャットを同時に作成することができ、それぞれにカスタムフィルターやフォーカスを設定できます—例えば、あるチャットが未使用の機能に関する調査を行い、別のチャットがアップグレードのブロック要因について調べ、三番目のチャットがUI発見性に焦点を当てるかもしれません。どのチームメンバーがチャットを開始したのか、どのフィルターが適用されたのかを常に知ることができます。
アバターによる透明性。チャット内の各メッセージには、それが誰によって送信されたかが表示されており、調整し、会話を追跡し、利害関係者のために発見を文書化するのが格段に簡単になります。
不格好なエクスポートや断片化された分析文書はもうありません。分析の全履歴、要約、継続中の質問がすべて1か所に保存されているため、より迅速で深い、そして協力のしやすい洞察の生成に準備されています。簡単なスタートポイントとして、非アクティブユーザー向けの機能認識ガイド付き調査ジェネレーターを使用するか、Survey Generatorで独自の調査を作成できます。
今すぐ、非アクティブユーザーの機能認識に関する調査を作成しましょう
隠れたフィードバックを明確な洞察に変えましょう—AI駆動の調査を開始し、より豊かなユーザーストーリーを収集し、面倒な作業なしに要約を得ましょう。AIフォローアップ、柔軟な分析、協力型ワークスペースが何が本当に重要かを学ぶのを簡単にします。
