この記事では、非アクティブユーザーの調査から得られるユーザーの利用体験に関する問題を分析するためのヒントを紹介します。明確で実用的な洞察を得たい場合、データを理解し、最も重要な事項に素早く取り組むためにAIをどのように活用できるかをご紹介します。
調査回答の分析に適したツールの選択
使用するアプローチとツールは、収集するデータの種類に大きく依存します。さまざまな回答形式で何が最適かを分解してみましょう：
定量データ：調査で具体的な数値（例えば、「サイトが遅すぎる」と選んだユーザーの数や、ある側面を1から10で評価した数値など）が提供される場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールが役立ちます。データを迅速にフィルタリング、カウント、可視化することができます。
定性データ：ここで役立つのは自由記述の回答です。ユーザーに何が彼らをいらだったかを尋ねたり、自由形式のフィードバックを得たとき、その結果は大量のテキストになります。サンプルサイズが増えるにつれて、すべての回答を読むのは現実的ではありません。この場合、AIツールが要約、グループ化、重要な事項の強調を支援し、使いやすさの改善に役立ちます。
質的回答を扱う際のツールには二つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
コピーペースト方法：調査データをCSVにエクスポートし、テキストをChatGPTにコピーして、テーマや問題点、直接的な要約を求めます。柔軟性が高い—任意の方法でプロンプトを行えますが、大量のフィードバックにはすぐに手間がかかります。多くのGPTツールは文脈（長さ）の制限があり、デフォルトではNPSやフォローアップの構造を扱うことができません。データを切り分けたり、プロンプトを繰り返し実行することになるかもしれません。
オールインワンツールとしてのSpecific
用途に特化したAIワークフロー：Specificのようなツールは汎用チャットモデルを超えます。調査回答を集め、その場で分析を行うことができ、ツールを離れる必要がありません。
これが強力なのは、ユーザーの初期回答に基づいて、その場でリアルタイムでカスタマイズされたフォローアップ質問を自動で行えることです。データで裏付けられた結果、AIを活用した調査は、従来の古いフォームの45-50%に対し、完了率が70-80%に達することが示されています [1]。
SpecificにおけるAI分析は、質的な回答を要約し、テーマを明確にし、アクション項目を即座に浮かび上がらせます。スプレッドシートも手動でのコーディングも不要です。また、ChatGPTのように、結果についてAIと対話することができますが、調査データに特化したフィルタやフォローアップの内容、チャット履歴も備わっています。SpecificでのAIを活用した調査分析をさらに知ることができます。
非アクティブユーザーのユーザビリティ問題に関する調査回答を分析するのに役立つプロンプト
調査分析に取り組む際、特に大量のテキストフィードバックを扱う場合、プロンプトは秘密兵器です。以下は、非アクティブユーザーからのユーザビリティ重視の調査に効果的なプロンプトのいくつかです：
コアアイデアの抽出プロンプト：ChatGPTまたはSpecificを使用する場合でも、すべての調査回答からキーとなるテーマや繰り返されるトピックを抽出するのに最適です。Specificの分析チャットでもデフォルト設定としても使用できます：
請け負ったタスクは、コアアイデアを太字で抽出すること（各コアアイデアごとに4-5語）+ 最大2文の説明付き。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアが何人に言及されたかを指定（数字を使用、単語ではなく）、最も言及されたものを上位に
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
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
AIは、調査の文脈や目的についての背景情報を提供すると驚くほど性能が向上します。例えば、主要なプロンプトの前にこれを貼り付けてください：
このデータは、私たちのアプリに関連するユーザビリティ問題についての非アクティブユーザーの調査から得られたものです。私の目的は、彼らが定期的に使用するのを妨げたものを特定し、彼らを引き戻すための改善の機会を見つけることです。テーマを抽出する際にこれを考慮してください。
テーマの深化：強力なテーマが見つかった後、「[コアアイデア]についてもっと教えて」と依頼すると、AIはそれを拡張し、サポートする引用や文脈を示してくれます。
特定のトピック向けプロンプト：例えば「ロードが遅い」といった具体的なことについてユーザーが不満を述べたか確認したい場合：
だれかがロードが遅いことについて話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナ向けプロンプト：回答に基づいてユーザータイプをセグメント化したい場合：
調査回答に基づいて、「ペルソナ」のように製品管理で用いられるリストとして、特異なペルソナを特定し、記述してください。各ペルソナについて、主な特徴、動機、目標、会話で観察された関連引用やパターンを要約してください。
痛みのポイントと課題向けプロンプト：使いやすさの研究では、人々がどこで困っているかを見つけることが重要です。以下を使用してください：
調査回答を分析し、最も一般的な痛みのポイント、フラストレーション、または課題をリスト化してください。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記載します。
未充足のニーズと改善の機会向けプロンプト：
調査回答を調べ、回答者によって強調された未充足のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにしてください。
もっと詳細なプロンプトのアイデアや調査戦略の質問に関しては、非アクティブユーザー向け調査ガイドに関するベストクエスチョンをご覧ください。
異なる質問タイプの調査回答をSpecificがどのように分析するか
Specificによる質的分析の方法は、質問の種類に合わせて調整されています：
自由記述質問（フォローアップありまたはなし）：特定の質問と関連するフォローアップ全体への回答を要約し、「ナビゲーションの混乱」や「機能が見つからない」などの繰り返されるユーザビリティテーマを簡単に確認できます。
選択質問とフォローアップ：「サイトが遅かった」や「レイアウトが分かりにくかった」などの選択肢ごとに関連するフォローアップ回答の束ねた要約が得られます。選択肢がユーザーにどのように理解されたかを即座に確認できます。
NPS質問：支持者、受け流し、批判者が個別に分析されます。それぞれのグループに対して、Specificはフォローアップ回答の要約を提供し、どのように特定の不信感または喜びが各セグメントに影響を与えたのかが分かります。
これらの分析は、ChatGPTでサブグループごとにフィルタリングと再プロンプトを行うことで模倣できますが、非常に手作業の作業が多くなります。自動化がここでの効果を理解したい場合は、Specificがフォローアップを自動で処理する方法を読んでください。
高い回答セットに対するAIの文脈制限を克服する方法
ユーザビリティに関する非アクティブユーザーの大量のフィードバックを扱うと、GPTベースのAIが一度に分析可能な限界に達することがすぐに察知されます。多数の調査回答をAIチャットに貼り付けると、会話が途中で切られたり、モデルが以前のエントリーを「忘れ」たりすることがあります。
Specificに組み込まれている2つの確実な戦略があります：
フィルタリング：特定の質問に回答したり、特定のオプションを選んだ会話のみを含めます。この方法で、AIを過負荷にせずに関連する会話だけが分析できます。「チェックアウトの問題」や「パスワードリセットの問題」を言及したユーザーに集中する効率的な方法です。
切り取り：最も重要な質問のみからの回答を分析し、背景や話題に関係のない回答はスキップします。このようにして、データセットの肉部分だけをAIに供給し、主要な問題を特定できるようにして、限られるコンテキストを使い切りません。
これらのアプローチによって、より多くの会話を迅速に探索でき、常に文脈の境界内に留まることができます。SpecificにおけるAI調査分析ワークフローをもっとお読みください。
非アクティブユーザーの調査回答を分析するための共同作業向け機能
非アクティブユーザーからのユーザビリティ調査を分析することは、チームが同じデータセットからインサイトを引き出そうとしているときに、すぐに混乱する可能性があります。各メンバーの質問や発見、分析フィルタを追跡することは大変な作業です。
チャットするだけで一緒に分析：Specificでは、あなたと同僚が調査データについてAIと直接チャットできます。各回数ごとに文脈を説明する必要はありません。すべてのチャットにアクセスできる最新のワークスペースを共有します。
複数のチャットスレッド、焦点を絞ったビュー：一つの分析セッションに限定されません。「退会理由を探る」ためのもの、モバイルの使いやすさの問題にズームインするための別チャットを起動できます。各チャットはその作成者が明確に示され、引き継ぎやフォローアップが簡単になります。
誰が何を言っているのかを確認：複数のチームメンバーが参加すると、AIチャット内のメッセージに送信者のアバターが表示され、共同作業がよりシームレスになります。混乱なし、重複作業なし、共有された進捗のみです。
これらのチーム機能は時間を節約するだけでなく、より有用なアイデアを共同で生み出します。独自の調査を作成するためのアイデアについては、非アクティブユーザーおよびユーザビリティ問題に関するAI調査ジェネレータープリセットを参照してください。
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