この記事では、顧客満足度に関するマーケットプレイス出品者調査の回答をどのように分析するかに関するヒントを、実用的なAI駆動の手法に焦点を当ててご紹介します。
マーケットプレイス出品者調査データを分析するための適切なツールの選択
マーケットプレイス出品者調査の顧客満足度を分析するための正しいアプローチは、データの構造によって異なります。私がそれをどのように扱うかは次の通りです:
定量データ: 例えば、何人の出品者がカスタマーサポートを優れていると評価したかといった数値データは、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールを使用して簡単にまとめることができます。すぐに割合、平均、トレンドを計算することができます。
定性的データ: 自由回答や微妙なフィードバックは異なる対処方法を要します。この種のデータを手動で読み取り、分類するのは遅く、エラーが発生しやすいです。そこで、AI駆動のツールが活躍します。これらのツールは、数百の文章を瞬時に分析し、通常見逃してしまうパターンを提示してくれます。
定性的な回答を扱う際のツールの用意には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
エクスポートされたデータをChatGPTにコピーペーストするのも一つの方法ですが、ちょっと手間がかかります。 調査結果をエクスポートし、ChatGPTに貼り付けて、AIに重要なアイデアを要約してもらったり、感情を分析してもらったり、テーマを抽出してもらったりします。小さなデータセットやアドホック分析には便利ですが、これが難しくなります: 長いエクスポートの管理、入力のフォーマット、フォローアップ質問の追跡は時間がかかります。さらに、準備、クリーンナップ、構造化はすべて自己責任です。
Specificのようなオールインワンツール
特化型プラットフォームのSpecificを使うと、マーケットプレイス出品者のフィードバックを一か所で収集し、分析することができます。Specificは、会話が豊富でフォローアップも多い調査の分析のために設計されています。たとえば、出品者の満足度についてインタビューし、AI駆動のフォローアップ質問でさらに詳しく掘り下げることができます (使い方を見る)。これが、より高い品質のデータと豊かな洞察をもたらします。
AI駆動の分析が最も時間を節約します。 Specificは、定性的な回答を瞬時に要約し、最も重要なテーマを表面化し、AIとチャットして結果を探索することができます。ChatGPTと同じように、特徴がカスタマイズされ、より良いマルチユーザーサポートが提供されます。スプレッドシートを操作したり、アプリ間を移動する必要がないので、よりスムーズで速くなります。
あなたが分析する内容を自分でコントロールできます。 会話をフィルタリングし、どの質問がAIに送られるかを調整し、さらなる報告のために結果を整理できます。AI調査応答分析がどのように機能するかについての詳細をご覧ください。
調査分析に関する他の信頼性の高いプラットフォーム — SurveyMonkey、Qualtrics、AskNicely、SurveySparrow、SurveySensumなど — はすべて、顧客満足度調査に対して優れた分析機能と自動化機能を提供しており、AIツールの重要性が増していることを示しています。例えば、SurveyMonkeyだけでも24時間で200万件以上の応答を処理し、約240万件のAI予測を生成しており、リアルタイムのインサイトと感情分析の主要プレーヤーとなっています [1]。
マーケットプレイス出品者の顧客満足度の回答を分析するのに役立つプロンプト
私は、マーケットプレイス出品者の調査回答を分析する際に、うまく作られたAIプロンプトを使用することが重要であると考えています。このシナリオに最適なものは以下の通りです:
コアアイデアのプロンプト: これを使用して、最も一般的な出品者の懸念事項や強調点を素早く把握します。データセットが圧倒的に感じられる時は、これが最初のステップとしてお勧めです:
あなたのタスクは、核心のアイデアを太字（各アイデアにつき4〜5単語）で抽出し、最大2文の説明を付けることです。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアをどのくらいの人数が言及したかを記載する（単語ではなく数字を使用し、最も多いものを上に）
- 指示や提案はなし
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
ヒント: より多くの調査コンテキストを提供することで、AIは常により良い結果をもたらしてくれます。例えば:
これは、顧客満足度に関する2024年のマーケットプレイス出品者調査の回答です。私たちの主な目的は、繰り返し発生するサポート上の不満を特定し、出品者がプラットフォームでの成長を支援する新たな機会を強調することです。
特定のトピックについて掘り下げるためには、次のようなプロンプトを続けてください: “XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください”。これにより、「配送問題」や「支払い遅延」といった単一語トピックの背後にあるものを明らかにすることができます。
特定トピックの検証のためのプロンプト: 使用: “誰かが[挿入トピック]について話しましたか？引用を含めてください。” これは、マーケットプレイス出品者がアフターセールサポートや支払い処理、または競争的な料金などを言及しているかどうかを確認するための簡単な方法です。
痛点や課題に対するプロンプト: あなたの出品者が直面する共通の障害を表面化させるのに便利です。
調査の応答を分析し、最も一般的な痛点、いらだち、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、パターンや頻度の発生を記録してください。
感情分析のためのプロンプト: あなたのマーケットプレイス出品者コミュニティの感情を測るのに不可欠です。
調査回答に表現された全体的な感情（例: 良好、否定、中立）を評価します。各感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調表示します。
製品改善の指導を行う場合、次もお勧めします:
提案やアイデアのプロンプト: “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てリストアップしてください。トピックまたは頻度ごとに整理し、関連する場合は直接引用を含めます。”
満たされていないニーズと機会のプロンプト: “回答を調査して、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ます。”
ペルソナのためのプロンプト: “調査の回答に基づいて、製品管理で使用されるような一意のペルソナのリストを特定し、説明します。各ペルソナについて、そのキー特性、動機、目標、および観察された関連引用またはパターンを要約します。”
これらのプロンプトを組み合わせることで、何が機能しているか、そうでないか、マーケットプレイス出品者が本当に誰かを理解することができます。
効果的な調査質問を作成する方法については、マーケットプレイス出品者の顧客満足度調査質問ガイドまたは出品者向けに調整された調査を作成する方法を学んでください。
質問タイプごとにマーケットプレイス出品者調査の応答をSpecificがどのように分析するか
AIは、質問フォーマットに応じて出品者のフィードバックを異なる方法で分解できます。Specificがそれぞれの場合をどのように扱うか（必要な場合、手動のプロンプトでそれを再現する方法）をご紹介します:
自由回答の質問（フォローアップの有無を問わない）: すべての主要な回答をカバーし、隣接するフォローアップ質問の応答に{
