この記事では、マーケットプレイスの売り手の調査から得られる製品レビューのフィードバックに関する応答を分析するためのヒントを紹介します。データを最大限に活用したい場合は、読み続けてください。AIを活用したツールを使用して売り手のフィードバックを分析するための最も賢いアプローチをお伝えします。
調査応答分析に適したツールの選択
分析方法は、持っているデータの種類に依存します。マーケットプレイスの売り手の製品レビューのフィードバックを処理する正しいツールは、特に数値とオープンエンドの応答が混在している場合には大きな違いを生み出します。
定量データ: 数字を扱う場合（例：どのくらいの売り手がある機能を肯定的に評価したか、または特定のオプションを選んだかなど）、特別なものは必要ありません。ExcelやGoogle Sheetsのようなツールが、統計、数、簡単なチャートを手間なく処理します。
定性的データ: オープンエンドの応答（例えば、売り手からの記述フィードバックやフォローアップストーリー）では、話が異なります。会話型調査ではより豊かで長い回答を促進するため、多数（時には数百）のコメントを手作業で読むのは現実的ではありません。ここでAIの出番です。AIが使えると、見逃しそうなトレンドや洞察を引き出すことができます。
定性的な回答を分析する人気の方法がいくつかあります。
ChatGPTまたは類似のGPTツールによるAI分析
エクスポートした応答をChatGPTや他のGPTベースのプラットフォームにコピー＆ペーストして、調査データについて会話を始めることができます。
この方法は機能しますが、通常は便利ではありません。 大量のデータエクスポート、プロンプトエンジニアリング、質問間の構造の喪失—すべてがすぐに扱いづらくなります。さらに、AIのコンテキストウィンドウが無限ではないため、データをチャンクに分割する必要があり、売り手が本当に言っていることの全体像を失う可能性があります。
しかし、すべてを手作業で読むよりはましです。 多くのマーケットプレイスの売り手にとって、AIの使用を初めて試す場合、この方法は簡単なエントリーポイントです。注目すべきことに、2024年には、Amazonの売り手の約14％が、コンテンツおよびフィードバックの制作専用に手作業からAIに基づくワークフローに移行しました。ここで一人ではありません。[1]
Specificでオールインワンの調査分析
Specificは、マーケットプレイスの売り手のフィードバック分析のためにゼロから設計されています。 このツールは調査の収集とAIを活用した分析をシームレスなワークフローで処理します。売り手の製品レビューのフィードバック用に設計された調査を作成し、より豊かなデータを得るために自動で明確化の追試質問を行い、AIで即座に回答を要約することができます。
調査結果が届いた後、SpecificのAI分析は、オープンエンドの回答から主要なトレンド、主要な痛点、予期しない機会を検出します—手作業の分類やスプレッドシートの整理は不要です。
データと対話することができます： 「レビューのプロセスで売り手が最も改善を望んでいることは何ですか？」などAIに尋ねるだけです。AIに送る各回答のコンテキストの量をコントロールでき、重要な点に集中することができ、全体のパターンを見つけ出すことができます。
実際の調査作成に関しては、こちらのレビューのフィードバックに関する売り手調査の作成に関する記事を読んでください。あるいは、最良の質問アイデアを望むなら、これらのマーケットプレイスセラーのためのサンプル製品レビューのフィードバック調査質問をご覧ください。
マーケットプレイスセラーの製品レビューのフィードバック分析に使用できる便利なプロンプト
ChatGPTまたは統合ツールを使用しているかどうかにかかわらず、調査データに対して鋭く定義されたプロンプトを使用すると、より有意義な洞察を得ることができます。マーケットプレイスセラーの調査で製品レビューのフィードバックに関する最も役立つプロンプトをいくつか紹介します。
主要アイデアのためのプロンプト: このプロンプトは多数の売り手の応答から重要なテーマを引き出します。Specificがフィードバックを要約するために使用する同じプロンプトに反映されており、ChatGPTや任意のGPT-4ツールで動作します:
あなたの任務は、太字でコアアイデアを抽出（コアアイデアごとに4-5語） + 最大2文の説明文を付けることです。
出力要件:
- 不必要な詳細は避けること
- 特定のコアアイデアが何人に言及されたかを明記すること（単語ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上位にします
- 提案はしない
- 指示はしない
例の出力:
1. **コアアイデアテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアテキスト:** 説明文
プロンプトのコンテキストは重要です—調査についてAIにバックグラウンドを提供するほど、より質の高い要約が得られます。例えば：
これはAmazonのマーケットプレイスセラーの調査です。テーマは製品レビューのフィードバックです—具体的には、売り手が何に苦労しているか、レビューのプロセスでどのような改善を望んでいるかについてです。再発するパターン、痛点、プラットフォーム変更の提案に焦点を当ててください。
コアアイデアを持っていると、さらに深く掘り下げることができます。「[コアアイデア]についてもっと教えてください」と尋ねることで、フィードバックが実行可能であるか、さらなるフォローアップが必要かを確認できます。
特定のトピックのためのプロンプト: 信号を探している場合、次のステップとして「[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。」と尋ねると、例えばレビュー詐欺や提案された機能が言及されているかどうかを素早く確認できます。
痛点と課題のためのプロンプト: 「調査応答を分析して、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を列挙し、各々を要約し、出現頻度や発生率のパターンを記録してください。」という質問をしてください。売り手がレビュー管理で直面する操作上の問題を浮かび上がらせるのに非常に価値があります。
動機と動機付けのためのプロンプト: 「調査会話から、参加者がその行動や選択に表現する主な動機、願望、または理由を抽出してください。類似の動機をグループ化し、データからの証拠を添えてください。」これにより、苦情を超えて、売り手が製品レビュー機能に関心を持つ理由を探ります。
提案とアイデアのためのプロンプト: 「調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定してリスト化し、トピックまたは頻度で整理し、関連する箇所に直接の引用を含めてください。」これにより、売り手からの製品または運用改善のための創造的なアイデアが明確に抽出されます。
これらのプロンプトを使用すると、単に言葉の山だけに見えるものを迅速かつ明確なアクション可能な洞察に変えることができます。マーケットプレイスセラーのユニークな状況と具体的なニーズにおいて、構造は本当に重要です。
Specificが質問タイプごとにどのように定性的な調査データを分析するか
Specificでは、AIを活用した分析が一律ではありません。質問の種類に応じて、応答が要約される方法が適応されます。
オープンエンドの質問（フォローアップありまたはなし）: すべての応答にAI要約が作成され、その最初の質問に関連するフォローアップ会話の要約も含まれます。目標は、大量で多様な回答を鋭く消化しやすいテーマに凝縮することです。
選択肢とフォローアップ: 売り手がオプションを選択し、次にフォローアップに回答した場合（例：「なぜこれを選びましたか？」）、AIは各選択肢に対して要約を生成し、売り手がそれを選んだ理由、選んだだけではなく、と知ることができます。
NPS質問: 悪評者、受動者、推奨者からのフィードバックは別々に扱われます。各グループは独自の要約を取得し、売り手がどのように感じているかによって調整された実用的な製品レビューの洞察を意味します。
ChatGPTでこのワークフローを再現してみたいですか？できます。ただし、自分用にカスタマイズしたプロンプトを作成し、もう少し多くのコピーペースト作業を行う準備をしてください。
大型のマーケットプレイスセラー調査を分析する際のAIコンテキストリミットへの対策
正直なところ、AIのコンテキストサイズ（AIモデルが一度に「見る」ことができるデータ量）はボトルネックです。大規模な売り手調査を実施する場合、すべての応答が会話ウィンドウに収まらなくなるシナリオに直面する可能性があります。
それに対応する賢い方法が2つあります—これらはSpecificにデフォルトで組み込まれています。
フィルタリング: すべてのデータを分析するのではなく、フィルタリングします。回答者が選択した質問の回答や特定の答えに対する会話のみがAIに送られます。セグメントに集中し、コンテキストを維持し、木を見分けても森を見失わないようにします。
クロッピング: 質問全体をカットすることができます。AIは選択された質問のみを見て分析することで、コンテキストウィンドウを吹き飛ばさず、首尾一貫した結果を得ることができます。マーケットプレイスセラーの製品レビューのフィードバック調査が拡大する場合、これらの機能は必須です。詳細については、AI調査応答分析ページをご覧ください。
マーケットプレイスセラー調査応答を分析するための協力機能
チームは単にスプレッドシートを回すのではなく、調査分析で協力する必要があります。 売り手の調査では、製品、運用、さらにはサポートなど、多くのチームが利害関係を持つ問題が浮上することがよくあります。
初めからチーム協力のためにSpecificが構築されています。 マーケットプレイスセラーの調査データをAIと一緒にチャットするだけで分析できます。各ステークホルダーが自分の分析チャットを開始し、フィルターを適用し、自分の質問に取り組むことができ、同僚の発見を上書きしたり干渉したりせずに済みます。
スレッド化されたマルチユーザーチャットは、誰が何を質問しているかを明確にします。 各チャットでは、スレッドを開始した人と貢献している人が表示され、すばやい参照のためにアバターのキューがあります。衝突するノートやバージョン管理の混乱がなく、誰がどの洞察を発見したか、またはどのフォローアップを尋ねたかを常に知ることができます。
これは特徴やセグメント別、または痛点別に発見を分解したいチームにとってのゲームチェンジャーです—サイロがなくなり、インサイトが意思決定者により速く流れます。
自分の売り手調査を構築してみてください（マーケットプレイス売り手の製品レビューのフィードバック用のプリセットジェネレーターがここにあります）協同AI分析が実際にどのように機能するかを確認してください。
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