この記事では、オンラインコースの学生調査における料金と価値に関する回答を分析するためのヒントを紹介します。調査分析に不慣れな方でもスキルアップを目指している方でも、知っておくべきことがあります。
調査回答分析に適したツールの選択
調査を分析するための最適なツールは、データの構造や収集した回答の種類に依存します。以下の内容を見ていきましょう：
定量データ：例えば、ある価格範囲を選択した学生の数や1から5までの価値を評価した学生の数を見ている場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなスプレッドシートが最適です。チャートを簡単に作成し、投票を数え、分布を視覚化できます。
定性データ：自由記述の回答、コースの料金が妥当かどうかに関する学生の説明や個人的なストーリーなど、手作業で数えたりグラフ化したりすることができない場合は、AIツールを使用して洞察を処理・要約する必要があります。回答が増えてくると、全てを自分で読むのは非常に困難です。特に多くの学生が自分の言葉で詳述する場合はなおさらです。
定性データに対処する際のツール選択には、2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＆ペーストワークフロー：調査データをエクスポートして、ChatGPTや他の汎用言語モデルに貼り付けることができます。それから、AIにフィードバックを要約させたり、テーマを抽出したり、データに関する特定の質問に答えさせたりします。
利便性の制約：このアプローチは機能しますが、大規模なデータセットには特に便利ではありません。データをフォーマットし、プロンプトの制限を管理し、分析した各部分を手動で記録する必要があります。
Specificのようなオールインワンツール
調査専用に設計されています：Specificのような調査プラットフォームを使用すると、調査配布とAIによる回答分析を1つの場所で処理するツールを手に入れることができます。
スマートなデータ収集：SpecificはAIを使用してリアルタイムでフォローアップ質問を行い、より豊かな詳細と質の高いデータを取得します。学生が「高価だ」と考えている理由や、どの価値の側面が最も重要だったのかについての洞察を得ることができます。
手間いらずのAI分析：Specificは自動的に自由記述フィードバックを要約し、価格と価値に関する学生の発言のパターンを見つけ、実行可能な洞察を作成します。スプレッドシートや手動のコピー＆ペーストは必要ありません。データをチャットで操作することもでき、ChatGPTのように、調査結果とカスタムコンテキストに完全に焦点を合わせることができます。補足機能により、どのデータをチャットしているのかを管理でき、常に集中を保つことができます。
オンラインコース学生の価格と価値フィードバックを分析するための有用なプロンプト
プロンプトは魔法が起こるところです。ChatGPT、Specific、または他のAIツールを使用する場合でも、適切に構成されたプロンプトはターゲットとなる実用的な結果をもたらします。これらの例を使用してより良い洞察を得る方法を紹介します：
コアアイデアのプロンプト：コースの価格と価値に対する学生の実際の考えを大局的に要約したい場合、これが私の頼りになるプロンプトです。Specificではその骨幹となっており、ChatGPTでも非常に効果的です。
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出し（各コアアイデアにつき4-5語）、2文以内で説明してください。
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明記する（言葉ではなく数字で）、最も多く言及されたものを最上位に
- 提案なし
- 指示なし
例：
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
このように、「コンテンツ品質に対する公正な価格設定」のような弾力性のあるテーマをリストとして返し、簡潔な説明と統計が得られます。これがしばしば最も実行可能な出発点となります。
AI性能向上のためのコンテキスト追加：AIにより多くのコンテキストを提供してあげましょう—調査の目的を説明し、背景を共有し、目標を明確にします。以下のようにAIに事前に伝えることができます：
この調査は、オンラインコースの学生を対象に、登録したコースの価格と価値に対する意見を理解するために実施されました。目的は、価値の認識や支払意思に影響を与える要因を明らかにすることです。
アイデアをさらに掘り下げるためのプロンプト：テーマを確認したら、「[コアアイデア]についてもっと教えて」と尋ねてみてください。AIがそのトピックについての具体的な詳細、サポートデータ、またはキーとなる引用を分解してくれます。
特定のトピックを検証するためのプロンプト：学生が「支払方法」や「生涯アクセス」など特定のポイントに関心があるか確認するためには、次のようにします：
誰かが[トピック]について話したか？引用を含めたフィードバック。
ペルソナのプロンプト：あなたの聴衆をセグメント化したい場合は、次のようにします：
調査の回答に基づいて、製品管理に使用される"ペルソナ"のように、個別のペルソナを識別し、説明してください。各ペルソナについて、主な特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約してください。
痛点と課題のプロンプト：コースの価値や価格に対する不満や課題を明らかにするためには：
調査の回答を分析し、最も共通する痛点、不満、または課題をリストアップしてください。それぞれを要約し、発生頻度やパターンを記録してください。
動機とドライバーのプロンプト：学生がコースを値段に見合っていると判断する理由を理解するためには：
調査の会話から、行動や選択の主なモチベーション、欲望、または表現された理由を抽出してください。同様のモチベーションをグループ化し、データからの支持的な証拠を提供してください。
感情分析のプロンプト：価格と価値に関する全体的なムードを把握するためには：
調査の回答で表現された全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立）を評価してください。各感情のカテゴリに貢献するキーフレーズまたはフィードバックを強調してください。
このタイプの調査で質問するべき最良の質問についてさらに深く掘り下げたいですか？または、まだ調査を動的に調整している場合は、簡単な言葉で質問を変更するためのAI調査エディターをチェックしてください。
Specificが質問タイプに基づいて定性データを分析する方法
Specificでは、AIが調査の回答を要約し分析する際に、質問のタイプに応じた方法を使用します。以下がその構造です：
自由記述質問：学生の回答の統一的な概要が得られ、AIが行ったフォローアップも含まれています。そのトピックに関連した会話全体の簡潔な概要を提供します。
選択肢とフォローアップ：各選択（例えば、「価格でこのコースを選んだ」など）は個別に要約されます。そうすることで、特定の回答者グループが何によって動機付けられたかを確認できます。例えば、手頃さ、追加機能、または講師の資格を重視するかどうかです。
NPS（ネット・プロモーター・スコア）：推奨する人、中立な人、不推奨の人の回答は自動的に個別の要約に分割されます。それぞれのグループのフィードバックが文脈に基づいて分析され、特定の学生が価格や価値に満足している理由、不満な理由が簡単に理解できます。
ChatGPTを使用する場合、同様の分析を得ることができますが、より多くの労力を要します。理想的には関係する回答をセグメント化し、グループまたは質問ごとにAIにプロンプトを指示することです。
AIツールでのコンテキスト制限への対処法
ChatGPTや高度な調査プラットフォームのようなAIツールには、コンテキストまたは文字数の制限があります。数十や数百の詳細な学生の回答を扱う場合、すぐにその制限に達することがあります。
これを解決するためには、2つの一般的な戦略があります。どちらも Specific に組み込まれていますが、DIY で行う際にも適用できます：
フィルタリング：学生が特定の質問に回答したり、特定の選択肢を選んだ会話（回答）だけを含めます。そうすることで、最も関心のある事柄に分析の焦点を当て、コンテキスト制限を超えないようにします。
質問の切り取り：会話全体ではなく、AIに選択された質問のみに分析を依頼します。例えば、価格感度の質問のみを分析し、無関係なトピックを省くというアプローチです。この方法により、より多くのデータをより正確にカバーできます。
フィルタリングと切り取りの両方が、大規模な質的調査からインサイトを最大限に活用し、深さや詳細を失うことなく進めるのに役立ちます。
オンラインコース学生調査の回答を分析するための協調機能
調査分析における協調は永遠の課題です。価格と価値の研究では、調査結果を共有したり、解釈を議論したりする必要があることがよくあります。
Specific 内での簡単なコラボレーション:AIのチャットを使ってデータを分析するだけで、全員が個別のログイン情報を持つ必要も、ダウンロードする必要も、煩雑なスプレッドシートを使う必要もありません。複数のAIチャットが並行して実行され、それぞれが異なるサブセット（特定のコホートまたはトピック）に焦点を当てています。各チャットは誰が開始したのか、どのフィルタが適用されたのかを表示するので、どの分析を見ているのか迷うことはありません。
明確な所有権とディスカッションスレッド:協力して作業する場合、誰がどの質問をしたのか、誰がどの洞察を提供したのかを把握することは非常に重要です。Specific 内のすべてのチャットメッセージには送信者のアバターが表示されるため、会話のコンテキストを簡単に追跡し、効率的に共同分析できます。
チームレビューやステークホルダーとの共有に最適:これらの協力機能により、時間をかけて洞察を蓄積し、分析を再訪し、新人をスムーズに迎え入れることができます。次のコースコホートの料金戦略や価値メッセージを検証する際に特に便利です。利用を開始したい場合は、新しいオンラインコース学生の料金と価値に関する調査を生成するか、独自のAI調査をゼロから構築する方法を探ってみてください。
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