この記事では、オンラインイベント参加者のアジェンダの好みについてのアンケートからの回答とデータを分析するためのヒントを提供します。アンケートから明確で行動可能なアイデアが欲しい場合、あなたは適切な場所に来ています。
効果的なアンケート回答分析のための適切なツールを選ぶ
分析のアプローチは収集したアンケート回答のタイプと構造に依存します。ここでは、仕事に適したツールを考える方法をご紹介します:
定量データ: 質問が構造化されたデータを収集する場合（評価尺度や、何名の参加者が特定のトラックやセッション時間を好んだかを数えるようなもの）、古き良きExcelやGoogle Sheetsは優れた選択です。これらのツールでは、選択を迅速に合計したり、チャートを作成したり、高レベルのトレンドを明らかにすることができます。
定性データ: オープンエンドの質問（例：「参加することに一番興奮するトピックは何ですか？」や「なぜ前回のイベントに参加しましたか？」など）では、未構造化テキストがあります。全ての回答を手動で読み込むのはほぼ不可能です。AIツールはここで輝き、テーマをまとめたり、隠れた洞察を非常に迅速に浮かび上がらせたりします。
定性回答を扱う場合、ツールには主に二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
DIYオプション: エクスポートされたアンケートデータ（通常はCSVファイル）をChatGPT、Claude、または他のAIチャットボットにコピーします。そして、AIに回答を分析するように促します。この戦略は手持ちのツールで始める方法です—しかし:
欠点: 小さなデータセット以外では不便です。多くのコピー＆ペーストが必要で、出力されたフィルタリングやコンテキストハンドリング機能がありません。
それでも、少量のオープンエンドの回答だけがある場合は、AIによる迅速な概要を実験する低障壁方法です。
Specificのようなオールインワンツール
この目的に特化: 専用の分析プラットフォーム（Specificや市場に出回っている他のツール）が、質的アンケートデータから迅速に洞察を得るために特化しています。Specificを使用すると、次のことが可能です:
より良いデータ収集: システムはリアルタイムで明確なフォローアップ質問を行い、回答の質を向上させます。自動フォローアップ質問について詳しく学んでください。
瞬時のAIによる分析: 結果は瞬時に要約され、テーマと行動に基づいた洞察がスプレッドシートや手動コーディングを必要とせずに明らかになります。
会話型クエリ: AIと直接チャットし、カスタム質問をしたり、迅速に繰り返したりします。各チャット会話には強力なデータ管理とフィルタリング機能があります。
この分野の他の信頼できるツール（NVivo、MAXQDA、Delve、Canvs AIなど）も、テーマの特定、テキスト分析、視覚化をAIを活用して大規模またはより複雑なデータセットに役立ちます[1]。
オンラインイベント参加者のアンケートデータを分析するために使用できる便利なプロンプト
プロンプトはAIがあなたのデータを解釈する方法を形作ります。これを正しく行うと、フラストレーションを何時間も節約し、必要な洞察に近づくことができます。オンラインイベント参加者からアジェンダの好みに関する定性アンケート回答を分析する際の私のお気に入りのプロンプトを紹介します:
コアアイデアのプロンプト: オープンエンドのアンケート質問から主要なテーマの迅速な要約が必要な場合に使用します。このプロンプトはSpecificにネイティブに組み込まれていますが、ChatGPTのようなGPTツールでも利用できます:
あなたのタスクはコアアイデアを太字で抽出することです（コアアイデアごとに4-5語） + 最大2文の説明を提供してください。
アウトプット要件:
- 不必要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアを何名が言及したかを指定する（単語ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上位に
- 推奨はしない
- 表示はしない
例:
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により多くのコンテキストを与える: AIにはアンケートの目的、対象（イベント参加者）、および目標や重要なイベントの詳細を常に伝えます。例えば:
このアンケートは、昨春我々のバーチャル会議に参加した人々によって記入されました。主な目的は、将来のイベントのために我々の観客のニーズに最も合うアジェンダのトピック、形式、セッション時間を知ることです。
テーマに関して掘り下げる: アイデアが浮上した場合（例えば「ネットワークの機会」）、ただ尋ねてください:
ネットワークの機会についてもっと教えてください。
特定のトピックを確認する: 仮説がある場合やステークホルダーがパネルディスカッションを誰かが言及したかを訪ねてきた場合、試してください:
パネルディスカッションについて話した人はいましたか？引用を含めてください。
ペルソナ: アジェンダの計画に対する動機と好みで回答者を分類したい場合に使用します。
アンケートの回答に基づいて、製品管理で「ペルソナ」が使用されるように、特定のペルソナのリストを特定して記述してください。各ペルソナについて、主要な特徴、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まとめてください。
課題と問題点: 参加者にとって何がうまくいっていないかのリストを入手してください。
アンケートの回答を分析し、最も一般的な課題、フラストレーション、または問題点をリストしてください。各項目をまとめ、発生頻度やパターンを記録してください。
モチベーションと動機: 特定のセッションに参加したい理由（または参加したくない理由）を知りたい場合。
アンケートの会話から、参加者が自身の行動や選択の背後に表明する主な動機、欲望、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提供してください。
感情分析: アジェンダ提案や過去の経験について参加者が興奮しているのか、がっかりしているのか、それともどちらでもないのかを発見します。
アンケートの回答で表現されている全体的な感情（例: ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を評価してください。各感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズまたはフィードバックをハイライトしてください。
提案、アイデア、満たされていないニーズ: 参加者自身からの行動可能な提案や見逃されている機会を見つけます。
アンケートの参加者が提供したすべての提案、アイデア、リクエストを特定しリスト化してください。トピックや頻度別に整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。
アンケートの回答を調査し、回答者が強調した満たされていないニーズ、ギャップ、改善の機会を発見してください。
質問の適切な言い回しについてさらにガイダンスが欲しい場合、インスピレーションとしてオンラインイベントアジェンダ好みアンケートのための最良のオープンエンド質問ガイドを確認してください。
Specificが質問タイプごとにアンケートデータを要約する方法
定性データを分析する際、アンケートの質問の構造は洞察の報告方法に大きな違いをもたらし、分析の容易さに影響します。これはSpecificがオンラインイベント参加者のアジェンダの好みアンケート調査における一般的な質問タイプを扱う方法です:
フォローアップ有無のオープンエンド質問: Specificは元の質問ごとにすべての回答とフォローアップ回答を自動的に要約し、広範なトレンドと深い説明がすぐに見られます。
フォローアップを伴う選択質問: 「どのセッションタイプが好きですか？」のようにオプションのフォローアップがある質問の場合（例: 「なぜそれを選んだのですか？」）、特定の答えごとに個別のまとめが得られ、各選択のコンテキストが提供されます。
NPS質問: ネットプロモータースコアを測定する際、Specificはオープンエンドのフォローアップに基づいた各グループ（批判者、傍観者、推奨者）の根拠を要約します。これにより、参加者が大ファンになる理由や他の人が興味を示さない理由に関する行動に基づいた洞察が得られます。
ChatGPTや他のAIモデルでも同じことができますが、手動でのフィルタリングやデータ準備が必要です。
大量のイベント参加者アンケートへのAIコンテキスト制限に対する課題の対処法
最新のAIを使用しても、コンテキストのサイズ制限は大きな課題です—大量のアンケート回答を集めた場合、それすべてを1つのAI会話に「収める」ことはできません。
フィルタリング: 質問ごとの回答や特定の参加者の返信（「ワークショップを言及した皆を表示」や「ネットワーク関連の質問に答えた人をフィルター」）で絞り込みます。SpecificのようなツールはAIにデータを送る前にこれを実行可能にし、分析をより管理しやすくします。
クロッピング: どの質問をAI分析の対象とするか選びます。すべての回答を送る代わりに、今一番気になるトピックや質問だけに集中します（「アジェンダ関連のフィードバックのみ分析」または「セッション時間のフォローアップだけを見る」）。これによりデータが適切に収まり、AIが集中を維持します。
Specificはフィルタリングとクロッピングをデフォルトで行うため、AI 「コンテキストオーバーフロー」の壁にぶつかることはほとんどありません。
オンラインイベント参加者アンケートの回答を分析するための共同機能
協力は通常欠けているリンクです。チームがイベント参加者から収集したアジェンダの好みを分析する際に。入力を調整し、フォローアップを明確化し、発見を共有することはすべてが1つのエクスポートされたスプレッドシートや孤立したレポートから始める場合難しいです。
Specificでは、コラボレーションが組み込まれています: あなたとあなたのチームはAIとのチャットを通じてアンケートデータを一緒に分析します。同じデータセットで複数のAIチャットを開き、質問や参加者タイプでフィルターをかけ、誰がそれぞれの会話を開始し貢献したかを明確に見ることができます。
複数のチャットトラック: 各チャットは異なる道を探求できます—好きなセッション形式に関しての深掘り、提案に関する別のもの、スピーカーに対するフィードバックについてのもの。各フィルターとコンテキストは各会話で個別であり、明確に見えるアバターのおかげで誰が会話をリードしているかが常にわかります。
すべての質問と視点がテーブルに載せられます: この設定により、参加者の優先順位に迅速に収束し、ステークホルダーの質問（「トピックXに言及した人はいましたか？」）に答え、無限のコメントスレッドまたは静的な単発のレポートで誰の洞察も失われないことが保証されます。
オンラインイベント参加者のアジェンダ好みアンケートを今すぐ作成
今日から質の高いフィードバックを収集し分析を開始してください—オンラインイベントの対象者に合わせたアンケートを作成し、瞬時のAIの力を利用した洞察を享受し、参加者が好きなアジェンダを作成するための明確さを手に入れましょう。