この記事では、保険カバーの経験についての患者調査から得られた回答を分析するためのヒントを提供します。AI を使用すると、定性的および定量的なフィードバックから実際のパターン、課題、アイデアを発見するのが簡単になります。
調査データを分析するための適切なツールの選択
最良のアプローチとツールは、データの構造によって異なります。調査の多くは次の2つの主要なタイプを扱います：
定量データ： NPS スコアや何人の患者が「はい」または「いいえ」を選んだかなどを見たい場合は、Excel や Google Sheets などの標準的なスプレッドシートツールが通常は十分です。数をすばやくカウント、グループ化、視覚化できます。
定性データ： しかし、調査で「保険に関する経験について教えてください」や「最大の不満は何でしたか？」などのオープンエンドの質問をする場合、手動での読み取りやコーディングは数十や数百の回答があると実行的ではありません。ここで AI ツールが役立ちます：テーマを要約し、抽出し、さらには長い回答に隠された実際の具体的な感情を表面化することもできます。
定性応答を扱う際のツーリングには2つのアプローチがあります：
AI 分析のための ChatGPT または同様の GPT ツール
コピー、ペースト、分析。オープンエンドの調査データをエクスポートして、ChatGPT または GPT に基づくツールに直接投入できます。そして、「ここでの主なテーマは何ですか？」などと質問を始めることができます。
これは機能しますが扱いにくいです。 GPT ツールは調査分析のために特化されていないため、スプレッドシートをうまく使いこなす必要があり、機密情報の漏えいや限られた文脈ウィンドウとの戦いが伴います。データが大きくなるにつれて、特定の質問や回答をフォローアップするのも難しくなります。
Specific のようなオールインワンツール
AI 調査分析専用。Specific は AI によるフォローアップ質問を通じて高品質の回答を収集し、すべてを自動的に分析します。このユースケースのために設計されており、調査、フィードバック、顧客インサイトを簡単に行えます。
何が違うのか？ 調査を即座に開始し、オープンエンドおよび定量フィードバックを収集し、リアルタイムの AI 要約や結果に関するチャットを得ることができます。全てが文脈にあるので、エクスポートやダッシュボードに苦労することはありません。AI は主なテーマ、感情、異常値を指摘し、迅速に行動可能なインサイトを得ることができます。Specific での AI による調査応答分析の仕組みをご覧ください。
データ品質の向上。回答者の意味を明らかにするために自動的にフォローアップすることで、Specific は収集するデータの量と具体性を向上します。これにより、数字やチェックボックスの背後にある意味を常に理解でき、分析において時間と手間を省くことができます。自動フォローアップ質問についてここで学んでください。
患者保険カバー経験調査を分析するために使用できる便利なプロンプト
AI は高品質なプロンプトを与えると最も優れた効果を発揮します。ここでは、保険に関する患者からのフィードバックから意味のあるパターンを抽出するのに役立つプロンプトを紹介します。これらは Specific や ChatGPT などの GPT ベースのツールで使用可能です。
主要アイデアの抽出: データから主要テーマを抽出するために使用します。
あなたの仕事は、太字のコア アイデア（1 アイデアにつき4〜5単語） + 最大2文の説明文を抽出することです。
出力要件:
- 不必要な詳細を避けます
- 特定の主要アイデアが何人から言及されたかを明示します（単語でなく数字を使用）、最も言及されたものが上にきます
- 提案なし
- 指標なし
出力例:
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
AI は特定のコンテキストを与えると、より良いパフォーマンスを発揮します。たとえば、プロンプトの前に調査の迅速な要約を追加してみてください：
私は、アメリカにおける健康保険カバーの経験についての患者調査を分析しています。調査は、コスト、プロバイダーのアクセス、政策用語の理解の容易さ、処方された薬へのアクセス能力などの分野に焦点を当てています。主要なパターンを抽出してください。
テーマを深掘りする: 主要アイデアが得られたら、次のように続けてください: 「保険料の高さについてもっと教えてください。」これにより、特定の問題に関連するすべてのコメントやパターンを取得できます。
特定のトピックに対するプロンプト: あるテーマが言及されたかどうかを調べるために使用します: 「処方薬のカバーを拒否されたことについて誰かが話しましたか？引用を含めてください。」
ペルソナ用プロンプト: 「調査の回答に基づいて、製品管理で使用される'ペルソナ' のように、識別および説明される独自のペルソナのリストを作成してください。それぞれのペルソナについて、その主要な特徴、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。」これにより、データを異なる患者タイプ（例えば、慢性疾患患者と保険をあまり使用しない患者）からの視点で理解するのに役立ちます。
痛点と課題に対するプロンプト: 「調査の回答を分析して、最も共通の痛点、不満、課題をリストアップしてください。それぞれを要約し、パターンや発生頻度に注意してください。」これにより、70%以上のアメリカの成人が医療システムがニーズを満たしていないと感じ、しばしば費用が高く手続きが複雑であると述べるように、聴衆が本当に困っていることを表面化します。[1]
感情分析用プロンプト: 「調査の回答に表現された全体的な感情を評価してください（例：プラス、マイナス、中立）。各感情カテゴリーに貢献する主要なフレーズやフィードバックを強調してください。」これにより、保険カバーの経験がよりマイナスの感情とポジティブな感情のどちらを引き起こすのかをすばやく理解するのに役立ちます。これには、費用のために治療を遅らせたりスキップしたりする保険加入者が41%に上るという事実が関係しています。[2]
満たされていないニーズと機会に対するプロンプト: 「回答者によって強調された未解決のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにするために、調査の回答を検討してください。」これは基本的なフィードバックを超え、製品やサービスの改善に真に役立つ領域を発見したいときに特に有用です。
詳細なガイダンスが必要な場合、患者保険経験調査の作成に関するステップバイステップガイドをチェックするか、患者保険カバー調査に最適な質問を参照してください。
質問タイプ別に定性データを分析する方法（Specific を使用）
Specific は、調査の構造に応じてその AI 要約を適応させます。以下のようにします：
オープンエンドの質問（フォローアップありまたはなし）： 全ての回答の要約を得ることができ、主要なテーマとアイデアが最も言及されたものを含む統計が示されます。フォローアップを使用した場合、それらの回答が統合され、各テーマについてのより多くのコンテキストが得られます。
選択肢とフォローアップ： 各選択肢（例えば「手頃な」対「高すぎる」）ごとに、すべてのフォローアップ回答の別の要約を見ることができます。これにより、どの選択肢が勝ったかだけでなく、人々が選択した理由がわかります。
NPS 調査： それぞれ{
