この記事では、患者ポータルの使いやすさに関する患者調査の回答を分析する方法についてのヒントを紹介します。より深い洞察とより簡単なワークフローを求めるなら、AIを活用した方法を使用するのが最適です。
調査回答を分析するための正しいツールの選択
患者調査結果を分析する方法は、収集したデータの種類によって異なります。簡単にスプレッドシートで要約できるものもあれば、強力なAIツールを必要とする洞察もあります。
定量データ: 数字を扱う場合、例えば特定のオプションを選んだ患者の数などは、ExcelやGoogle Sheetsのような従来のツールにぴったりです。これらのソリューションは、設定がほとんど不要で、トレンドを素早くカウント、ソート、グラフ化できます。例えば、調査を受けた患者の93.4％がポータルを使いやすいと報告し、76.1％が価値があると感じたというデータを、基本的なスプレッドシートの数式で簡単に計算し、視覚化することができます。[1]
定性データ: 自由回答の調査質問やフォローアップの会話がある場合、それらを読み取って手動で整理するのはほぼ不可能で（しかも非常に疲れる）、この種のフィードバック（ストーリー、不満、アイデアなど）はAIに任せる必要があります。自然言語モデルは、パターン、コアアイデア、または盲点を迅速に表面化し、人間が気づくのに時間がかかるものもAIが素早く見つけ出します。AIは、何百または何千の患者コメントを理解するためには必須です。
定性回答を扱う際には、ツールのアプローチが2つあります:
ChatGPTや類似のGPTツールを用いたAI分析
迅速なソリューション: すべての自由回答を文書にエクスポートし、それらをChatGPT（または同様のGPTベースのAIモデル）にコピーペーストすることができます。この方法でデータを会話することで、質問をすぐに尋ねたり、即時の要約を得たり、どのトピックにも詳しく掘り下げることができます。
欠点: このプロセスは複雑で手動です。エクスポートしてChatGPTにコピー＆ペーストするのは、回答が多いときに面倒です。また、データセットが大きいと、コンテキストを見失ったり、コンテキストサイズの制限に達するリスクが伴います。研究データに特化した機能、例えばフィルタリング、フォローアップの整理、会話スレッドの追跡なども欠けています。
Specificのようなオールインワンツール
目的志向のプラットフォーム: Specificは、GPTベースのAIの力を会話型調査とアンケート分析に取り入れるために開発されました。調査の作成と分析の両方を処理できますが、その魔法は、より豊富な反応を（フォローアップを含めて）収集し、大量の定性フィードバックをすぐに消化できる洞察に分解することです。
より賢いデータ収集: 反応を集める際には、SpecificのAIが知的なフォローアップ質問で探ります。これにより完了率が向上するだけでなく、より深い文脈を捉え、あいまいな回答を明確にします。この機能がどのように動作するかを知りたい方は、患者ポータルの使いやすさ調査のための最良の質問を選ぶガイドをご覧ください。
超高速分析: 反応が届き始めると、SpecificはAIを使用して各質問の回答を自動要約し、主要テーマを特定し、すぐに実行可能なポイントを強調します — もはやスプレッドシートや手動のコーディングは必要ありません。このプラットフォームでは、結果についてAIとチャットすることもでき、質問を精緻化し、コンテキストに富んだ洞察を必要に応じて得ることができます。
優れた管理機能: 分析するデータをフィルタリングし、コンテキストを正確に管理できます。これらの機能は調査とアンケート作業のために目的に特化しているため、インポートやエクスポートに苦戦する時間が減り、患者が実際にポータルの使いやすさについてどう考えているかを理解する時間が増えます。
調査をまだ始めていない場合は、AI調査ジェネレーターを使用して、迅速にプロフェッショナルに構成された調査を設定し、フォローアップをカスタマイズできます。
患者ポータルの使いやすさに関する患者調査の回答を分析するための有用なプロンプト
適切なプロンプトは分析を強化し、データに埋もれた核心のアイデアや難しい質問に直行します。ChatGPT、Specific、またはその他のGPTベースのツールを使用するにあたり、役立つプロンプトをいくつか紹介します。
核心アイデアのプロンプト: これは、高ボリュームの定性回答を鮮明で実行可能なインサイトにマッピングするための秘密兵器です。また、Specificが患者調査の回答を抽出する背骨でもあります。
あなたのタスクは、太字の核心アイデア（1つの核心アイデアにつき4〜5語）+ 最大2文の説明を抽出することです。
出力要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 特定の核心アイデアを言及した人数を指定（単語ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
出力例:
1. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
AIは、あなたの調査、回答者、目標に関してより多くの情報を伝えることで、常により良い成果を上げます。例えば、主要なプロンプトの前にこのコンテキストを提供することで、より良く、より微細な分析が可能になります。
この調査は、2024年にクリニックでのデジタルヘルスケアポータルの使用経験に関する患者からの回答を収集します。目標は、最も直感的な機能、直面する課題、改善の機会を理解することです。これらの優先事項に集中してください。
フォローアップのプロンプト: 特定の患者の懸念やトレンドに関する詳細を知りたいですか？単に尋ねてください。
"オンラインでの予約管理"（核心アイデア）について詳細を教えてください。
これは、掘り下げたいトピックや発見に役立ちます。例えば、60％の患者がオンラインでの予約管理で満足度が向上したと報告しているので[7]、この分野でのフィードバックを詳しく分析し、より深い製品推奨を探りたいでしょう。
特定のトピックのプロンプト: 仮説を検証したり、ブラインドスポットをチェックしたりするために尋ねてください。
誰かがテスト結果アクセスについて話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: よりパーソナライズされたフォローアップのために患者をグループに分ける:
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た、明確なペルソナのリストを特定し説明してください。それぞれのペルソナに対して、主要な特性、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。
課題とチャレンジのプロンプト: ユーザーが苦労する点を突き止めることは、UX改善や新機能のアイデアにとって貴重です。例えば、ポータルが便利であると90％のユーザーが感じている一方で、使いやすさの向上の機会は依然として存在します。国境を越えた研究によれば、使いやすさは良好からやや良好にわたっています[5].[4]
調査回答を分析し、最も一般的な課題、不満、またはチャレンジを列挙してください。それぞれを要約し、出現頻度やパターンをメモしてください。
感情分析のプロンプト: 患者の経験についての感情を把握する:
調査回答全体で表現された感情（例: 肯定的、否定的、中立的）を評価してください。各感情カテゴリに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調してください。
提案とアイデアのプロンプト: 患者の創造的なアイデアやリクエストを収穫する:
調査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、リストにまとめてください。それらをトピックまたは頻度で整理し、関連する場合には直接の引用を含めてください。
満たされていないニーズと機会のプロンプト: サービスされていないことに隠された機会を見つける:
調査回答を調査し、回答者が強調した満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにしてください。
さらに調査デザインのアイデアが欲しい場合は、ポータルの使いやすさに関する優れた患者調査の作成方法を確認および患者ポータルの使いやすさフィードバックのための調査ジェネレーターを活用してください。
Specificが患者ポータルに関する自由回答の調査質問を分析する方法
フォローアップありまたはなしの自由回答の質問: Specificは、各自由回答の質問に対してAI駆動のサマリーを自動生成します—主な回答とAIが質問した動的フォローアップの両方をキャプチャします。これにより、「なぜポータルを使うのですか？」や「直面した問題を説明してください？」といった質問の背景やニュアンスが失われることはありません。各回答クラスターに対して、読みやすく実行可能なサマリーが得られます。
選択肢とフォローアップ: 調査で選択肢問題とフォローアップ（「最も使用する機能は？」に選択ごとの追加プローブがある場合）が含まれている場合、Specificは各選択肢に基づいたサマリーを分解し、各オプションの背後にある「なぜ」をすぐに明らかにします。
NPS: ネットプロモータースコアの質問に対しては、Specificはフォローアップの回答を支持者、中立者、批判者に分けます。それぞれに独自のサマリーがあり、支持者が特に評価する点や批判者が特に目立つ点（または中立者がためらう理由など）を明確に見ることができます。即座にこのロジックを取得したい場合は、患者ポータルの使いやすさのためのNPS調査ビルダーを試してみてください。
多くのことはChatGPTでも可能ですが、自由回答フォローアップの整理とタグ付けははるかに手作業で、関連質問間でのパターンを見落としがちです。
フォローアップ深度が重要な場合は、Specificでの自動AIフォローアップ質問が、平面的なデータをレイヤードで会話型の洞察に変える方法を学んでください。
AI調査分析におけるコンテキスト制限の課題に取り組む方法
AIモデル（最新のものでも）は「コンテキストウィンドウ」を持っています。これは、一度に処理できるデータ量が制限されていることを意味します。患者調査で長い会話が多く生成された場合、すべてがAIの記憶の中に収まらない場合があり、盲点を生むか、結果をカットすることになります。
これを解決するには、2つの最高級の戦略があり、どちらもSpecificでデフォルトで利用可能です:
フィルタリング: 回答者が特定の質問に回答した場合または主要な選択をした場合のみ会話を分析します。これにより、実際に関連するデータまで狭め、AIのコンテキスト制限内でクリティカルなフィードバックを表面化できます。
クロッピング: AIにすべての質問を送る代わりに、最も重要なもの（たとえば、自由回答または苦情に基づく質問のみに）を選択します。不要なデータを取り除くことで、より完全な会話をより多くの回答者から1回のAI駆動の分析に含めることができます。
これらのアプローチはChatGPTや他のモデルでも機能しますが、より多くの事前準備が必要です—調査構造を解するツールを使用する価値があります。
患者調査の回答を分析するためのコラボレーション機能
異なるスプレッドシートやChatGPTスレッドで全員が迷子になっているときはコラボレーションが難しいです。 特に患者ポータルの使いやすさ調査では、チームは発見を素早く共有し、議論し、優先順位を付ける必要があります—メールでのオーバーロードやコメントの見落としなしでです。
Specificはチームワークのために構築されています: AIとチャットしながら患者調査データを分析できます—技術スキルは不要です。たとえば、フォーカスしたフィルターや異なる質問を持つ複数のチャットを立ち上げ、それぞれの分析スレッドを開始した人物を即座に確認できます。2人のプロダクトリーダーが使いやすさを探求し、3人目がNPSコメントを調査したい場合でも、お互いの邪魔をせずに作業できます。
すべてのメッセージには、誰が何を言ったかが表示されます。 すべてのリサーチチャットで送信者のアバターが即座に表示され、会話の追跡が簡単にでき、発見を正しいチームメイトに帰属させ、全員をループインすることが簡単です。
フィルターはコラボレーションのワークフローを解放します。 患者の60％が[2]機密メッセージを送信した場合のみの会話をフィルターし、チャットに割り当てるか、分析ウィンドウでフォローアップに注釈を付けることもできます。チーム全員が仕事を共有でき、迅速に実行可能な洞察を得ることができます。
より良い調査を共同で作成または編集したい場合は、リアルタイムで調査質問をブレインストーミングおよび精緻化できるAI調査エディターを試してみてください。
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