この記事では、AIを活用した調査分析ツールとワークフローを使用して、競合他社の代替品に関するプロスペクト調査の回答を分析する方法についてのヒントを提供します。
分析に適したツールの選択
調査分析に最適なアプローチとツールは、データ形式に依存します。特定の競合他社を選んだプロスペクト数などの構造化された結果を扱っている場合は、単純なツールで対応できます。しかし、競合他社の代替品に関する自由回答のような定性的な回答の場合には、より高度なAI駆動のツールが必要です。
定量データ: 選択肢ごとの回答数、評価、NPSスコアといった閉じた形式で集計可能なデータは、ExcelやGoogle Sheetsで簡単に集計し、結果を可視化できます。選択肢のリストをふるいにかけた経験がある人なら、そのシンプルさを知っているはずです：合計、カウント、グラフ、完了。
定性データ: 自由回答やフォローアップの答えには異なるアプローチが必要です。大量のテキスト回答を一つ一つ読んでいくのは、手間がかかるだけでなく、大規模になるとほぼ不可能です。ここでは、AIツールを使って、大量のテキストから重要な洞察を処理し、要約し、抽出することをお勧めします。
定性回答を扱う際のツールには主に2つのアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
コピー/エクスポートしてチャット: すべての自由回答の調査結果をエクスポートし、ChatGPTまたは類似のAIツールに貼り付けることができます。データについてモデルとチャットし、要約、テーマ、感情、特定のトピックの深掘りを依頼します。
利便性の壁: このアプローチは機能しますが、とても便利というわけではありません。入力のためにデータフォーマットを準備するのは手間であり、特に会話が長引いたり、どの質問に対する回答かの文脈を維持する必要がある場合は面倒です。AIの応答はあなたのプロンプトの質に依存し、チャット履歴やセグメンテーションを追跡するのはすぐに煩雑になります。
Specificのようなオールインワンツール
AI調査分析用に設計されたツール: Specificのような専用ツールは、調査収集、知的探索、AI駆動の分析を一つにまとめたパッケージを提供します。対話型調査を作成し、共有するだけで、Specificが残りを処理します。
自動フォローアップ質問: Specificのリアルタイム対話型AIはフォローアップ質問を行い、より深く掘り下げることで各プロスペクトの回答の質と文脈を向上させます。AI駆動のフォローアップがどのように機能するかの詳細は自動AIフォローアップ質問を参照してください。
即座に行動可能なインサイト: SpecificはAIを活用して回答を要約し、テーマを特定し、重要な点を強調するので、スプレッドシートを読む必要がなくなります。調査データが完全に整理された状態でAIとチャットでき、データを管理およびフィルタリングできる機能も備えているため、大規模なプロスペクトの競合他社の代替調査に理想的です。
このアプローチにより、データ品質と参加率が向上します。AI駆動の調査は一般的に<強い> 70–80% の完了率を達成します<このアプローチにより、データ品質と参加率が向上します。AI駆動の調査は一般的に>。従来の形式では45–50%でした。ガートナーの調査によると、データ品質も平均で30%向上します。[1]
ゼロから調査を作成したい場合は、プロスペクトの競合他社代替品調査ジェネレーターやAI調査ビルダーといった既存のテンプレートを活用してください。
プロスペクトの競合他社代替品調査の回答を分析するために役立つプロンプト
調査回答データを扱う際には、ChatGPT、Specific、または他のAIを使用する場合、ターゲットを絞った分析プロンプトを使うことで最良の結果が得られます。ここでは、プロスペクトの調査に関して競合他社の代替品を扱う際に効果的なプロンプトをいくつか紹介します：
コアアイデアに対するプロンプト: これを使って、最も重要な点の優先順位をつけたリストをすぐに取得できます。（これはSpecificが内部で実際に使用している方法ですが、どこでも機能します。）
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（1つのコアアイデアにつき4〜5語） + 2文以内の説明文をつけます。
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指定する（数字を使う、言葉を使わない）、最も言及されたものを上に配置
- 提案なし
- 指示なし
出力例:
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は、調査、オーディエンス、または目的に関する具体的なコンテキストを提供することで、より良いパフォーマンスを発揮します。例えば、上記を使用する前に、次のように始めることができます：
以下の調査データは、競合他社の代替品を評価するプロスペクトに由来します。購入決定前に、彼らが競合他社に何を価値あると感じ、選択を促す要因を理解することが私の主要な目的です。このコンテキストを使用してデータを分析してください。
より深い洞察へのプロンプト: 主要テーマを知ったら、それを掘り下げてください：
[挿入されたコアアイデア]について詳細を教えてください。
特定のトピックに対するプロンプト: 誰かが競合他社や懸念について言及したかどうかを迅速に確認：
[具体的な競合他社やトピック]について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナに対するプロンプト: プロスペクト内のセグメントを理解するために：
調査回答に基づいて、製品管理で「ペルソナ」が使用されるのと同様に、異なるペルソナのリストを識別して記述してください。各ペルソナについて、その主要な特性、動機、目標、および会話で観察された関連する引用やパターンをまとめます。
痛点と課題に対するプロンプト: よく見られる苦情や障害を浮き彫りに：
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、挫折、または課題を列挙します。それぞれを要約し、パターンまたは発生頻度を注意します。
動機や推進力に対するプロンプト: プロスペクトを動かしているものを知りたい場合に：
調査会話から、参加者が行動や選択に対して表現する主な動機、欲望、または理由を抽出します。似たような動機をまとめ、データからの裏付けを提供します。
感情分析のプロンプト: 全体的な印象をチェックするには：
調査回答で表現された全体的な感情（例: ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。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ます。
提案やアイデアに対するプロンプト: チャンスを探すには：
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定してリストアップします。トピックや頻度で編成し、関連する場合は直接引用を含めます。
これらのプロンプトを使用することで、プロスペクトを動かしているもの、彼らが好むまたは嫌う競合他社、そして競合他社の代替品全体での彼らの動機や痛点が比較される方法をすばやく把握できます。調査デザインと分析に関するさらなるアドバイスは、プロスペクトの競合他社代替品調査に最適な質問および独自のプロスペクトの競合他社代替品調査を簡単に作成する方法を参照してください。
Specificが質問タイプごとに定性データを分析する方法
フォローアップを伴うかどうかに関わらない自由回答: SpecificのAIは、全ての初期回答を要約し、調査中に自動的に行われる追加の明確化や調査も組み込んでいます。この方法により、フォローアップから得られるニュアンスを含んだ高レベルの要約を取得できます。
フォローアップを伴う選択肢: 複数の選択肢にフォローアップロジックがあるプロスペクトの競合他社代替品調査を設計する際に、Specificは選択肢ごとにすべての回答を整理し、各フォローアップの内容を要約します。これにより、なぜある競合他社を選んだかを比較することができます。
NPSブレークダウン: NPSスタイルの質問に対しては、プラットフォームはプロモーター、パッシブ、デトラクター別に回答を分け、各セグメントがそのように感じる理由についてのターゲット要約を提供します。
プロンプト、フィルター、手動のグループ化を使って、ChatGPTを使って同じことを行うことは可能ですが、それには少し手間がかかります。Specificのようなツールの利点は、これらの要約とカテゴライズがワークフローの一部として即座に行われることです。
長い調査とAIのコンテキスト制限への対処方法
共通の技術的なハードルはAIのコンテキストウィンドウです。GPTのようなモデルが一度に分析できるテキストには限界があります。競合他社代替品に関する大規模なプロスペクト調査では、これは実際のボトルネックとなります。
これに対処するには、有効な2つの戦略があり、どちらもSpecificのような分析ツールに組み込まれています：
フィルタリング: 最も関連性の高い会話のみを分析に集中—例えば、特定の質問に回答したプロスペクトや特定の競合他社を選んだプロスペクトのみ。これにより、入力のボリュームが大幅に削減され、洞察が焦点を絞ったものになります。
クロッピング: AI分析を特定の質問（「なぜX社を検討したのですか？」）に限定します。これにより、AIのコンテキストが効率的に使われ、技術的な制限に達することがありません。
これにより、分析がスムーズに行われるだけでなく、妥協せずにより多くの視点を探究できます。Specificは、バックグラウンドでハードワークを行いますが、ChatGPTまたはカスタムスクリプトを使って手動で作業する場合も同様のプロセスを適用できます。
プロスペクト調査回答分析のための協力機能
多くの手、一つのデータセット: 協力はよく調査分析が停滞する原因です。プロスペクトの競合他社代替品調査では、製品、営業、マーケティングなどの複数のチームメンバーが各自の洞察を求めます。スプレッドシートをメール送信したりGPTチャットをエクスポートしたりするとすぐに煩雑になります。
チャット駆動のマルチユーザー分析: Specificはチーム全体がプラットフォーム上でデータをチャットするだけで調査データを分析できます。テーマ（例：価格の障害、機能の欠如）に基づいていくつもの分析チャットを立ち上げ、各スレッドにユニークなフィルターをすばやく適用できます。
シームレスな帰属: すべてのチャットは誰が作成したのかを示し、各メッセージにはその発言者のアバターが付与されているので、誰が何を尋ねているのかが常に分かります。これによりチームワークが効率化され、混乱が減り、誰も踏みにじられることがなくなります。
共有された学び、重複の削減: チームは部門間で進行中の分析作業を見ることができ、チャットを引き継ぐこともできます。これにより、プロスペクトの競合他社代替品調査からの単一で包括的なイン{
