この記事では、ユースケースに関する見込み客調査からの回答を分析するためのヒントを紹介します。調査結果を実用的な洞察に変えたいのであれば、AIはプロセスを劇的に簡素化します。特に、無数の自由回答を抱えている場合には有効です。
調査回答分析に適したツールの選択
アプローチと選ぶツールは、見込み客調査データの詳細と構造に依存します。
定量データ: 数字は集計が簡単です。見込み客調査で「どのユースケースがあなたに適用されますか？」と聞き、選択肢を提供する場合、ExcelやGoogle Sheetsのような従来のツールを使用して、各回答がどれほど人気があるかを迅速にチャート化することができます。
定性データ: 「なぜこのユースケースに関心がありますか？」のような自由回答を掘り下げたり、逸話的なフォローアップを読む場合、一人だけでやることはできません。返信のページを読むことはどんな規模でも不可能で、テーマを抽出するのはさらに難しいです。ここではAIツールが不可欠です。
定性回答を扱う際のツールリングには二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
調査データをエクスポートして、ChatGPTにペーストして洞察についてチャットを開始できます。
これは何でも質問する柔軟性を与えますが、大規模なデータセットには理想的ではありません。コピーとペーストのワークフローは面倒で、すぐにコンテキストの制限に達し、送信するデータの管理や有意義な要約を得るのは簡単ではありません。
小さなバッチや数回の会話では問題なく動作しますが、実際の調査プロジェクトではより多くの自動化と組織化が必要になります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこのワークフローのために特別に設計されています。
調査回答を収集し、GPTベースのAIで瞬時に分析できます。
収集中: Specificは自動的にスマートなフォローアップ質問をし（詳細はこちらで読むことができます）、受信するデータがより洞察的になります。
分析中: 回答を要約し、核心の思想を抽出し、トレンドをハイライトします。手作業の分類やスプレッドシートの操作なしで。ユースケースに焦点を当てた見込み客調査についてAIとチャットするだけです。高度なワークフローのために、毎回AIに送信するデータを管理できます。
ただの要約テーブルではありません。分析は会話形式で行われるため、ChatGPTのように、調査構造とコンテキストフィルターを組み込んで、より深く掘り下げることができます。
調査を定期的に行う製品、マーケティング、または研究チームにとって、94％のテクノロジー業界の専門家が最近の研究によると、加速された分析のために毎日AIツールをすでに使用しています。 [2]
ユースケースに関する見込み客調査を自分で作成してみたい場合は、この見込み客とユースケースのためのジェネレータープリセットをチェックしてください。
ユースケースに関する見込み客調査回答分析に使用できる有用なプロンプト
AIに「質問する方法」を知ることが秘密の調味料です。適切なプロンプトが、手動の数値計算では絶対に得られない洞察を提供します。特に自由回答の場合には。
核心のアイデアを抽出するプロンプト: 調査フィードバックの塊からメイントピックを抽出するための基本的なプロンプトです。Specificでの分析でも使用しますが、ChatGPTでもうまく機能します:
あなたの課題は、大胆に（主要アイデアごとに4-5単語）+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
- 特定の核心のアイデアに言及した人の数を指定する（言葉ではなく数字を使用）
- 提案は不要
- 示唆は不要
例の出力形式:
1. **核心のアイデア:** 説明文
2. **核心のアイデア:** 説明文
3. **核心のアイデア:** 説明文
AIは調査のコンテキストや、対象者、目標についての情報を与えるとより良く作動します。例えば:
あなたは、私たちのソフトウェアの主要ユースケースについて回答した見込み客の調査回答を分析しています。私たちの目標は、どの製品機能が最も重要であり、どの問題を解決しているかを理解することです。このコンテキストを使用して、核心のテーマとアイデアを抽出してください。
核心のアイデアを掘り下げるプロンプト: キーテーマがわかったら、フォローアップ:
XYZ（核心のアイデア）についてもっと教えてください
特定のトピック向けプロンプト: 予想を検証したり、誰かがニーズやペインポイントについて話したかを確認するために:
[トピックを挿入]について話した人はいましたか？引用を含めてください。
ペルソナ向けプロンプト: 目標が回答者をセグメント化することの場合:
調査回答に基づいて、「ペルソナ」が製品管理で使用されるものに類似するリストを特定し、記述してください。ペルソナごとに、重要な特性、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要約してください。
ペインポイントと課題向けプロンプト: 見込み客をブロックしているものを見つけるのに最適です:
調査回答を分析し、言及された最も一般的なペインポイント、フラストレーション、または課題を一覧にしてください。各々を要約し、パターンや出現頻度に言及してください。
動機とドライバー向けプロンプト: 選択の背後にある「なぜ」を引き出します:
調査の会話から、参加者が表現する行動や選択の主な動機、願望、または理由を抽出してください。同様の動機をグループ化し、データからの裏付けを提供してください。
センチメント分析向けプロンプト:
調査回答で表現された全体的なセンチメントを評価してください（例：肯定的、否定的、中立的）。各センチメントカテゴリー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。
満たされていないニーズと機会向けプロンプト:
調査回答を精査して、回答者が指摘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。
これらのプロンプトを調査分析ワークフローに使用することで、大規模調査の処理時間を数週間から数分に短縮できます。[9] プロンプトのアイデアや調査設計のヒントについては、ユースケースに関する見込み客調査のためのベスト質問をご覧ください。
質問タイプ別Specificの定性データ分析方法
Specificは単にすべての回答を一緒にまとめること以上のことを行います。調査構造に基づいて、各質問タイプの要約と分析を分けて提供します:
自由質問: すべての回答の要約を取得します。自動フォローアップがある場合、それもグループ化され、その理由を確認できます。
フォローアップ付き選択肢: 各回答の選択肢に独自の要約があり、特定のグループのパターンを示します。例えば、機能Aを重視したユーザー対機能Bを選ぶユーザーのように。
NPS: 各NPSグループ—離反者、中立者、推奨者—は、それぞれのフォローアップ回答に基づいた要約フィードバックとテーマを受け取ります。
ChatGPTでも同じことができますが、エクスポートしたデータをフィルタリングしてセクションごとにペーストする必要があります。とても労力を要し、複雑で大量の調査にはスケーリングできません。
定性的な洞察のための調査構造についてのガイドが欲しい場合は、ユースケースに関する見込み客調査の作成方法を参照してください。
調査回答を分析する際のAIのコンテキストサイズの課題の管理
ユースケースについての大規模な見込み客インタビューや調査回答があるときに、AIのコンテキストウィンドウ制限が現実のボトルネックになる可能性があります。1つのAIプロンプトにあまりにも多くの会話を送信しようとすると、エラーが発生し、情報が失われます。
Specificのようなツールでこれを簡単に扱う方法が二つあります:
フィルタリング: 選択した質問に回答した会話だけにAI分析を集中させ、関連データだけが通過し、関連性のないノイズは除外されます。
クロッピング: プラットフォームを設定して、AIに（調査全体のトランスクリプトではなく）特定の質問だけを送信し、不要なものを削除します。これにより、コンテキストウィンドウ内により多くの会話を保持でき、幅広く豊かな洞察が得られます。
フィルタリングとクロップツールを組み込むことで、AI分析は集中しつづけ、何百もの回答があっても生産的であり続けます。
見込み客調査回答を分析するための協調機能
ユースケースに関する見込み客調査を分析する最も難しい部分は、必ずしもAIを実行することではありません。チームとして結果を理解しようとすることであり、特に複数の人がデータを一度に探っている場合です。
Specificでは、AIとチャットすることで調査回答を分析します—チームメッセージングチャネルと同じです。
異なるスレッド向けの複数のチャット: あなたと同僚はそれぞれ新しい分析チャットを開き、異なるテーマに集中し、自分のフィルターを適用できます。各チャットは作成者（あなたのアバターと名前）でラベル付けされ、誰がどの角度を探っているかがすぐにわかります。
リアルなチームコラボレーション: 発見の共有や洞察をコピーする際、チャット内のすべてのメッセージは送信者が表示されます。この可視性により、混乱を減らし、重複を避け、誰もが自分のフォローアッププロンプトと仮説チェックに貢献できます。チームが一緒に分析を行うと、より多くを学びます。
これらのコラボレーション機能を直接体験したい場合は、NPS調査に関するSpecific調査ビルダーをチェックしてください。
今すぐユースケースについての見込み客調査を作成しましょう
実用的なフィードバックを得て瞬時の洞察を得る準備はできていますか？対話型AIが動作する分析により、ユースケースについての見込み客調査データの理解が容易になり、解釈が迅速になり、チーム全体にとってより有益になります。手作業や終わりのないスプレッドシートを使うことなく、調査を作成して違いを体験してください。