この記事では、SaaS顧客調査の回答を顧客労力スコア（CES）について分析するためのヒントを提供します。AIを活用した調査分析の実用的なガイダンスを求めているなら、ここが最適な場所です。
調査回答分析に適したツールの選択
採用するアプローチとツールは、調査データの形式と構造に依存します。抽出が容易なインサイトもあれば、より高度なAIツールが必要な場合もあります：
定量データ：ここでは数字が頼りです。「問題解決にかかった労力はどのくらいですか？」といった質問を投げかけ、限られた選択肢を提供する場合、合計を数えるのはExcelやGoogle Sheetsで簡単に行えます。クイックピボットテーブルで完了です。
定性データ：自由回答やフォローアップ質問になると、事態が一気に複雑になります。SaaS規模で運営していると、全回答を自分で読むのは現実的ではありません。ここでAIが登場し、テキストの自由回答から重要なテーマ、感情、実用的な機会を特定するのを支援します。
定性回答を扱う際、ツールには2つのアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
手動だが柔軟。開放テキスト調査データをエクスポートしてChatGPTに貼り付け、AIとコアの発見について会話できます。これは生のGPTの力を与えますが、最も便利な体験ではありません：
ワークフローの摩擦：回答をフォーマットし、バッチ処理する必要があり、それには時間がかかります。
コンテキストの制限：GPTモデルは一度に受け入れるテキスト量に制限があるため、大きなデータセットはすぐに限界に達し、チャンク化や繰り返しが必要になります。
限定的なフィルタリング：特定の回答を掘り下げたい場合（例：不満を述べた人や特定のオプションを選んだ人からのフィードバック）、それは手動作業です。
AIを活用した感情分析はSaaSフィードバックワークフローにますます一般的になっていますが、ChatGPTのような伝統的なツールは、強力で再現可能な分析を得るために追加のステップとディシプリンを必要とします[4]。
Specificのようなオールインワンツール
SaaS調査分析のために構築されたオールインワン。Specificはこのために設計されており、対話形式での調査回答の収集と、内蔵AIによる即時分析ができます。
フォローアップ質問で強化された対話型調査。AIは回答を記録するだけでなく、賢明なフォローアップを行い、一般的な回答ではなく詳細で高品質なデータを取得します。AIを活用したフォローアップ質問で調査の質を向上させる方法を見てみましょう。
手動エクスポートやフォーマットは不要：データが入ったら、AIがテーマを要約し、核となるアイデアをマッピングし、実用的な提案まで容易にし、結果をAIと直接チャットすることができます。コンテキストは完全に管理されています。
カスタムフィルタ、簡単なデータ管理：高労力を言及した回答のみを表示したい、またはユーザータイプでセグメント化したいですか？それはポイント＆クリックで、スプレッドシート作業ではありません。
より高速で信頼性が高い：SpecificのようなクラウドベースのAIツールは、手動の人間による手法よりも最大10倍速く、開放的な調査データを分析します[5]。
どちらの道もそれぞれの利点がありますが、CESに関する大規模なSaaS顧客調査では、オールインワンツールを使用することにより、あなたが数時間を節約し、ユーザーの労力を深く理解できるようになります。
CESに関するSaaS顧客調査データを分析するために使用できる便利なプロンプト
効果的なAIプロンプトは、データの核心に素早く到達するのに役立ちます。私はどのようにGPTを指導して（またはSpecificの内蔵機能を使用して）、生の調査回答から真の価値を引き出すかについてのガイドです。
コアアイデアのプロンプト：大規模なデータセット全体で主要テーマを表面化するための私の頼りになるプロンプトです。最も多く言及された内容を優先し、低信号のノイズを無視します：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抜粋し（コアアイデアごとに4-5語）+最大2文の説明を加えることです。
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の数を指定する（言葉ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものが上位
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
1. **コアアイデアのテキスト：** 説明テキスト
2. **コアアイデアのテキスト：** 説明テキスト
3. **コアアイデアのテキスト：** 説明テキスト
ヒント： AIのパフォーマンスは、できるだけ多くのコンテキストを与えることで向上します。たとえば、調査の目的と目標を伝える：
以下の調査回答は、問題を解決するのにどれほどの労力がかかったかについて共有しているSaaS顧客からのものです。私たちの目標は、高労力の要因を理解し、サービスプロセスを改善することです。主要な痛点を識別してください。
さらに深く掘り下げるためにフォローアップを使用できます：
遅延したサポート応答（コアアイデア）について詳しく教えてください
または特定のテーマを検証：
誰かがアカウントのセットアップが混乱していると話していましたか？引用を含めてください。
痛点と課題に関するプロンプト：
調査の回答を分析し、最も一般的な痛点、不満、または言及された課題をリストアップしてください。それぞれを要約し、発生頻度やパターンを注記してください。
ペルソナに関するプロンプト：
調査回答に基づいて、特定のペルソナを識別して説明します。プロダクトマネジメントで使用される「ペルソナ」と同様です。各ペルソナについて、主要な特徴、動機、目標、そして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。
動機とドライバーに関するプロンプト：
調査会話から、参加者が表現した行動や選択の主な動機、欲求、または理由を抽出します。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。
感情分析に関するプロンプト：
調査回答に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てください。
提案とアイデアに関するプロンプト：
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識別してリストアップします。トピックまたは頻度で整理し、関連する場合は直接の引用を含めてください。
このような定性的なプロンプトは、どれだけCESの数字の背景にある「なぜ」を豊かに解明するのに役立ちます。調査設計と分析に関する更なるインスピレーションを得るには、SaaS顧客調査におけるCESのための最適な質問を参照してください。
質問形式によるSpecificの定性調査データ分析方法
すべての調査質問が均等に作成されているわけではありません。特に顧客労力スコア（CES）調査では、フォローアップの詳細が重要な摩擦点を明らかにする場合が多いです。
自由回答質問（フォローアップありまたはなし）：Specificはすべての回答に対して要約を自動的に提供し、関連するフォローアップ回答とグループ化されます。「この経験が簡単または難しかったのは何ですか？」と尋ねると、最初のフィードバックとAIが深掘りした詳細の両方を含む簡潔な要約が得られます。
選択肢とフォローアップ：シングルまたはマルチセレクトのオプションの後、「なぜなのか？」と続く質問それぞれに対して要約が提供されます。たとえば、「請求が高負担率だった要因」と「技術サポート」について簡単に比較できます。
NPSスタイルの質問：回答は不満足層、中立層、推奨者に分類されます。各グループの関連するコメントが個別に要約され、ネガティブ、中立、またはポジティブな労力経験の原因を理解できます。
ChatGPTで分析を行う場合、どの回答も個別にセグメント化してコピーペーストし、セグメントごとにプロンプトを実行する必要がありますが、それは不可能ではないが、非常に手間がかかります。Specificはこれらのステップを自動化して、スプレッドシートに振り回されることなく、インサイトに基づいて行動することにフォーカスできます。詳細はAI調査回答分析機能を参照してください。
AI調査分析でのコンテキスト制限に対処する方法
GPTのようなAIを使用することの課題のひとつがコンテキストサイズの制限です。大規模なSaaS顧客CES調査では、AIが一度に処理できるテキスト量を容易に超えてしまいます。戦略が必要であり、Specificはこれをネイティブに解決します：
フィルタリング：AIコンテキストには関連する会話のみを送信します。特定の質問に回答した人や特定の回答を選んだ人によってフィルタリングできます。これにより、AIはたとえば、高労力ケースにのみフォーカスします。
クロッピング：気になる質問だけを選択します。オープンエンドの回答のみが必要であって、人口統計は不要ですか？AIにデータを渡す前にクロップして、コンテキスト制限がノイズに使われないようにします。
データをエクスポートして直接GPTを使用する場合、関連するチャンクにデータをバッチ化するか、スプレッドシートでフィルタリングしてからAIに渡し、クエリを管理可能にします。
大規模で開放的なフィードバックも迅速に分析できることが、AI主導のプラットフォームがSaaS調査分析を変革している理由です[5][4]。
SaaS顧客調査の回答を分析するためのコラボレーション機能
CES調査の結果を複数のチームメンバーが異なる基準で分析したり、見解を共有したりしたい状況に直面したことがありますか？各自が別のスプレッドシートバージョンを持ってしまうことなく、フィルタリングや見解の共有を容易にするには、協力機能が不可欠です。
AIとチームでチャット：Specificでは、誰でもダッシュボードでAIとチャットしながら調査データを分析できます。順番を待つ必要もなく、エクスポートインポートの手間もありません。
複数のチャットで複数の視点：各チャットは独自のフィルターを持つことができ（例：「高労力ケースのみ表示」）、誰がどのスレッドを開始したかを表示します。サポート、プロダクト、経営など、各部門がそれぞれの分析を持ち、並べて表示可能です。
誰が言ったかを確認：AIチャットで共同作業する際、誰がどのコメントやクエリを行ったか常に把握できるように送信者のアバターが表示され、混乱を防ぎ責任を明確にします。
共有、再訪、精査：会話を保存して、同僚がフォローアップを追加できるようにし、コンテキスト（または目標）が変わるときに以前のチャットを再訪します。これは協力的な研究を容易にします。
協力的なAIを活用した調査分析により、SaaSチームは素早く行動し、優先事項を合わせ、フィードバックを実行に移すことができます。調査の作成とコラボレーションについて詳しくは、SaaS顧客調査を作成する方法をお読みください。
今すぐSaaS顧客労力スコア（CES）の調査を作成しましょう
始めてSaaS顧客CES調査を作成し、深いインサイトを集め、瞬時に回答を分析し、フィードバックを競合他社に先んじて行動に移しましょう。