この記事では、AIを活用した調査分析手法を用いて、SaaS顧客アンケートのネットプロモータースコア（NPS）に関する回答を分析する方法についてのヒントを提供します。
調査回答分析に適したツールの選択
SaaS顧客から収集したデータの種類によって、適切なアプローチやツール選びは異なります。
定量データは、NPSスコアや特定の回答を選んだ人数など、主に数字に関するものです。この種の情報にはExcelやGoogle Sheetsが簡単に利用可能です。平均を計算したり、時系列変化を追ったり、プロモーター、パッシブ、デトラクターの分布を可視化できます。
定性データは自由回答や追跡調査から得られます。これらの回答は詳細に富んでいますが、量が多すぎて手作業で読むのは大変です。スケールに応じた分析には強力なAIツールが必要で、さもなければ隠れたテーマを見逃したり、洞察を得るために何日も要することになります。
定性回答を処理するためのツールとしては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
ChatGPTにエクスポートした調査データを貼り付け、AIと対話しながら回答を分析することができます。 データセットが比較的小さい場合に最も効果的です。それ以上だと、長い会話や数千行のスプレッドシートがAIの入力限界に達してしまいます。
あまり便利ではなく、スケールには不向きです。 データを手動で準備（CSV/Excelエクスポート）、文書を文脈の制限内に収めなければならず、その結果が代表性を持っていることを保証する安全策もありません。どの回答がどの質問に関連しているのかを見失いやすくなります。
オールインワンツールのSpecific
調査回答分析専用に作られたAIツール（例:Specific）はプロセス全体を合理化します。
SpecificはSaaS顧客のNPS調査データを自然で対話的な会話のように収集し、AI主導の追跡質問を最適なタイミングで自動的に行います。この詳細さがデータの質と完全性を向上させ、「8/10、いいですね」といった回答に留まらず、スコアの背後にある本当の理由を明らかにします。(自動フォローアップの仕組みをご覧ください。)
強力なAI分析は即座に回答を要約し、主なトピックを抽出し、実践可能な洞察を提供します。 スプレッドシートの手間や手動でのコピー＆ペーストは必要ありません。ただ結果と対話するだけです。ChatGPTと同じように、ただし、すべての文脈が関連する質問、ユーザ、またはテーマに添付されています。
Specificでできること:
回答データについてインタラクティブにチャットし、重要なパターンを明らかにします。
NPSスコア（プロモーター、パッシブ、デトラクター）で迅速にフィルタリングやセグメント化を行います。
より良い結果を得るためのプロンプトを微調整します。次のセクションでヒントを確認してください！
このディープダイブをご覧ください: Specificを使用したAI調査回答分析。
SaaS NPSをベンチマークするときは、CustomerGaugeの2023年レポートによると、SaaSの平均NPSは+36で、最高のB2B企業は65以上を記録しています[1]。自分の立ち位置を知ることが分析を文脈化し、製品成長の焦点を見つけるのに役立ちます。
SaaS顧客NPS調査分析で使用できる有用なプロンプト
AI調査分析を最大限に活用するには、特にSaaS NPS調査を行う際に適切なプロンプトを使用する必要があります。以下は私の定番プロンプトパターンです:
コアイデアのためのプロンプト: 人々が自由回答で言及する主なトピックを引き出すためにこれを使用してください。それは本当のテーマを引き出すのに優れており、ちょうどワードクラウドではなく、Specificプラットフォーム自体でも使用されています。調査データを貼り付け、この方法を試してみてください:
あなたの任務は、太字（各コアアイデア4-5語）でコアイデアを抽出し、2文以内で説明することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 何人の人が特定のコアイデアを言及したかを指定（数字で、単語ではなく）、最も言及されたものが上位
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力:
1. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト
文脈的情報を提供するプロンプト: AIは文脈を提供するとより賢明な回答を返します—NPS調査の対象者、目的、特定の質問に関心がある理由を説明してください。例:
このデータセットは、ネットプロモータースコア（NPS）を中心にしたSaaS顧客調査から得られたものです。高いプロモータースコアをもたらす要因を理解し、デトラクターにとっての痛点を特定することが目標です。共通のトピックを抽出し、どのセグメント（プロモーター、パッシブ、デトラクター）が最も提起しているかを記録してください。
時にはコアイデアを見て、それを深掘りしたくなることがあります。次を使用してください:
もっと深く掘り下げるためのプロンプト:「XYZ（コアイデア）についてもっと教えてください」と尋ねることで、AIはユーザーが特定のトピック（例:「オンボーディングのスピード」）について議論する方法を拡張し、具体的な例や引用を提供します。
特定のトピックのためのプロンプト:「XYZについて誰かが話したか？」は、顧客が特定の機能や競合他社について議論したかどうかを確認するための素晴らしい方法です。「引用を含める」を追加すると、直接的な証拠が得られます。
痛点と課題のためのプロンプト:
アンケートの回答を分析し、最も共通する痛点、フラストレーション、または課題をリスト化します。それぞれを要約し、出現頻度やパターンを記載します。
動機とドライバーのためのプロンプト:
アンケートでの会話から、参加者が示す行動や選択の主な動機、欲望、または理由を抽出します。同様の動機をまとめ、データからの証拠を提供します。
感情分析のプロンプト:
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。
提案とアイデアのためのプロンプト:
アンケート参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定してリスト化します。トピックや頻度によって整理し、関連がある場合は直接の引用を含めます。
SaaS NPS調査の為に巧妙な質問を書くコツをもっと知りたいですか？ SaaS顧客NPS調査質問のベストプラクティスをご覧ください。
Specificが質問タイプに基づいて定性データを分析する方法
Specificが調査データを処理する方法は、特に数百または数千の回答を分類する際に、明快さと深さを求めて調整されています。ここでは、質問タイプによってどのように区分するかを示します:
自由回答（追跡質問の有無にかかわらず）: すべての回答と関連する追跡質問の回答は、その質問の下にまとめられ、包みこむような要約が提供されます。NPSスコアを動かす大きな全体像とユニークな物語の両方を見ることができます。
選択肢付き質問とフォローアップ: 各選択肢（例:「容易な統合」や「顧客サポート」）ごとに、Specificはその選択肢に対する追跡質問の回答を別々に要約し、人々がどのように各オプションを解釈しているかを即座に把握できます。
NPS質問: 回答はプロモーター、パッシブ、デトラクターに自動的に分類され、各グループのフォローアップに関する詳細な要約が提供されます。これにより、各セグメント内で忠誠心や解約を促す要因を正確に把握することができます。
これをChatGPTで再現することもできますが（フィルタと慎重なプロンプト設定を使用して）、手動作業が多く、エラーが発生しやすいです。
この種の調査をゼロから構築し、分析する方法を試したい場合は、AI調査ジェネレーターをご覧いただくか、SaaS顧客NPS調査のプリセットを使用してください。
AIコンテキストサイズ制限への対応方法
ChatGPTやSpecificを含むすべてのAIには、同時に検討できるデータの総量、いわゆる「コンテキストサイズ」が最大値としてあります。SaaS NPS調査で数百の回答を得ると、すぐにこの制限を超えてしまいます。これを回避するには、次の方法があります:
フィルタリング: 選択した質問に回答したユーザーや特定のNPSスコアを選択したユーザーをフィルタリングして、会話のサブセットを分析します。これにより、AIは最も重要な部分に集中し、制限を超えることなく的を絞った結果を得ることができます。
クロップ: 時には特定の質問（例:「私たちが改善すべき点は何ですか？」）だけを気にすることがあります。他のすべてをカットすることで、分析を集中させ、AIのコンテキスト制限内に収めることができます。Specificではフィルタリングとクロップの機能がボックスから提供されますが、ChatGPTのためにデータを準備する際に手動で行うことも可能です。
このアプローチは、特に業界の高パフォーマーに対するSaaS NPSをベンチマークする際に、洞察の質を維持するのに役立ちます。パフォーマンススコアが90以上であるNutanix、NetMotion、Cohesityなどのトップ企業と比較するためには、継続的で深い定性の洞察が必要です[1]。
SaaS顧客調査の共同分析機能
共同分析は、NPS調査に取り組むすべてのSaaSチームの痛点です。 伝統的なワークフローでは、全員がスプレッドシートを行き来させたり、ChatGPTのプロンプトをコピー＆ペーストしてチャットで共有したりしています。誰が何を発見したのか、どのセグメントがどのコメントに関連しているのかを見失いやすくなります。
Specificを使用することで、チームはAIと直接対話して共同作業を行います。 各チームメンバーは、独自のフィルタ、プロンプト、フォーカスを持つ複数のチャットを開くことができます—たとえば、1つのチャットはプロモーター用、もう1つはデトラクター用です。このように、異なるチーム（成長、製品、サポート）が互いの作業を上書きせずに自分の分野を深掘りできます。
個々の作者の明確性が向上します。 各AIチャットは誰が作成したのかを示し、メッセージにはそれぞれの送信者のアバターがタグ付けされています。洞察の出所を常に把握でき、部門間の分析が摩擦なく行えます。
すべての会話の文脈は整理され、すぐに共有可能です。 トレンド（または痛点）が機能更新に値すると認識した場合、コピー＆ペーストせずに会話を簡単に要約し、転送できます。優れた調査ロジックの設定に関するヒントについては、このAIでの調査編集ガイドをご覧ください。
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