この記事では、SaaSカスタマーサーベイのオンボーディング体験に関する回答を分析するためのヒントをお教えします。フィードバックを実行可能なインサイトに変えたいなら、ここがぴったりの場所です。
サーベイ応答分析のための適切なツールの選択
最適なアプローチと適切なツールは、サーベイデータの形式と構造に依存します。私がそれを分類する方法をご紹介します：
定量データ：数字（たとえば、何人のSaaS顧客が「非常に満足」と答えたり、特定の機能を選んだか）が関係する場合、ExcelやGoogle Sheetsで基本を処理できます。選択をすばやく集計したり、割合を計算したりできます。
定性データ：自由回答、ストーリー、フォローアップの会話については、手動で読むだけでは規模に対応できません。この場合、AIツールが役立ちます—数千のコメントをふるいにかけ、最も重要なことを強調します。
定性応答に飛び込む準備ができたら、基本的にツールの選択肢は2つあります：
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
CSVやテキストダンプなどとして、SaaSカスタマーオンボーディングサーベイデータをエクスポートして、ChatGPTにコピーします。これにより、顧客応答をチャットし、プロンプトをテストし、主要なアイデアを探すことができます。
欠点は？少し不格好です。大規模な調査ではコンテキストサイズの制限に達することがよくあり、フォローアップを追跡したり、顧客タイプごとに応答をセグメント化するのに時間がかかります。また、会話を集中的かつ関連性を持たせるためにデータを調整する必要があります。
Specificのようなオールインワンツール
調査作業専用に構築されたAIツールを希望する場合、Specificのようなツールがプロセス全体を合理化します。これらのツールを収集と分析の両方の段階で実行してくれると考えています—すべてが一か所にまとまっています。
コンテキストのあるフォローアップ：Specificはインタビュー中に自動的に個別のフォローアップクエスチョンを出し、より深く、実行可能なオンボーディングインサイトを得ることができます（詳細は自動フォローアップクエスチョンの仕組みをご覧ください）。これにより、分析を始める前にデータの質が向上します。
AIによる分析：準備が整ったら、Specificはすべての調査応答を数秒で分析し、要約、カテゴリ分け、さらにはAIと結果について直接チャットできます。複雑な質問をすることができ（「新しいユーザーにとっての繰り返しの痛点は何か？」や「どのオンボーディングステップがユーザーを混乱させるか？」）、瞬時に構造化された回答が得られます。スプレッドシートやコード管理なしでAIリサーチャーがチームにいるようなものです。
データ管理：データをチャットボットに貼り付けるだけではなく、Specificを使うと、フィルターを設定し、サーベイセグメント別にチャットを整理し、AIがアクセスするデータを正確に管理できます。SaaSチームがユーザーロールやオンボーディングティアによるインサイトを気にかけることが多いため、これは重要です。
SaaSカスタマーオンボーディング体験のフィードバックを分析するための有用なプロンプト
もし分析に取り組んでいるのであれば—ChatGPTやAI調査プラットフォームを使用して—適切なプロンプトがすべてを加速させます。SaaSカスタマーオンボーディングサーベイに特に効果的なプロンプトパターンを以下に紹介します：
中核アイデアに対するプロンプト：これは大枠を知りたいときの私の出発点です。すべての定性応答からメインテーマを抽出するために使用します。（このプロンプトはSpecificで標準対応していますがどこでも使えます）：
あなたの任務は、太字の中核アイデア（中核アイデアごとに4〜5語）を抽出し、最大2文の説明を付け加えることです。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定の中核アイデアがどれだけ多くの人に言及されたかを指定する（数字を使用、単語は使用しない）、最も言及されたものを上に
- 提案なし
- 提示なし
出力例：
1. **中核アイデアのテキスト：** 説明テキスト
2. **中核アイデアのテキスト：** 説明テキスト
3. **中核アイデアのテキスト：** 説明テキスト
より多くのコンテキストで精度を高める：AIは追加の背景を提供すれば常によりよく機能します—あなたのサーベイ、対象ユーザー、目標を記述します。より正確な結果を得るための中核プロンプトをどのように拡張するかを以下に示します：
あなたはSaaSカスタマーオンボーディングの専門家です。以下は、顧客の初回オンボーディング体験に関する回答です。私の目標は、ユーザーが混乱する点や満足度を引き出すタッチポイントを見つけることです。先に述べたテーマと主要な痛点を抽出してください。
テーマを深掘りするプロンプト：中核アイデアのリストを手に入れたら、次のようなフォローアップで深掘りします：
[中核アイデア]についてもっと教えてください
特定のトピックへのプロンプト：時には、顧客が何かについて言及したかどうか、すぐに確認したいことがあります—たとえば、機能、ドキュメント、サポートなどです：
[機能やトピック]について誰かが話しましたか？引用文を含めてください。
以下は、SaaSオンボーディング調査に使用することが多い追加のプロンプトで、この対象ユーザーとトピックに合わせて調整されたものです：
ペルソナ：新しいユーザー、パワーユーザー、離脱した人々のプロファイルを特定します。
調査応答に基づいて、独自のペルソナリストを特定して説明します—「ペルソナ」が商品管理に使用されるのに類似します。それぞれのペルソナに対して、その主な特徴、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：オンボーディングが摩擦、混乱、または不満を引き起こしたポイントをまとめます。
調査応答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリスト化します。各項目を要約し、発生頻度やパターンを注意して記録します。
動機と推進要素：いくつかの顧客が粘り強さを見せ、オンボーディングの旅をどのように評価したのかを探ります。
調査会話から、参加者がその行動や選択を表現する主要な動機、望み、理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの裏付けを提供します。
感情分析：オンボーディング体験が肯定的、否定的、中立的であるかを区別します。
調査応答で表現された全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価します。各感情カテゴリに貢献する主要なフレーズやフィードバックを強調します。
満たされていないニーズと機会：オンボーディングを劇的に改善するには何ができるかを探ります。
調査応答を調べて、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ます。
さらに深く掘り下げたい場合は、SaaSオンボーディング体験のベストサーベイクエスチョンを探索したり、オンボーディング体験のAIサーベイジェネレーターを使用してカスタムサーベイを作成したりします。
Specificは質問タイプごとにどのように定性応答を分析するか
私はSpecificが質問タイプに基づいて定性分析を構成する方法が大好きです。SaaSオンボーディング調査で見られる最も一般的なものをどのように対応するかを次に示します：
自由回答質問（フォローアップ付きまたはなし）：質問に対する全ての応答の強力な要約を、AIが尋ねたフォローアップの応答からの層状のインサイトも含めて得ます。これにより、各オンボーディングエリアと直接結びついたニュアンスや浮上するテーマをつかむことができます。
シングル/マルチチョイス質問とフォローアップ：Specificは各回答選択肢の詳細を提供します。たとえば、ユーザーが「オンボーディングが混乱しています」と選択した場合、そのフォローアップコメントが個別に要約されるため、各応答パターンの背後にあるものが明確になります。
NPS質問：プラットフォームはすべてのフィードバックをプロモーター、パッシブ、ディトラクターごとにグループ化します。各カテゴリごとにフォローアップの応答を要約し、パワーユーザーを喜ばせ、リスクのあるユーザーを不安にさせる要素を理解するのに役立ちます。
ChatGPTでも同様の結果を得ることが可能ですが、データをセグメント化したり、フィルターされた返信をコピーペーストしたり、各グループにAIをプロンプトする必要があります。それが、特にすぐに行動したいときに、調査用に設計された統合ツールが非常に時間を節約できる理由です。
AI分析におけるコンテキストサイズの課題を克服する方法
大規模なSaaSカスタマー調査では、ほとんどのAIツールで有名な「コンテキストリミット」にすばやく到達する可能性があります。ファイルにあまりにも多くの応答や長いインタビューがあると、単一のAIプロンプトにすべてを収められません。ここでは、私の取り組み方とSpecificがどのようにこれを実現するかを紹介します：
フィルタリング：オンボーディングに苦労した人々など、特定の質問に答えたユーザーの応答だけを分析したい場合、フィルターを適用します。AIにはそれらの会話だけが渡されます。これにより大規模なデータセットでの作業が現実的になり、AIが最も関連するフィードバックに集中するようになります。
クロッピング：時にはターゲットを絞った詳細な調査だけで十分です。AIに見てほしい特定の質問のみを選択します。管理可能なセットにクロッピングすることで、コンテキストリミットを維持し、各AIクエリの価値を最大化します。
他のAIアシスタントを使用する場合、データを手動で分割し再フォーマットする必要がありますが、調査分析用に設計されたツールではプロセスが自動化されます。テンプレートをいじったり、CSVをクリーンアップする手間が減り、オンボーディングの摩擦や成功を実際に推進する要素を浮き彫りにする時間が増えます。データのポイントとして：オンボーディング中に61%のユーザーが離脱します—複雑さや時間のためです。顧客体験を向上させるにはスピードと明確さが不可欠です。[1]
SaaSカスタマーサーベイ応答を分析するための共同機能
チームの協力は、特にSaaSにおいて、プロダクトマネージャー、UXリサーチャー、カスタマーサクセスプロがすべて同じページにいて、オンボーディングフィードバックに取り組む上で重要です。私は、あまりにも多くのインサイトが電子メールスレッドや分離されたスプレッドシートに失われるのを見てきました。
Specificでは、分析は本当に共同作業です。単に一人がクエリを実行するだけではなく、どのチームメンバーもAIとオンボーディングサーベイの応答についてチャットできます。これにより、チーム間での発見が奨励され—成長部門がアップセルトリガーを追い求め、UXが摩擦点に集中することができます。
複数のAIチャット：1つの会話に限定されません。各チームメンバーは新しいチャットを立ち上げ、独自のフィルターを適用し（オンボーディングティアや機能セットによってセグメント化など）、誰がどのチャットを作成したか一目で見ることができます。これにより重複を避け、各チームの目標にフィードバックを厳密に集中させます。
明確な著者表示：共同チャットでは各メッセージに送信者のアバターが表示されるため、どのアイデアが誰のものか、どのプロンプトで突破口が開かれたかが常にわかります。
SaaSオンボーディングチームを運営している場合、これらの機能は分析を透明かつ反復可能にし、重要なフィードバックが漏れないようにします。これを設定する方法についてのウォークスルーについては、SaaSオンボーディングの調査作成ガイドをご覧になるか、Specific調査ジェネレーターに直接飛び込んでください。
今すぐオンボーディング体験についてのSaaSカスタマーサーベイを作成する
オンボーディングのフィードバックを励起可能な成長に変え、迅速かつ正確で協力的な調査分析を行いましょう—AIプロンプトや各質問の要約を内蔵しています。
