この記事では、SaaS顧客のトレーニングに関する調査結果の分析方法についてのヒントを紹介します。詳細な顧客のフィードバックを理解しようとしている場合、データを実際の洞察に変える効果的なプロセスが必要になります。
SaaS顧客のフィードバックを分析するための正しいツールの選び方
調査データを分析するための適切なアプローチとツールは、収集した回答の種類に依存します。それでは分けてみましょう：
定量データ： 評価スケールやチェックボックスのような回答で、各オプションを選んだ人数を数えたい場合です。ExcelやGoogle Sheetsのようなツールはこのタスクに最適です。これらは数字を処理し、トレンドを迅速に特定するのに役立ちます。
定性データ： 自由回答や自由記述のフォローアップなどを考えてください。大規模な調査では手動で全ての回答を読むのは困難であり、伝統的なツールはあまり役に立ちません。ここでAIが登場し、多くのテキストを迅速にふるいにかけて、実際に重要なものを見つけるのに役立ちます。
定性的な回答を扱う際には、ツールには二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
エクスポートされた調査回答をChatGPT（または類似ツール）にコピーし、データについて直接チャットできます。質問をしたり、要約を取得したり、特定のテーマを深掘りできます。
欠点： 非常に便利ではありません。データをテキストにフォーマットする必要があり、コンテキストサイズの制限に注意する必要があります（後で詳しく説明します）、質問の種類や回答によるセグメント化など、調査専用の機能が失われます。
オールインワンツールのSpecific
調査向けに最適化：Specificはこのようなシナリオのために作られました。会話式の調査でデータを収集し、AIを活用して回答を分析します。誰かが簡単な回答をした場合や、AIがより詳細が必要と判断した場合には、スマートなフォローアップクエスチョンを自動的に行い、より豊かなデータを得られます。（自動フォローアップの方法を見る。）
即時分析： 回答を得たら、SpecificのAI駆動分析が要旨をまとめ、重要なテーマを特定し、実行可能なテーマを即座に浮かび上がらせます—スプレッドシートを振り分けたり、CSVをエクスポートしたりする手間はありません。
インタラクティブな結果： AIと直接チャットして結果を確認できます（ChatGPTに似ていますが、異なる調査質問やセグメントを処理するためのツールが含まれています）。これにより、フィルタリング、比較、および詳細を深く掘り下げることができます—追加のエクスポートは不要です。
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SaaS顧客トレーニング調査データを分析するための有用なプロンプト
定性的な回答を分析する場合には、正しい質問をすることが大切です—SpecificやChatGPTのようなAIツールを使って深く掘り下げるには、以下のプロンプトや技術を使ってみてください：
基本的なアイデアのプロンプト： 何百件（あるいは何千件）の調査データから主要トピックを抽出するための基本です。これは、ChatGPTとSpecificの両方で効果的であり、多くのAI調査ツールでデフォルトとして組み込まれています：
あなたのタスクは、太字で（核心のアイデアごとに4〜5語）で核心のアイデアを抽出し、最大で2つの文の説明を追加することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 具体的な核心アイデアを何人が言及したかを指定（言葉ではなく数字を使用）、最もよく言及されたものを上に
- 提言なし
- 示唆なし
出力例：
1. **核心のアイデアテキスト：** 説明テキスト
2. **核心のアイデアテキスト：** 説明テキスト
3. **核心のアイデアテキスト：** 説明テキスト
プロのヒント： AIは詳細な情報を与えると常により良く機能します。調査の背景、回答者、具体的なビジネス目標についてのコンテキストを与えると、より鋭い洞察を得られます。例えば：
こちらが背景です：我々はB2B SaaS製品を提供しており、HRプロフェッショナルを対象としています。これは、オンボーディングの効果、自主採用、そしてお客様が抱える障害を理解するための年次トレーニングフィードバック調査です。回答を要約する際にはこれらを念頭においてください。
詳細掘り下げプロンプト： トピックや問題を見つけたとき、「XYZ（核心のアイデア）についてもっと教えて」とフォローアップすることで、パターンの深堀りが可能です。
スポットチェックプロンプト： 「誰かがオンボーディングの課題について話しましたか？」—またはチェックしたいテーマは何でも。引用を含めて言葉をそのままにしてみましょう。
ペルソナ構築プロンプト： ニーズごとにユーザーをグループ化したい場合は、次のように試してください。「調査回答に基づいて、特定のペルソナを特定し、要件を説明し、主な特性や動機、目標、関連する引用を要約してください。」
失敗点のプロンプト： 「調査回答を分析し、最も一般的な苦痛点、挫折または問題をリスト化し、各項目を要約し、頻度またはパターンを指摘してください。」
動機のプロンプト： 「調査の会話から、トレーニングに参加する、またはスキップする主な動機を抽出し、それらをグループ化して代表的な引用でサポートしてください。」
感情分析プロンプト： 「調査回答に表現された全体的な感情（ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価し、各カテゴリーを最もよく表すフレーズをハイライトしてください。」
提案のプロンプト： 「トレーニングに関するすべての提案、アイデア、またはリクエストをリスト化し、頻度とトピックごとに整理してください。」
未充足ニーズのプロンプト： 「回答に見られる、未充足ニーズ、ギャップ、またはトレーニングプログラムの改善のための機会を強調してください。」
次の調査でより良い質問をしたいですか？SaaS顧客トレーニングの調査のための最適な質問を書くガイドをご覧ください。
Specificが異なる種類の調査質問にどう対応するか
すべての調査質問が同じではないため、AI分析は質問タイプに適応する必要があります。Specificがどのように対応しているかを以下に示します：
自由回答質問（フォローアップ有無）： すべての回答者の回答をサマリーにし、主要な質問に結びついたフォローアップ回答をグループ化します。これにより、重要な背景やニュアンスを失うことがありません。
選択肢とフォローアップ： 複数選択肢の質問にそれぞれフォローアップがある場合、Specificは選択肢ごとに分析を行い、選択肢ごとの分析結果と共にコメントや詳細を提供します。
NPS： Specificは自動的にフィードバックをディトラクター、パッシブ、プロモーターでグループ化し、各グループのフォローアップ回答を要約します。
これをChatGPTで手動で実行することもできますが、コピー、フィルタ、入力のチャンク化をそれぞれ行う必要があり、非常に労力がかかります。
これらの調査の基礎を学習したいですか？トレーニングに関する優れたSaaS顧客調査を作成する方法をご覧ください。
AIを使用した分析の際のコンテキストリミットの対処法
コンテキストサイズの制限に直面していますか？数百件の回答がある大規模な調査は、AIツールが一度に処理できる容量を超えることがよくあります。すべてのデータが単一のプロンプトに収まらないために、重要な洞察を見逃したくありません。
これに対処するための、よく使われる2つの方法があります（そしてSpecificはどちらも自動で処理します）：
フィルタリング： 重要な回答だけを分析—特定の質問に回答した、または特定の回答を選択した会話をフィルタリングします。これにより、焦点を定め、AIが関連するデータを処理することを確保します。
クロップ： 分析を選択された質問に限定する—それらのアイテムだけをAIに送ります。これによりサイズ制限をクリアしつつ、重要な領域をカバーできます。
広範な文脈のためには、調査回答の分析でAIを使用するための詳細な記事をご覧ください。
SaaS顧客調査結果の分析のための協同機能
チームでのコラボレーションは一般的な痛点です 調査データを分析する際、みんな同じ洞察を求めていますが、それぞれの視点：CX、プロダクト、トレーニング、サポートが異なる見方を望んでいます。
AIと一緒にチャット： Specificを使用すれば、チームの誰もがチャットを開いてAIに調査結果を問い合わせることができます—追加のトレーニング、データのエクスポート、または会議の必要はありません。
複数の会話、混乱ゼロ： 各分析チャットには独自のフィルターがあります（例：パワーユーザーだけ、ディトラクターだけ）。各チームメンバーは、誰がチャットを開始し、何が議論されているかを確認でき、彼らに関係するスレッドに直接飛び込むことができます。
透明なコラボレーション： 各チャットでは、アバターがどの洞察を誰が提供したかを示します。これにより、受け渡しとレビューが明確になり、共有された決定に対する信頼が高まります。
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