この記事では、SaaSカスタマー調査からのユーザーインターフェースデザインに関する回答を分析して、迅速に実用的な洞察を引き出し、実際に製品を改善するためのヒントを紹介します。
調査分析に適したツールの選択
調査データの分析方法は、SaaSのお客様から収集した**回答の種類と構造**に依存します。次の手順で分解し、最適なアプローチを選びましょう。
定量データ：調査に評価、NPSスコア、または複数選択質問からの選択肢などのデータが含まれている場合、それらは既知のツールで簡単に集計およびチャート化できます。Excel、Google Sheets、または組み込みの分析ダッシュボードがその代表例です。全体的な満足度を追跡したり、UIの要素に対するユーザーの評価を測定したり、変更前後を比較したい場合は、これが基本の方法です。
定性データ：自由回答質問と会話的な調査の回答は、実際の洞察が隠れていることが多い場所です。ユーザーがどのように感じているのか、見落としやすい痛点、アプリのインターフェースに対する微妙なフィードバックなどです。しかし、これを数十、数百と手作業で読むのは現実的ではありません。テーマを見つけたり、回答を要約したり、実際に重要なポイントを浮き彫りにするには、AIを駆使するツールが必要です。
定性データの回答には、2つのツールから選ぶことができます:
AI分析向けのChatGPTまたは類似のGPTツール
エクスポートした定性データ（CSV、スプレッドシート、プレーンテキストなど何でも可能）をChatGPTのようなチャットツールに直接投入することができます。AIにプロンプトを与えることで、簡単な要約からさらに深い分析まで新たな質問を続けながら得られます。
しかし現実には：ChatGPTに大きなデータセットをコピーペーストするのは不便です。コンテキストを失ったり、データを不自然に分割したり、制限によって回答の半分が切れてしまうことがあります。加えて、ユーザープライバシーについてどう管理・共有するか、通常のワークフロー外に出す際には注意が必要です。
オールインワンツール「Specific」の利用
特化型のアプローチを求めるなら、Specificのようなプラットフォームは全体のワークフローを管理するために作られています。SaaSカスタマー調査データをリアルタイムのスマートな追跡質問を備えた会話型AI調査で収集します。
回答を収集した後は、SpecificのAIが瞬時に全ての定性フィードバックを要約し、主な痛点を見つけ、共通のテーマでフィードバックをグループ化します—面倒なスプレッドシートの編集や手動での並べ替えは不要です。ChatGPTのようにAIと直接会話できるだけでなく、フィルタリング、含める質問の管理、チームと協力するための追加機能も搭載されています。
実際の運用を見てみたい場合は、SpecificによるAI調査応答分析をご覧ください。
ユーザーインターフェースデザインに関するSaaS顧客調査応答を分析するために使用できる有用なプロンプト
ツールを選んだ後は、適切なプロンプトを使用することで実用的な洞察を抽出する秘密のサプリメントが完成します。次に示すのは非常に効果的なプロンプトのセットです。これらをそのままコピーして、必要に応じて調整してください。Specific、ChatGPTまたは類似のAI調査分析ツール全てで利用可能です。
コアアイデアのプロンプト: データセットでよく繰り返されるトピックを表面的に探るのに最適です。Specificが使用する正確なプロンプトはこちらです（他の場所で使用しても同様に機能します）：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字（1コアアイデアあたり4～5語）+ 1～2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
- 特定のコアアイデアを言及した人の数を明示する（数値で、単語でなく）、最も言及されたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
出力例:
1. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
AIはコンテキストを与えると常により良い作業を行います。例えば、調査はSaaS顧客のユーザーインターフェースデザインに関するものだと明言したり、具体的な目標（例：オンボーディング体験の改善）や特定のユーザーセグメントを挙げます。こちらがその例です:
こちらはあなたのためのコンテキストです：SaaSカスタマーとユーザーインターフェースデザインについて調査を実施しました。私たちの主な目標は、新しいユーザーがアプリのオンボーディングを完了することを妨げる要因を理解することです。それを念頭に置いて、回答を分析してください。
さらに深掘りしたいかもしれません。試してみてください：
キーメッセージの詳説プロンプト: “コアイデアについてもっと知りたい—ユーザーは詳細に何と言っているのか？”
特定の関心領域を確認する場合は使用します:
特定トピックのプロンプト: “誰かが [ナビゲーションやモバイルエクスペリエンスなどのXYZ要素] について言及しましたか？引用を含めて教えてください。”
ペルソナ用プロンプト: 顧客基盤をセグメント化したい場合に最適です：“調査応答に基づき、製品管理で使われる‘ペルソナ’のように特 distinctなリストを識別し説明してください。各ペルソナの主要な特徴、動機、目標、関連する引用をまとめてください。”
痛点と課題のプロンプト: あなたのUIについてSaaS顧客が苛立ちを感じている項目の優先順位付きリストを取得する：“調査回答を分析し、最も一般的な痛点、苛立ち、または課題をリスト化してください。それぞれを要約し、パターンや頻度を注記してください。”
動機と駆動要因のプロンプト: なぜ人々が特定の行動をとるのかを知りたい場合：“調査から、参加者が示した行動や選択に対する主要な動機、欲求、または理由を抽出—裏付け証拠を含めグループ化し要約してください。”
感情分析のプロンプト: “反応の全体的な感情（肯定的/否定的/中立的）を評価してください。それぞれのカテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックをハイライトしてください。”
未満のニーズと機会のプロンプト: “お客様が指摘した未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を調査回答から見つけ出してください。”
最大限の洞察を得るために、調査構築をさらに深く掘り下げたい場合は、このSaaSユーザーインターフェースデザインのための調査作成に関する記事やUIデザイン調査のための最良の質問戦略でステップバイステップガイドをご紹介しています。
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を使用すると、定性回答がどのように要約されるかは質問のタイプによって変わります—生データの掘り下げは不要です。以下が自動的に行われることです:
自由回答質問（追回答問あり/なし）: 全ての初期回答の要約を得ることができ、さらにその質問に附随する会話の要約を別々にグループ化します。
追回答問付きの複数選択質問: 提供される各選択肢についてSpecificはその回答を選んだユーザーの追回答答を要約します。例えば、なぜ特定の機能やワークフローを好むのかを簡単に見ることができます。
NPS/評価質問: ネットプロモータースコア（NPS）について、Specificはすべてのプロモーターグループ（批評家、無関心、推奨者）の関連する追回答問を使用した要約を作成し、それぞれのグループの感情を引き起こす要因を即座に示します。
ChatGPTでも同じことが可能ですが、質問と応答の種類ごとにデータを慎重に分割し組織する必要があり、大変な時間を要します。ここではツールが非常に重要です。
調査分析におけるAIのコンテキストサイズの制限に対処する方法
AI調査応答分析における最大の悩みの1つは、AIのコンテキストサイズです。ChatGPTや他のGPT対応ツールに一度に貼り付けられるデータ量の上限があります。
SaaSカスタマー調査が多くの回答を含む場合、これらの制限にすぐ達する可能性があります。次に示すのは、その際に効くもの（Specificで自動で処理される）、および処理内容です:
フィルタリング: 最も重要な会話に限定して分析します。例えば、ユーザーが特定の質問に答えた回答、ある選択肢を選択した回答、あるいは長めのコメントを残した回答などだけをAIに送り、要約やチャット分析を行います。
切り取り: AIが選択した質問に集中できるようにします。特定のサブセット—例えば、自由回答フィードバックだけ、あるいはNPS質問への追四回答だけを選び—を選択することで、より多くの会話が含まれ、分析が明確で的を絞ったものになります。
このアプローチは、複雑なトピックに関する多くの大規模な高ボリューム調査を分析する際に、AIの「記憶」制約により重要な洞察が失われないようにします。
SaaS顧客調査回答の分析における共同作業機能
SaaSとUXチームにとって調査分析で協力することは挑戦です、特に複数の人がデータにアクセスし、知見を共有し、互いの作業の上に構築しようとするときに—努力を重複させずに。
Specificを使用すると、AIとのチャットを通じて分析できます。 学習曲線はなく、製品、UX、またはCXチームの誰もが同じ調査結果について自分のチャットを作成して要約できます。各チャットには自分のフィルター、カスタムプロンプト、またはデータのスライスがあります。
誰が何をしたのかを即座に確認。 各チャットには作成者の名前がマークされているので、誰の知見の上に自分が構築しているのか常に明確です。AIチャットで共同作業をする際には、各メッセージが送信者のアバターを表示します—リモートまたは多部門に分散したチームでも、チームワークと責任の帰属が自然になります。
分析を枝分かれさせる。 異なるユーザーベース（新規ユーザーと既存ユーザー、製品による層ごとなど）について複数の別々のチャットを設定することができます。また、新しい問題が発生した際には急な質問をAIに送り込むことができます。これにより、誰もが一致した見解を持ちつつ、互いのつま先を踏まないように調整されます。
これらの機能をテストするために調査を作成したい場合は、SaaSカスタマーユーザーインターフェースデザイン調査用のプリビルトジェネレータを使用して開始したり、柔軟なAI調査ジェネレータを使用してカスタムのプロンプトや対象を設定することができます。
ユーザーインターフェースデザインに関するSaaSカスタマー調査を今すぐ作成しましょう
お客様の洞察を実際のUIの改善につなげましょう—SaaSチームと製品デザイナーに合わせて設計されたAI駆動の調査ツールを使って分析、チャット、そして行動を開始するのです。
