この記事では、ユーザーアンケートの回答を分析して離脱理由を把握するためのヒントを提供します。迅速に実行可能なインサイトを得たい場合、適切なツールとアプローチが、質的および量的データを理解するための鍵となります。
分析に適したツールの選択
選択するアプローチとツールは、離脱理由の調査から収集したデータの種類と構造に大きく依存します。以下に詳しく説明します：
量的データ：「なぜ退会しましたか？」のように、ユーザーに直接質問し、事前定義された選択肢を提示する場合は非常に簡単です。各選択肢を選んだユーザーの数をカウントするだけです。ExcelやGoogle Sheetsのような一般的なツールは、この目的に最適で、カウントを視覚化して比較するのが簡単です。
質的データ：アンケートに自由回答の質問やフォローアップのコメントが含まれる場合、手動で数十（または数千）の自由文回答を読むのは困難です。このような場合にAIツールが必要となります。AIツールは、質的なフィードバックを読み解き、パターンを見つけ、そうでなければ見逃してしまうインサイトを発掘するのに役立ちます。
質的な応答を解析する際のツールには、主に2つのアプローチがあります：
ChatGPTまたは同様のGPTツールによるAI分析
クラシックなアプローチ：アンケート結果を通常はCSVファイルとしてエクスポートし、それをChatGPTまたは同様の大言語モデルツールに貼り付けます。そして、AIに要約や主要な考え、感情分析を依頼します。
課題：生のデータをこの方法で扱うのは不便です。文脈の制限のために、データを事前にクリーンアップしたり、いくつかのプロンプトに分割する必要があるかもしれません。可能ですが、結果を分析する代わりにプロセスを管理するのに時間を費やすことになります。
Specificのようなオールインワンツール
調査分析に特化：Specificは、調査データを収集し、ワンストップのフローで応答を分析するために設計されたAIツールです。ユーザーが回答を入力する際にAI生成の賢いフォローアップ質問を行うため、参加者からより豊かで関連性の高いデータを得ることができます。この機能に興味がある方はこちらをご覧ください： AIフォローアップ質問の仕組み。
ワンクリック分析：データが入力されたら、SpecificのAIは即座に応答を要約し、主要なテーマを特定し、実行可能なインサイトを提供します。エクスポートやスプレッドシートは必要ありません。ChatGPTのようにAIと結果について対話できますが、より構造化され、文脈管理ができ、調査特有のプロンプトがあります。この機能の詳細については、SpecificにおけるAI調査応答分析を参照してください。
制御とフォーカス：AIに送信するデータを管理するための追加機能があります。これにより、分析がよりスマートかつ安全になり、プロセスではなく結果に注力することができます。
ユーザー離脱調査の応答を分析するために使用できる便利なプロンプト
AIは非常に強力ですが、チャットGPTやSpecific内部でクリアで考え抜かれたプロンプトを使用すると最適に動作します。ユーザー離脱調査に特に効果的なプロンプトをいくつか紹介します：
コアアイデアのためのプロンプト：ユーザーが離脱する理由の背後にあるテーマを把握するためのクラシックです。（これは、Specificが自由回答のフィードバックをまとめる方法にも組み込まれています。）
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（各コアアイデアにつき4-5単語）+最大2文の説明文を抽出することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを何人が述べたかを示す（単語ではなく数字を使用）、最も多く述べられたものをトップに表示
- 提案はしないでください
- 指示はしないでください
例の出力:
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
ヒント：AIは文脈を設定することでより良く機能します。アンケートがユーザー離脱直後に送信された場合、その情報を含めてください。特定のセグメントに関心がある場合は、そのことを述べてください。例：
製品を少なくとも6ヶ月使用した後、過去30日以内に離脱したユーザーからの応答を要約してください。彼らが支払いを停止した理由に焦点を当て、予期せぬインサイトを強調するよう努めてください。箇条書きでまとめ、頻度を述べてください。
フォローアップ探索のためのプロンプト：主要な理由が見つかったら、さらに深掘りしてください：
“コアアイデアについてもっと教えてください（例：機能のギャップ、価格の懸念、サポート上の問題）。”
特定のトピックのためのプロンプト：ユーザーが特定のことに言及したかどうかを知りたいときには：
“価格の混乱について誰かが話したか？”
ヒント：リアルな例を得るために「引用を含めてください」を追加します。
ペルソナのためのプロンプト：離脱したユーザーの中から認識可能なユーザータイプを知りたい場合には、次を試してください：
“調査の応答に基づいて、製品管理で使われる「ペルソナ」と同様に、異なるペルソナを特定して説明してください。各ペルソナについて、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またはパターンをまとめてください。”
痛点と課題のためのプロンプト：摩擦点を見つけるための優れたプロンプトです：
“調査の応答を分析し、最も一般的な痛点、不満、または課題をリストアップしてください。それぞれを要約し、パターンや頻度を言及してください。”
動機＆ドライバーのためのプロンプト：より深い行動を理解するために特に関連しています：
“調査会話から、参加者が彼らの行動や選択に対して表現する主な動機、欲求、または理由を抽出してください。類似の動機をグループ化し、データからのサポートエビデンスを提供してください。”
感情分析のためのプロンプト：全体的な雰囲気を掴むために：
“調査の応答で表現された全体の感情を評価してください（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）。各感情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強調してください。”
ユーザー離脱アンケートの質問設計と作成についての詳細なヒントは、最高の質問ガイドとアンケートの設定方法をご覧ください。
質問タイプに基づいてSpecificが質的データを分析する方法
専門ツールを使用した場合、離脱に関する調査の回答を分析する体験は変わります。Specificがどのようにして質問タイプに応じた質的フィードバックを分類して要約するかを見てみましょう：
自由回答（フォローアップの有無にかかわらず）：収集されたすべての応答について即時の要約を受け取り、関連するフォローアップ質問への応答も含まれます。これにより、単に見出しではなく、あらゆるニュアンスを捉えることができます。
フォローアップ付きの選択式：各シングルまたはマルチセレクトの選択肢（例：「競合へスイッチ」、「高すぎる」、「欠けている機能」）のために、Specificはその選択肢に添付されたすべてのフォローアップ応答の独自の要約を提供します。カウントだけではなく、理由ごとの文脈を見ることができます。
NPS（ネットプロモータースコア）：すべてのNPSグループ（批判者、非推奨者、推奨者）に専用の要約が用意され、それぞれのカテゴリーに属するユーザーからのフォローアップ応答が構築されます。不満や忠誠心を駆り立てる要因をグループごとに瞬時に見ることができます。
ChatGPTでもこれが可能ですが、各質問やプロンプトごとに応答を手動でフィルタリングする必要があり、手間がかかります。
AIのコンテキストサイズ制限に対処する方法
大言語モデルは、一度に送信できる単語（またはトークン）の数に実際の制限があります。数百または数千の離脱調査の応答を分析することは、この制限に簡単に達する可能性があります。この課題を克服するために、二つの実証された戦略があります（Specificは両方を提供します）：
フィルタリング：特定の質問に回答した応答、特定の選択肢を言及したもの、または特定のユーザーセグメントに属する応答を絞り込んでデータセットを制限します。これにより、AIが集中し、制限内に収まります。
クロッピング：調査スレッド全体を送信する代わりに、AIに分析させたい質問のみを選択します。これにより、より多くの会話を含めることができ、特定のインサイトをターゲットにしやすくなります。
これらの技術についてもっと知りたい場合は、AIと調査応答についてチャットするか、Specificプラットフォームでのフィルターとクロップの実際の演習を探ってみてください。
ユーザー調査応答を分析するための協力機能
調査分析は、特にユーザー離脱に関するものである場合、単独のスポーツではありません。チームは同じデータを深く掘り下げ、見つけたものを共有する必要がありますが、サイロで作業する際にはスレッドを見失いやすいです。
オールインワンのコラボレーション：Specificを使用すると、AIと単にチャットすることで応答を分析できます。専用のダッシュボードや分析ソフトウェアは必要ありません。チームのそれぞれのメンバーが異なる質問、フィルター、またはトピックに焦点を当てた複数のチャットを立ち上げることができます。
マルチチャットスレッド：各チャットでは、独自のフィルターを適用し（例：「価格を引き合いに出したユーザー」、「離脱したパワーユーザー」）、そのチャットスレッドを開始したメンバーを追跡できます。これにより、作業の重複を減らし、異なる角度からの理解を速めます。
フロー内のアイデンティティ：AIチャットでのコラボレーション中に、Specificは各メッセージを送信した人を表示するため、どのチームメイトがインサイトを提起しているのか、もしくはAIに質問しているのかがはっきりと分かります。これにより、調査ワークフロー全体で信頼性と説明責任が向上します。
シームレスな移行：チームメイトが手を離れたところから引き継いだり、戦略会議の前に要約スレッドをレビューしたりする際も、全員が同じページにとどまることができます。エクスポートや混乱したメールチェーンは不要です。
そのレベルの可視性とスピードを手作業のプロセスで再現するのは難しいです。リアルタイムの調査分析のチームワークについてさらに詳しく知りたい場合は、AI調査応答分析機能をご覧ください。
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