この記事では、ユーザー調査からの機能リクエストに対する回答を分析する方法についてのヒントをお伝えします。データを深掘りして実行可能な洞察を得たい方は、ぜひお読みください。
ユーザーの機能リクエスト調査を分析するための適切なツールを選ぶ
私が調査回答データを分析するためのアプローチやツールを選ぶ際は、回答の形式や構造に完全に依存しています。以下がその内訳です：
定量データ： 構造化された回答—例えば、どのくらいのユーザーがダークモードを望んでいるかや特定の機能を高く評価しているかを知るためには、ExcelやGoogleスプレッドシートなどの標準ツールを使用します。件数、平均、あるいは簡単なトレンドを計算するのは、親しみのあるフォーミュラで簡単にできます。
定性データ： 自由回答や詳細なフォローアップコメントは全く別物です。すべてのユーザーストーリーやリクエストを読み尽くすのには時間がかかり、すべてを把握するのはほとんど不可能です。定性的分析を正しく行うために、AIを活用して主要テーマを浮かび上がらせ、類似のフィードバックをグループ化し、さらに感情を推測するツールを使用します。ここでAIを省略すると、盲点が出現するリスクや手作業で何時間もかかることになります。
定性回答に対処する際のツールには2つのアプローチがあります：
ChatGPTまたは同様のGPTツールを用いたAI分析
手軽な手段だがスケールには向かない： エクスポートしたすべての回答をChatGPT（または他のGPTツール）にコピーし、直接質問することができます—「最もリクエストの多い機能は何か？」や「ユーザーが述べる痛点を要約して」という具合です。既に尋ねたい質問を把握している場合には柔軟性を提供します。
しかし、すぐに混乱する： 大量のデータをChatGPTに投入すると扱いにくくなります。何千もの行や複雑な回答者データを貼り付けると、コンテキストの制限に達して管理が難しく、見逃しやすくなります。そして、データの再フォーマット、分割、コピー＆ペーストに多くの時間を費やすことになります。調査に数回以上の回答がある場合、すぐに行き詰まってしまいます。
一体型ツール「Specific」
調査分析専用： Specificのようなツールは、調査を開始し、AIがスマートなフォローアップ質問を行い、ほとんどスプレッドシートを操作することなくすべての回答を即座に分析するのに最適です。
自動化されたインサイトが提供される： 回答が入ると、SpecificのAIは返答を要約し、核となるテーマを特定し、実行可能な洞察を浮かび上がらせます—コピー/ペーストやコーディングなしです。データについてAIと直接対話し、フィルターを適用し、特定のクエリを進めることができます—ChatGPTと同様ですが、より構造化されています。
フォローアップでデータ品質を向上： Specificのユニークなトリックの1つは、自動AIフォローアップ質問をリアルタイムで使用することです。ツールはより深い詳細を探り、さもなくば見逃してしまうであろう文脈を発見し、最終的な分析をより鋭く信頼性のあるものにします。
ユーザーの機能リクエストにおいて、AI駆動の調査ツールは質問から洞察を得るまでの時間を短縮するだけでなく、データの品質を向上し、手間を減らします。これらのAIパワードツールがコーディングを自動化し、トレンドを見つけ、さらには痛点を要約することで、リアルな顧客ニーズに合わせて正しい機能構築にフォーカスできます。機能リクエスト調査の分析は重要ですが、適切なツールを使用することで本当に効果的になります。[1]
機能リクエストに関するユーザー調査回答データを分析するために使用できる有用なプロンプト
私はAIを使用して調査回答を分析する際、プロンプトがすべてです。良いプロンプトがあれば、たとえ混乱したデータでも洞察を引き出すことができます。機能リクエスト調査用の私の定番プロンプトをいくつか紹介します：
コアアイデアを引き出すプロンプト： ユーザーが求めているものをざっくりと把握したい時、これは私の秘策です。Specific、ChatGPT、または任意のGPTツールで使えます：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出（各コアアイデア4-5語）し、最大2文の説明文を付けることです。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを何人が言及したかを示す（言葉ではなく数字を使用）、最も多数言及が最上位
- 推奨なし
- 示唆なし
例：
1. **コアアイデアのテキスト：** 説明文
2. **コアアイデアのテキスト：** 説明文
3. **コアアイデアのテキスト：** 説明文
より多くのコンテキストでスマートに： AIは調査の詳細、目標、ユーザーのオーディエンスについての情報を提供すると、より良い結果を出します。例：
我々は150人のSaaSプロダクトユーザーに、ワークフローをより効率的にするためにどの機能が必要かを調査しました。最もリクエストされた機能とそれらの提案の背後にある動機を要約してください。
深掘り： AIがトップのコアアイデアを浮かび上がらせたら、次に詳しく尋ねます：XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて 具体例、事例、文脈を掘り下げるために。
特定のトピックについてのプロンプト： 特定の機能についての言及があるか確認する必要がある場合、私が尋ねるのは：
[Feature XYZ]について誰が話していましたか？引用を含めてください。
ペルソナのためのプロンプト： ユーザーのタイプをセグメント化し、共通のリクエストを収集するために：
調査回答に基づき、製品管理で使われる"ペルソナ"に似た、独自のペルソナを特定し説明してください。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やパターンを要約してください。
痛点と課題のためのプロンプト：
調査回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または挑戦をリストアップしてください。各々を要約し、パターンや発生頻度を記載してください。
提案とアイデアのためのプロンプト：
調査参加者から提供されたすべての提案、アイデア、リクエストを特定しリストアップしてください。トピックまたは頻度別に整理し、関連する場合は直接の引用を含めてくださ。
満たされていないニーズと機会のためのプロンプト：
調査回答を調査し、回答者が指摘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発見してください。
質問タイプやプロンプトのアイデアについてさらにインスピレーションが欲しい際には、機能リクエストに関するユーザー調査のためのベストな質問のリストをご覧ください。
Specificが定性調査データを解釈する方法
Specificが定性データを分析する方法は、質問の種類に依存します。それがどのように異なる質問タイプを処理するか紹介します：
フォローアップ有無の自由回答： Specificは特定の質問やフォローアップに対するすべての回答をグループ化し、共通のテーマを要約し、代表的なアイデアを強調します。生のテキストを一つ一つ読むことなく明確なサマリーを得られます。
フォローアップ付きの選択肢質問： 各回答選択肢に対し、フォローアップの質問に対する回答を集約し、それぞれの選択結果の背後にある説明やリクエストをSpecificが要約することで、動機を横並びで比較できるようにします。
NPS（ネット・プロモーター・スコア）： AIがプロモーター、パッシブ、デトラクターに応じて回答を分類します。各グループはフォローアップコメントに基づいたカスタムサマリーを取得し、ロイヤルユーザーを興奮させる（またはデトラクターを苛立たせる）要因が簡単にわかるようになります。
汎用のGPTツール、例えばChatGPTでも同じことができますが、追加作業が必要です。各質問またはグループごとに回答を分割し、インプットをフォーマットし、プロンプトを何度も実行する必要があります。Specificを利用すれば、すべてが自動で整理され、コンテキストに合わせて分析の準備が整います。
ユーザー調査データを分析する際のAIのコンテキスト制限に対処する方法
機能リクエスト調査をAIで大規模に分析する際にいつも直面する制限の1つは、コンテキストサイズ限界です。ChatGPTや同様のモデルは、一度に「見える」データの量に制限があります。この問題を克服するために、私は二つの技を使っています：
フィルタリング： 特定の質問や回答に対してユーザーが応じた会話だけを含めます。ノイズを排除することで、最も関連性のあるデータだけが分析され、コンテキストサイズ限界を超えないようにします。
切り取り： 重要な質問を選択し、その応答のみをAIに送ります。このテクニックを使うことで、一度に非常に多くの会話を分析でき、その結果として分析は集中しており、読み取りが早くなります。
Specificはこれらのオプションを標準で提供しており、コンテキスト制限に対する頭痛を避けつつ分析の質を維持するのが簡単です。これは何百、数千の機能リクエストやフォローアップストーリーを扱う際に特に有用です。ChatGPTを直接使用する場合、自分でデータをチャンクすることを試すことができますが、すぐに面倒になります。
ユーザー調査回答を分析するための協力機能
協力が混沌になることも： 機能リクエスト調査を分析するとなると、メールのやり取りやスプレッドシートのリンク、終わりのないチャットスレッドといった、混乱した協力の場になります。
マルチチャットの協力： Specificでは、異なる面や目的に焦点を当てた複数の分析チャットを立ち上げることができます。製品マネージャーは「必須機能」を探求し、デザイナーは「ユーザーのフラストレーション」に深く入り込むといった具合で、お互いの作業を邪魔しません。各チャットには独自のフィルターとコンテキストがあります。
チーム透明性： 各チャットでは、誰が作成したのかが表示され、各メッセージには送信者のアバターがタグ付けされています。議論中に誰が質問を挙げ、フォローアップを示唆し、重要な洞察をフラグしたかを追跡するのは簡単です。機能リクエストのクロスチーム分析が圧倒的ではなく効率的になります。
AIとの直接対話による結果分析： AIと一緒に質問する必要がありません—会議をスケジュールしたり、不格好なスプレッドシートを共有する必要もありません。みんながコンテキスト内で質問することで、洞察へ（そして次のステップへ）非常に速く到達します。チーム用のカスタマイズされた調査ワークフローを作成したい場合、Specificの機能リクエスト用AI調査ジェネレーターの試用や独自のカスタム調査の始動はクリックひとつです。
今すぐ機能リクエストに関するユーザー調査を作成
意味のある機能リクエストをキャプチャし、AI駆動の洞察で即座に回答を分析し、データ収集からチーム協力まで、常にユーザーが本当に求めているものを構築しましょう。