この記事では、オンボーディング体験に関するユーザー調査の回答を分析するためのヒントを紹介します。私は、これを非常に簡単にするための戦略とツールをお見せします—10件でも1000件でも同じです。
調査データを分析するための適切なツールを選ぶ
調査データを分析する方法は、それらの回答の構造に依存します。多くのオンボーディング体験調査では、数値データと、異なるアプローチが必要な豊富なテキストベースの回答の両方を扱うことになります。
定量データ：例えば、何人のユーザーがあなたのオンボーディングを「優れている」と評価したかなどは、ExcelやGoogle Sheetsで簡単に要約できます。エクスポートを投入し、シンプルなチャートを作成するだけで完了です。
定性データ：オープンエンドの回答やフォローアップ、「オンボーディングのどこを気に入った？」などは、厄介な部分です。数十または数百の自由記述の回答を読み取るのは現実的ではありません。これには、AIツールを使用して大規模に処理および要約する必要があります。
定性的な回答を扱う際のツールには2つのアプローチがあります：
ChatGPTや同様のGPTツールを使ったAI分析
データをChatGPTにコピー＆ペースト。 これは簡単で手軽な方法です。エクスポートした回答をコピーしてChatGPTに貼り付け、「主要なテーマを見つける」「チュートリアルのフィードバックを要約する」などの質問を始めます。
欠点は？ データをこの方法で処理するとすぐに混乱します：フォーマットやコンテキストの制限、出力の整理には注意が必要です—特に調査が成長するとき。それは数十の回答には有効ですが、継続的に使用する公平な調査分析には設計されていません。
Specificのようなオールインワンツール
AI調査分析専用。 Specificは、AIを使って調査回答を収集し分析することを目的に構築されています。あなたはユーザーオンボーディング調査を作成し、すぐにAIで回答を分析できます。
際立つ点は？ Specificの会話形式の調査は、自動的にスマートなフォローアップ質問をし、詳細で本物の回答を捉えます—実際の洞察を生む種類のものです。分析の際には、AIが回答を要約し、主要なテーマを抽出し、感情を明らかにし、「結果とチャットする」ことができます（考えてみてください：ChatGPTがあなたのオンボーディングデータのためのカスタムコンテキストを持ったものと同じです）。
もう手動でのコピー＆ペーストやスプレッドシートの操作は不要です。 調査や質問を調整する必要がある場合は、AI調査エディタを使用して、チャットを介して何でも変更できます。さらに、自動AIフォローアップ質問の機能もあり、常に高品質な回答を得られます。
ユーザーオンボーディング体験調査分析に使える便利なプロンプト
優れたプロンプトはAI調査分析の真価を引き出します。これは、オンボーディング体験データに対処する際の私のアプローチです。その方法であれば、ChatGPTまたはSpecificを使用しても、一般的な要約ではなく、実際の洞察を得ることができます。
主要なアイデアのためのプロンプト：これは、オープンエンドの質問やフォローアップを含むオンボーディング調査で機能します。Specificのデフォルトのプロンプトですが、どこでも使用できます。データを貼り付けて、次のように使用します：
あなたのタスクは、太字で主要なアイデアを抽出すること（主要なアイデアごとに4〜5語）+ 最大2文の説明をつけることです。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 誰がどの主要なアイデアを何人が言及したかを指定します（単語ではなく数字を使用し、一番言及の多いものを上位に）
- 提案は不要
- 示唆は不要
出力例：
1. **主要なアイデアのテキスト：** 説明テキスト
2. **主要なアイデアのテキスト：** 説明テキスト
3. **主要なアイデアのテキスト：** 説明テキスト
これで、ユーザーにとって最も重要なことを素早く把握することができます。しかし、秘密があります：AIは、より多くのコンテキストを提供するほど、より良く機能します。例えば：
このオンボーディング体験調査の回答を分析してください—ユーザーは新しいSaaSのお客様です。私の目標はオンボーディングを成功させる要因を見つけ、痛点を見分け、具体的な改善アイデアを抽出することです。機能発見、学習曲線、またはサポートに関連するものを強調してください。
フォローアップのためのプロンプト：主要なテーマが分かれば、「[テーマ]についてもっと教えて」と尋ねて深掘りします。例えば、「機能発見の問題についてもっと教えてください。」
特定のトピックのためのプロンプト：トピックが出たかどうかを確認するには、「[オンボーディングチュートリアル]について誰か話しましたか？」と使用します。「引用を含めて」と付け加えると、直接的なフィードバックが得られます。
痛点や課題のためのプロンプト：ユーザーがオンボーディング中に何に最も苛立ちを感じたかを知りたい場合、「調査回答を分析し、最も共通の痛点、フラストレーション、または課題をリストアップし、それぞれを要約し、パターンや頻度を記録する。」という方法があります。
ペルソナのためのプロンプト：異なるユーザーアーキタイプを見つけるには、「調査回答に基づいて、異なるペルソナを特定し、リストを作成してそれぞれのペルソナの主要特性、動機、目標、観察された関連パターンを要約してください。」と使用します。
感情分析のためのプロンプト：全体的なムードを把握するには、「調査回答で表現された全体的な感情を評価してください（例：肯定的、否定的、中立的）。それぞれの感情カテゴリーに貢献する重要なフレーズやフィードバックを強調してください。」と使用します。
未達成のニーズや機会のためのプロンプト：隠れた成長領域を探すには、「調査回答を調べ、回答者によって強調された未達成のニーズ、ギャップ、或いは改善の機会を明らかにしてください。」と使用します。
オンボーディング調査の構造化のアイデアをもっと知りたいなら、オンボーディング体験に関するユーザー調査のベストな質問とはをチェックしてください。
Specificが質問タイプ別に定性データを分析する方法
SpecificのAIは生のテキストを単に要約するだけでなく、質問タイプごとにあらゆる洞察を整理し、オンボーディング調査の分析をより消化しやすく、共有しやすくします。
オープンエンドの質問（フォローアップ付またはなし）： 各オープンテキストの質問には、すべてのフォローアップ回答を含む完全な要約が得られます。海のような非構造化コメントではなく、「大局」が見えます。
選択肢質問とフォローアップ：あなたの調査がユーザーに選択肢を選ばせ、「なぜそれを選びましたか？」と深堀りする場合、各選択肢に特化した要約が作成され、異なるオンボーディングパスや機能間の好みを明らかにします。
NPS（ネットプロモータースコア）： プロモーター、パッシブ、ディトラクターそれぞれに独自の内訳が追加されます。最大のファンを喜ばせ、人を流出させる要因を知ることができます。
この分析をChatGPTで再現することもできますが、手でプロンプトを整理、フォーマット、繰り返す必要があります。Specificはそれを自動化し、分析時間を大幅に削減します。
オンボーディングNPS調査をすぐに立ち上げたいですか？Specificのオンボーディング体験用NPS調査ビルダーを試してみてください。
AIでのコンテキスト制限チャレンジに対処する方法
GPTベースのツールを使用する際の大きな課題：コンテキストサイズの制限。 何百ものオンボーディングユーザーの回答を持つ場合、すべてをChatGPTに詰め込むことはできません。以下はSpecificがそれを解決する方法です（あなたも手動で同じ戦術を行えます）：
フィルタリング： 目的に合わせたデータに焦点を当てます。特定のオンボーディング質問に回答したユーザーや特定の回答を選んだユーザーをフィルターし、AIは関連のあるものだけを分析します。
クロッピング： AIに送信する質問を絞り込む。フィードバックがオンボーディングチュートリアルに関するものである特定の領域のみを処理するように分析を絞り込む。これにより、AI分析が焦点を保ち、コンテキスト制限内に適合します。
これらを組み合わせることで、詳細を失うことなく、技術的な壁にぶつかることなく、オンボーディング応答の洞察を拡大できます。
ユーザー調査回答を分析するための協力機能
協力による調査分析は一般的な痛点です。 チームは忙しく、複数の人々がデータを解析することが必要で、オンボーディング調査結果を共有することは、無限のドキュメント、コピー＆ペースト、または失われたコンテキストを意味することがよくあります。
インサイトをチャットして協力。 Specificでは、オンボーディング調査データの分析は、AIを使ったチャットのように簡単です。チームメンバー全員が自分の分析チャットを始め、異なるフィルターを適用し（例：試用ユーザーやパワーユーザーに焦点を当てる）、システムが各チャットを開始した人を追跡{
