この記事では、AIを使用して製品の使いやすさに関するユーザー調査の回答をどのように分析するかについてのヒントを提供します。自由形式のフィードバックを大量に管理している場合でも、迅速な洞察が必要な場合でも、より賢いアプローチが重要です。
製品の使いやすさ調査分析に適したツールの選択
調査データを分析する最善の方法は、回答の形式によって完全に異なります。
定量データ: 調査が主に「満足度はどのくらいですか？」のような構造化された閉じた質問を含んでいる場合、これらはExcelやGoogle Sheets、組み込みの統計ツールを使用して迅速に集計できます。簡単で迅速です。
定性データ: 自由回答（「7/10を選んだ理由を教えてください」）や深堀りの回答は手動で分析することができません。これらは複雑で高ボリュームであり、AIなしでは分析がほぼ不可能です。会話を洞察に変えるためのインテリジェントなツールが必要です。
質的回答を扱う際のツールには二つのアプローチがあります:
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
迅速かつ柔軟: ChatGPT（または類似のツール）にエクスポートされた調査データをコピーして、AIとデータについて会話できます。
制約: 大規模なデータセットや多くの質問でこの方法は操作が困難になります。フォーマットが混乱し、特定のユーザーの引用を参照したり、フォローアップの質問を管理するのが難しくなります。AIのコンテキスト制限（1つのプロンプトに収まるデータ量）も課題です。
全てを備えたツールとしてのSpecific
目的特化の分析: Specificは、調査データの収集と分析のために設計されています。それは調査回答の取得だけでなく、適応的なAIによるフォローアップ質問も行い、複雑な分析を即座に処理します。
シームレスなAIサマリー: プラットフォームはAIを使用して回答を要約し、テーマを抽出し、アクション可能な洞察を引き出します—スプレッドシートや手動作業は不要です。
会話型クエリ: ChatGPTのようにAIと直接会話でき、どのデータが要約されるかを細かく制御し、会話をフィルタリングし、AIコンテキストサイズの制限内で多くの回答を管理できます。
品質の向上: 適応設計のおかげで、AI調査は従来の調査よりも完了率が70〜80％に達し、AI主導の設計が有用なデータの質を向上させます。[1]
SpecificのAIを使った調査回答の分析について詳しくはこちらをご覧ください。
製品の使いやすさデータ分析に役立つプロンプト
Specificまたは他のGPTベースのツールを使用する場合、プロンプトが詳細で賢い分析を進める鍵です。製品の使いやすさ調査からのユーザーフィードバックに特に効果的なプロンプトは以下の通りです：
主要アイデア抽出プロンプト: このクラシックな方法は、大規模なデータセットの主なトピックや痛点を明らかにするために役立ちます—Specificが組み込みの要約に使用している方法と同じです:
あなたの使命は、主要なアイデアを太字で抽出すること（各主要アイデアには4-5語）+ 2文以内の説明を加えてください。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定の主要アイデアをどれだけの人が言及したかを指定する（数値を使う）
- 提案なし
- 示唆なし
例として出力:
1. **主要アイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **主要アイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **主要アイデアテキスト:** 説明テキスト
コンテキスト豊かなプロンプトはパフォーマンスが向上: 調査の種類や学びたい内容、具体的な目標をAIに伝えると、分析がより鋭利になります。例えば:
当社のSaaS製品を使用するアクティブユーザーが完了した製品使いやすさ調査の回答を分析してください。私の主な目的はUIでの主要行動の完遂を妨げている主要障壁を特定することです。類似の問題をグループ化し、それぞれのテーマの頻度を数え、驚くべきまたは予想外のパターンをハイライトしてください。
詳細に深く掘り下げる: 要約を得た後は、以下のようなプロンプトを試してみてください：「主要アイデア＃2（オンボーディングプロセスの混乱）について詳しく教えてください」
特定のトピックに対するプロンプト: 仮説を迅速に検証したり、探したりする場合:
「モバイルナビゲーションについて誰か話しましたか？」
ヒント：「引用を含む」と追加してユーザーの生の声を参照。
ペルソナに関するプロンプト: ユーザーの実際の姿を把握:
「調査回答に基づいて、製品管理で使用される'ペルソナ'のように、さまざまなペルソナを特定し、説明してください。各ペルソナについて、彼らの主な特性、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。」
痛点と課題に関するプロンプト: ユーザーを困らせていることに焦点を当てる:
「調査の回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリストし、それぞれを要約し、発生頻度やパターンを示してください。」
モチベーションと推進力に関するプロンプト: ユーザーの行動の背後にあるポジティブな理由を探る:
「調査会話から、参加者が示す主な動機、望み、または選択の理由を抽出し、類似の動機をグループ化してデータからの証拠を提供してください。」
感情分析に関するプロンプト: ユーザーの態度を大局的に把握:
「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（例えば、肯定的、否定的、中立的）。それぞれの感情カテゴリに寄与するキーフレーズやフィードバックをハイライトしてください。」
製品使いやすさに関するユーザー調査のための質問とプロンプトをまとめるガイドはこちらで確認できます。
Specificがさまざまな質問タイプからの定性データを分析する方法
あなたのAI搭載調査に含まれる質問タイプに基づいて、Specificがどのように定性回答を分析するかを説明します:
自由回答（フォローアップありまたはなし）: Specificはすべての最初の回答と各質問に特定のフォローアップ回答を要約します。それはコンパクトな要約、頻度を提供し、深みのために直接引用を抽出できます。
選択肢質問とフォローアップ付き: 各回答選択肢は、すべての関連するフォローアップ回答をまとめた、AIによる独自の要約を受け取ります—それぞれの選択の「なぜ」を理解するのに役立ちます。
NPS質問: ネットプロモータースコアでは、Specificはユーザーを推奨者、消極的、批判者に分類し、各グループのフォローアップ回答を個別に要約します—どのセグメントが何に喜びを感じ、何にイライラしているかを特定するのが簡単です。
この流れをChatGPTで再現できますが、慎重なデータ準備、体系的なプロンプト、大量のコンテキスト管理が必要です。
組み込みのAI分析のおかげで、Specificのようなツールを使用する会社は、調査処理時間を最大30％削減し、アクション可能な洞察を25％増加させることができます—迅速に修正する必要があることやどの機能が支持されるかを知ることができます。[2]
効果的な定性分析のために製品の使いやすさ調査を設定する最善の方法についての簡潔なガイドはこちらです。
大規模なユーザー調査を分析する際のAIコンテキストサイズ制限の対処法
すべてのGPTベースのAIツール—SpecificやChatGPTを含む—には「コンテキストサイズ制限」があります: 一度にAIに送信できるデータの量が制限されています。何百、何千のユーザー調査回答がある場合、効率的に分析を構造化しない限り、すぐにこれらの制限に達するでしょう。効果的な方法は以下の通りです:
フィルタリング: 一度にデータの一部を分析します。Specificでは、特定の質問にユーザーが回答した会話や特定の回答を選んだ会話をフィルタリングすることで、焦点を最大化しつつ深さを保つことができます。
質問の切り取り: 一度にすべての質問を分析する代わりに、選ばれた質問と回答のみをAI分析に送信します。これにより制限内に収まりつつ、特定の痛点やトピックを迅速に探索できます。
調査分析のために設計されたツールを使用する場合、これらのオプションはすぐに利用できます。プロセスを合理化するAI調査ビルダーを試したい場合は、Specificの製品使いやすさ調査向けAIサーベイジェネレーターを試して、より良いデータをキャプチャするのを始めるのに便利です。
ユーザー調査回答の分析における協調的機能
特に製品の使いやすさに関するユーザーフィードバックの調査分析をチームで行うのは、通常遅く、バージョンが多く、「誰がその要約を作成したのか？」という混乱を引き起こします。ここでは、現代のツール（特にSpecific）がそれをどのように変更するかを紹介します：
協力的なAIチャット: Specificを使用すると、AIと直接チャットして調査データを分析できます。これにより、チームメンバーは質問をしたり、仮説をテストしたり、特定のパターンを追求することができ、リアルタイムで行うことができますが、CSVをダウンロードする必要はありません。
複数の分析チャット: 同時に複数のチャットを展開し、各チャットに独自のフィルターやフォーカスを設定できます（例えば: オンボーディング、機能リクエスト、痛点）。各チャットには作成者が表示され、誰が何を担当しているかを簡単に確認し、非同期で協力できます。
明確なチームの寄与表示: 協力的なAIチャット内の各メッセージには、送信者のアバターと名前が表示され、どの要求やコメントが誰によって行われたかを把握でき、チーム内コミュニケーションをスムーズにし、洞察が誰によって提起されたかを追跡できます。
このような機能が、フィードバックを行動に移すプロセスを合理化し、特に使いやすさの問題に取り組む際に、クロスチームのコンテキストとスピードが重要です。その結果、より多くの声が寄せられ、摩擦が減り、実際に実施される洞察が得られます。
共同で調査コンテンツを編集して送信する前に見てみたい場合は、SpecificのAIサーベイエディターをチェックしてみてください。
今すぐ製品の使いやすさ調査を作成しましょう
スプレッドシートを掘り起こすのはやめて、ユーザーからの即時でアクション可能な洞察を得てください—AIを活用した調査分析によって、製品の使いやすさの課題や成果を短時間で理解できます。
