この記事では、AIを活用した方法を用いてサポート経験に関するユーザーアンケートの回答を分析する方法、そして意味のある洞察を抽出するためのベストプラクティスをご紹介します。
アンケートデータを分析するための適切なツールを選ぶ
ユーザーサポート経験に関するアンケートを分析する際、そのアプローチ—特に選ぶツール—は、データが主に定量的であるか定性的であるかによって異なります。理想的には、すべての回答から最大限の価値を引き出したいと考えています。
定量データ: 数字、評価、選択式の回答（例えば「満足度はどのくらいですか？」）は集計しやすく、グラフ化するのも簡単です。このためには、ExcelやGoogle Sheetsが使えます—素早く合計、平均、ピボットができ、瞬時に回答を得られます。
定性データ: 自由回答—「何がうまくいかなかったか書いてください」という質問、物語、詳細な提案—は洞察の宝庫です。しかし、全ての行を読むのはスケーラブルではありません。ここでは、AI駆動のツールを使うことでその豊かな入力を自動で核となるテーマに凝縮できます。多くのユーザーがいる場合、手動のレビューは現実的ではありません。
自由回答（オープンエンド）のアンケート回答を扱う際、ツールの選択には2つのアプローチがあります:
ChatGPTまたは類似のGPTツールによるAI分析
クイックスタートですが手動: アンケートデータをコピー/エクスポートしてChatGPT（または他のGPTベースのツール）に貼り付けて解説を行うことができます。シンプルですが、便利とは言えません—テキストファイルを扱い、大規模な回答セットを分割し、チャットボットの制限に合うようデータを手動で切り分けるのは迅速に進むのを遅らせます。
コンテクストが限られている: 回答が多い場合、ChatGPTはコンテクストキャップに達する可能性があり、自分でフィルタリング/クロップする必要があります。適切なプロンプトを考えるのも自分で行う必要があり、アンケートのニュアンスに関する内蔵のガイダンスはありません。
Specificのようなオールインワンツール
アンケート分析のために設計されたもの: Specificはこの全体的なワークフローを目的に設計されています—アンケートを作成し、回答を収集し（自動でフォローアップを求めて質を向上させることも可能）、一つの場所で分析することができます。
エクスポートやスプレッドシート不要: Specificを使うと、AIがサポート経験のフィードバックを要約し、最も強力なテーマを見つけ、瞬時に洞察を届けます。ツール間のコピー＆ペーストや手動でのフィルタリングは不要です。
チャット駆動の分析: ChatGPTと同様に、データについて会話形式で質問ができ（「ユーザーは応答時間について何と言っていますか？」）ますが、今度はより詳細なコントロールと追加のフィルタがあります。また、どのようにAIにデータが供給されるかを確認できます。AIのコンテクスト管理は自動で行われます。[1]
自動フォローアップ: アンケートはインタビュー途中でユーザーに補足の質問をすることができ、分析開始時点での実用的な詳細が増えます。自動フォローアップが実際にどのように機能するかは、私たちのAIフォローアップ質問ページを参照してください。
ユーザーサポート経験アンケートの回答を分析するための役立つプロンプト
AIは素早く回答を得ますが、適切なプロンプトを持つことが、そのゴールドを引き出す鍵です—特にニュアンスのあるサポート経験のフィードバックにおいてです。ここでは、私がお勧めするいくつかの試行済みのプロンプトを紹介します（これらはChatGPTを使ったりSpecificのようなAIアンケートツールを使う場合でも機能します）。
核心アイデアのためのプロンプト—最も重要なテーマを見つける: これは大量の定性フィードバックから主要なポイントを浮かび上がらせるのに最適です（Specificが裏で使うプロンプトです）。
あなたのタスクは、太字で核心アイデアを抽出し（各核心アイデアに4-5語程度）+ 最大2文程度の説明をつけることです。
出力要件:
- 不必要な詳細は避ける
- 特定の核心アイデアが何人によって言及されたかを明記（数値を使い、言葉ではなく）、最も多く言及されたものを上位に
- 提案はしない
- 示唆はしない
例示出力:
1. **Core idea text:** 説明文
2. **Core idea text:** 説明文
3. **Core idea text:** 説明文
AIは、調査と目的に関するコンテクストを含めると、はるかに良いパフォーマンスを発揮します。例えば、次のような序文を追加してください。
私たちはSaaS製品におけるサポート体験に関するユーザーアンケートの回答を分析しています。目的は、繰り返し発生する問題点、ユーザーが喜びを感じたり不満を持ったりする点を理解し、改善の機会を特定することです。
そしてフォローアップのプロンプトを利用してください:
主要トピックを掘り下げる: “[核心アイデア]についてもっと教えて。”
特定の言及を探す: “応答時間について言及した人はいましたか？”（実際の引用も含めるには「引用を含める」と付け加えてください。）
パターンを見つける—ペルソナ、問題点など:
ペルソナのプロンプト:顧客が本音で何を言っているかを知りたい場合に有用です。
アンケート回答に基づき、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た、独自のペルソナのリストを特定し記述します。各ペルソナについて、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ます。
痛点と課題のプロンプト:
アンケート回答を分析し、最も一般的な痛点、不満、または課題をリスト化します。各項目を要約し、出現頻度やパターンを記録します。
感情分析のプロンプト:
アンケート回答で表現された感情の全体像を評価します（例：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）。各感情カテゴリに寄与する主なフレーズやフィードバックを強調します。
満たされていないニーズと改善の機会のプロンプト:
アンケート回答を精査して、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見つけ出します。
このオーディエンスとトピックに合わせたターゲット質問とアンケート設定の詳細は、ユーザーサポート体験アンケートのデザイン方法とユーザーサポート体験のためのベストアンケート質問リソースを参照してください。
質問タイプに基づいた定性データ分析の方法
Specificは質問タイプに応じてデータを異なる方法で処理することで、サポート体験分析に構造をもたらします。これにより、ユーザーが実際に言っていることを、あらゆる質問形式にわたって掘り下げることができます—微妙なフォローアップも含めて。
自由回答（フォローアップあり/なし）: すべての回答の要約がメイントピックまたはテーマ別にまとめられ、フォローアップ会話でユーザーが口にした内容の内訳も提供されます。
選択肢付きフォローアップ: 各回答オプションはそれぞれ独自の小レポートを持っています; 例えば、ユーザーが「ライブチャット」を選んだ場合、フォローアップ回答で明らかになった「ライブチャット」ファンが具体的に何を気に入ったり嫌ったりしたかを見ることができます。
NPS（ネットプロモータースコア）: システムは、批判者、消極的使用者、推奨者ごとに個別の要約を提供します。すぐに見える内容として、批判者を苛立てているものや推奨者が絶賛する点が何かがわかります。これで即座に、集中した洞察を得ることができ、支持者をつかむポイントや痛点を探ることができます。
ChatGPTを使ってエクスポートをグループごとに切り分けて分析することもできますが、これははるかに労力がかかります。
AIのコンテクスト制限の取り扱い方法：アンケートデータのトリミングとフィルタリング
AIは一度に処理できるテキスト量が制限されています—とくに何百ものアンケート回答がある場合はコンテクストサイズの制限が現実的な問題となります。ここでは分析を鋭く効率的に保つ方法をご紹介します。
フィルタリング: 選択されたサブセットの分析を行います—たとえば「応答時間」についてコメントしたユーザーや、低い満足度スコアを付けたユーザー。このアプローチは分析を中心に据え、コンテクストの制限を適用させます。
トリミング: 完全なトランスクリプトを送るのではなく、気になる部分のみ送ることができます—たとえば「サポートの質」に関する自由回答のみ。この方法を使うことで、より多くの会話を一度に分析でき、制限に達する心配がありません。
Specificはこれらのアプローチをそのまま提供しているので、毎回データを手動で前処理する必要はありません。
ユーザーアンケート回答の分析のための協力的機能
ユーザーサポート経験アンケートの分析を掘り下げるのは一人で行うことは少なくありません—発見を共有し、同僚とブレインストーミングし、一緒に影響を測る必要があります。
チャットベースのAI分析: Specificでは、AIと簡単にチャットするだけでデータを分析できます。もはや孤立したレポート作成は不要、チャットを共有するだけです。
多人数協力: 複数のチャットを立ち上げ、それぞれにフィルタを設定できます（例、推奨者のみを分析するチャット、別のチャットは「遅い応答時間」を言及したユーザーに焦点を当てます）。各チャットは誰が開始したかを明確に表示し、クロスチーム作業を透明で整理されたものにします。
チームの可視性: 共に働く際には常に誰が何を言ったかを確認できます—AIチャットの各メッセージはアバターでの属性が付けられています。そのため、明確な監査証跡ができ、混乱を避けることができ、すべての分析をチームワークショップへと変えます。
洞察から素早く行動に移す: これらの機能は、製品、サポート、運営チームが個別のエクスポートではなく、次のステップに一斉に向かうためにデザインされています。
今すぐサポート体験に関するユーザーアンケートを作成しましょう
独自のアンケートを作成し、AIを用いて結果を即座に分析することで、ユーザーがあなたのサポートをどう見ているかを把握し、深い洞察を引き出し、改善の機会を見つけ、リアルなフィードバックをもとにチーム全体が迅速に行動できるようにしましょう。
