この記事では、ウェビナー参加者の調査についてディスカッションテーマに関する回答を分析する方法に関するヒントをお届けします。フィードバックを実行可能な洞察に変えたい場合は、私が実際に効果的な戦略を案内します。
調査回答を分析するための適切なツールを選ぶ
アプローチとツールは、調査データの形式と構造に大きく依存します。
定量データ: レーティング、選択回答の数、NPSスコアなどを収集した場合、Google スプレッドシートやExcelのようなツールが最適です。これらのスプレッドシートは、回答を自動集計し、割合を計算し、シンプルなビジュアルを迅速に生成します。たとえば、92%の参加者がライブQ&Aセッションを好むことが一目でわかる統計がわかります[1]。
定性データ: 自由に意見を書ける自由記述やフォローアップ質問に移行すると—つまり、人々が自由に考えを書き込める回答—手動でのチェックは現実的でなくなります。読むには多すぎるテキストを手作業で分類するのは現実的ではありません。GPT技術を基盤に持つAI対応の調査ツールは、自由記述の回答を要約し、参加者間で再発するテーマを見つけ、注目が必要なホットスポットを特定できます[3]。
定性回答を処理するツールには二つのアプローチがあります:
AI解析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
定性調査データをエクスポートしてChatGPT（や他の生成AIツール）に貼り付けることができます。そこから結果を要約したり、トレンドを検出したり、問題点をリスト化するようやり取りできます。
それは確かに実行可能ですが、非常に便利とは言えません。大量のデータセットをコピーペーストすると、文脈の制限（AIのセッションごとのメモリ）にぶつかることが多く、異なるセグメントを見失いやすくなります。具体的な回答にフォローアップをリンクするなどの高度な調査機能を逃してしまい、データを正しい形状に整えることに多くの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
SpecificのようなAIを使用した調査分析に特化したツールがあります。これらのオールインワンソリューションでは、会話型調査を作成し、自動的に結果を分析できます。
調査収集とフォローアップ: データを収集するとき、AIは賢いフォローアップ質問を行い、参加者が関心を持つトピックを深掘りします。これにより、回答がより豊かで行動しやすくなります（AIによるフォローアップ質問について詳しくはこちら）。
自動的な定性分析: 回答が届くとすぐに、SpecificはAIを使って参加者が答えた内容を瞬時に要約し、主要なパターンを発見し、行動に移すための洞察をマップします。それは単なるワードクラウドを超えて、もっとも言及されたトピックのクリアリストや、オーディエンスセグメントごとの詳細な分析を思い浮かべてください。式を設定したりトレンドを手動で探したりする必要はありません。
データと会話する: ChatGPTのようにフォローアップを質問でき、調査分析のために構築されており、フィルター設定、質問の文脈管理、チームメイトとの協力が行えます。簡単に始めるには、ウェビナー参加者調査ジェネレーターをご覧ください。
ウェビナー参加者調査データを分析するのに使える有用なプロンプト
ChatGPTやSpecificのようなAIツールを使用して、正しいプロンプトが乱れたテキストを鮮やかで使える発見に変えることができます。これが私がウェビナー参加者の調査回答を分析するために使用する最も効果的なプロンプトです:
コアイデアのプロンプト: データの主要テーマを特定するための働き者です。非常に大規模な調査でも{