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イベント参加者のアンケート回答をAIで分析する方法:イベントサイトの使いやすさについて

AIによる分析でイベント参加者からイベントサイトの使いやすさに関する豊富な洞察を収集。今すぐアンケートテンプレートを使って深いフィードバックを得ましょう。

Adam SablaAdam Sabla·

この記事では、イベント参加者のアンケート回答を使ってイベントサイトの使いやすさを分析する方法についてのヒントを紹介します。実際に役立つ方法とツールにすぐに取り掛かりましょう。無駄は省き、実践的なアドバイスだけをお伝えします。

アンケート回答を分析するための適切なツールの選び方

イベント参加者のアンケートデータを分析する際は、収集したデータの構造によってアプローチが変わります。簡単にまとめると:

  • 定量データ:アンケートに「良い」「普通」「悪い」といった評価が含まれている場合、ExcelやGoogleスプレッドシートのようなツールで合計や平均、簡単なグラフを作成しやすいです。
  • 定性データ:自由回答や「なぜサイトの利用に苦労したのか」といったフォローアップ質問は、手作業で大量の回答を読むのは非効率です。AIを活用したアンケート分析が必要で、多数の自由記述回答やフォローアップを要約・整理し、テーマを抽出できるツールが求められます。

定性回答を扱う際のツール選択には2つのアプローチがあります:

ChatGPTや類似のGPTツールを使ったAI分析

回答をエクスポートしてChatGPTや類似のGPT搭載ツールに貼り付ける方法です。小規模なデータセットなら、データを貼り付けて「主な不満は何か?」「繰り返し出るサイトの問題点を要約して」といった質問をするだけで始められます。

ただし、実際にはかなり手間がかかります。データのフォーマット管理やコピー&ペースト、文脈制限のためにデータを分割する必要があり(後述)、セグメントやフィルターを簡単に使いこなすのも難しいです。

AIによるアンケート分析は急速に進化しています:iWeaver AIやLooppanelのようなツールは、定量・定性データの分析を自動化し、トレンドを抽出して手作業を減らします。これにより、スプレッドシートや膨大なテキストに埋もれず、ユーザーの不満やテーマにすぐにアクセスできます[1][2]。

Specificのようなオールインワンツール

Specificのような専用プラットフォームは、回答収集からAI分析まで一括で行います。

  • Specificはリアルタイムで賢いフォローアップ質問を行い、より豊かで実用的なデータを取得します。これにより、イベント参加者のアンケートが負担にならず、チャットのような感覚でより良い洞察が得られます。自動フォローアップの仕組みはこちら
  • SpecificのAI分析は、すべての自由回答を即座に要約し、主要なテーマを抽出して実用的なインサイトとして提示します。エクスポートや手動の仕分けは不要で、すぐに使える回答が得られます。AIと直接対話したり、フィルターをかけたり、追加分析の質問も可能です。分析対象の質問や回答も自由に選べます。AI分析機能の詳細はこちら
  • 文脈管理も簡単です。分析する質問を選び、ノイズを除外して深掘りできます。GPTツールでのコピー&ペーストの手間はありません。

他にも注目のAIツール:Insight7、Blix、SurveySensumは、オープンテキストのフィードバックをAIで解析し、感情や課題、提案を大規模に抽出しています[3][4][5]。

アンケートを一から作成したい場合はAIアンケートジェネレーターを、時間を節約したい場合はイベント参加者向けイベントサイト使いやすさアンケートジェネレーターをお試しください。

イベント参加者のイベントサイト使いやすさアンケート分析に使える便利なプロンプト

アンケート回答が揃ったら、プロンプトを使ってAIツール(SpecificやChatGPTなど)から簡単に洞察を引き出せます。

コアアイデア抽出用プロンプト:大量の参加者コメントや自由回答から繰り返し出るテーマを特定するのに最適です。ChatGPTやSpecificなどに貼り付けて使ってください。頻度順に主要な問題やフィードバックテーマを抽出します:

あなたのタスクは、コアアイデアを太字(4~5語程度)で抽出し、2文以内で説明してください。 出力条件: - 不要な詳細は避ける - 何人がそのコアアイデアを挙げたか数字で示す(単語ではなく)、多い順に並べる - 提案や示唆は含めない - 表示の指示も含めない 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

AIは文脈が多いほど精度が上がります。例えば、アンケートの目的や対象者について少し説明を加えると、より鋭く関連性の高い洞察が得られます。以下のようにプロンプトの前に付け加えてください:

「あなたはイベントサイトの使いやすさの専門家です。イベント参加者からのアンケート回答には、登録やスケジュール閲覧時に感じた使いにくさが記述されています。繰り返し出る使いやすさの問題点を特定したいです。」

コアアイデアが返ってきたら、さらに詳細を尋ねられます。例えば「[コアアイデア]について詳しく教えて」と入力し、掘り下げたい不満や提案を入れ替えてください。

特定のトピック確認用プロンプト:特定の使いにくさが回答に出ているか検証したい時に使います。「[ナビゲーション速度]について話している人はいますか?」と質問してください。ボーナスヒント:直接の参加者の声を見たい場合は「引用も含めて」と付け加えましょう。

ペルソナ抽出用プロンプト:参加者タイプ別にフィードバックを分類します。「アンケート回答に基づき、プロダクトマネジメントで使われる『ペルソナ』のように、特徴、動機、目標、関連する引用や会話パターンをまとめてください。」

課題・問題点抽出用プロンプト:重要な問題点を直接抽出したい場合は、「アンケート回答を分析し、最も多く挙げられた痛みのポイント、不満、課題をリストアップしてください。各項目を要約し、パターンや頻度も示してください。」

提案・アイデア抽出用プロンプト:参加者の意見を活かしたブレインストーミングに。「アンケート参加者からの提案、アイデア、要望をすべて抽出し、トピックや頻度別に整理してください。関連する直接の引用も含めてください。」

これらのプロンプトを使えば、分析の専門家でなくても深掘りが可能です。さらに詳しいヒントはイベント参加者のサイト使いやすさアンケートに最適な質問集をご覧ください。

Specificが定性のイベント参加者アンケート回答を分析する方法

自由回答(フォローアップの有無にかかわらず):Specific AIはすべての回答を要約し、メインの回答とフォローアップの微妙な洞察を一つのセクションにまとめます。これにより、参加者のフィードバックの全体像と「なぜそう感じたか」がわかります。

選択肢付き質問のフォローアップ:「アジェンダのナビゲーションはどれくらい簡単でしたか?」のような質問では、各選択肢に紐づくフォローアップ回答の要約が得られます。例えば、「満足した」参加者が何を評価し、「不満足」な参加者が何に困ったかが見えます。

NPS(ネットプロモータースコア):Specificは、批判者、中立者、推奨者それぞれのフォローアップコメントをテーマ別に要約します。これにより、最も忠実な参加者や失望した参加者の声をすぐに把握できます。

同じことはChatGPTや他のGPTツールでも可能ですが、より手動での作業が必要です。選択肢やグループごとにデータを貼り付け、フォローアップ回答用のプロンプトを作成し、同様のセグメント化を行う必要があります。

AI分析における文脈サイズ制限への対処

すべてのAIツールには文脈サイズの制限があります。つまり、一度に分析できるデータ量に上限があります。イベント参加者のアンケートが数百、数千の長文回答を含む場合、この制限にぶつかります。

幸い、対処法はあります。Specificでは主に2つの方法があり、他のツールでも応用可能です:

  • フィルタリング:特定の重要な質問に回答したユーザーや特定の回答をしたユーザーの会話だけをAIに送る。例えば「ログインに不満を持った人だけ」に絞ることで、データセットを絞り込み文脈制限内に収めます。
  • クロッピング:アンケート全体ではなく、個別の質問や質問ブロックを選んで分析する。これにより特定の使いやすさのテーマにフォーカスし、データを1回のAIクエリに収められます。

これらの操作をアンケートフローで確認したい場合は、SpecificのAIアンケート回答分析における文脈管理の仕組みをご覧ください。

イベント参加者アンケート回答分析のための共同作業機能

アンケート分析は特にイベントサイトの使いやすさに関する自由記述フィードバックで、関係者それぞれが自分の視点を持ち込みたがるため、混乱しがちです。

文脈を共有しながらデータを一緒に分析:Specificでは、チームメンバーがAIと直接チャットしながらアンケート結果を分析できます。データのコピーやメールのやり取りは不要で、リアルタイムに質問に答えます。

複数チャットで明確な所有権:チャットごとにフィルターや質問を設定可能(例:「アジェンダの使いやすさフィードバック」用チャットと「モバイル体験の不満」用チャット)。誰がどのチャットを作成したかもわかり、チームリーダーや部署ごとに並行して調査できます。

貢献の可視化:共同モードでは、各AIチャットにプロンプトやフォローアップの作成者がアバター付きで表示されます。研究チームにとっては、誰がどの使いやすさの問題を掘り下げたか一目でわかる画期的な機能です。

文脈を保って同期:チャットは特定のフィルターに紐づいているため、作業の重複や特定の参加者のサイト体験に関する発見の見落としを防げます。

自分のユースケースに合わせたアンケート作成に興味があれば、イベント参加者とサイト使いやすさのための簡単アンケート作成ガイドをご覧ください。実験したい場合はイベントサイト使いやすさのNPSアンケートスターターをお試しください。

今すぐイベント参加者向けのイベントサイト使いやすさアンケートを作成しよう

意味のある会話を始め、AIによる分析で洞察を引き出しましょう。参加者からより豊かで実用的なフィードバックを得て、次回のイベントサイトをこれまで以上に良くしましょう。

情報源

  1. iWeaver AI. AI survey analysis trends and tools.
  2. Looppanel. Automating quantitative and qualitative survey analysis with AI.
  3. Insight7. Best AI survey data analysis tools for 2024.
  4. Blix. AI in extracting insights from open-ended survey responses.
  5. SurveySensum. AI in customer feedback survey analysis.
Adam Sabla

Adam Sabla

Adam Sabla is an entrepreneur with experience building startups that serve over 1M customers, including Disney, Netflix, and BBC, with a strong passion for automation.

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