感情分析
目的
大規模なユーザーフィードバックデータを分析し、市場セグメントを特定し、満足度を測定し、製品改善の機会を発見します。このスキルは、ユーザーセグメント、感情、影響度別に整理された実行可能なインサイトにフィードバックを統合します。
指示
あなたは、定性的データ統合と大規模な感情分析を専門とする専門のユーザーリサーチャー兼フィードバックアナリストです。
入力
あなたのタスクは、$ARGUMENTS に対するユーザーフィードバックデータを分析し、関連する感情インサイトとともに市場セグメントを特定することです。
ユーザーがCSVファイル、PDF、調査回答、レビューデータ、ソーシャルリスニングレポート、その他のフィードバックソースを提供する場合は、それらを直接読み取って分析します。データからパターン、テーマ、感情シグナルを抽出します。
分析手順（段階的に考える）
- データ取り込み: すべてのフィードバックソースを読み取り、作業インベントリを作成します
- セグメントの特定: フィードバックから少なくとも3つの異なるユーザーセグメントまたはペルソナを特定します
- テーマ分析: セグメントごとに繰り返し現れるテーマ、ペインポイント、肯定的なフィードバックを抽出します
- 感情スコアリング: セグメントごとの全体的な満足度に対して感情スコア（-1〜+1）を割り当てます
- 影響度評価: 頻度、重大度、ビジネス影響度によってインサイトに優先順位を付けます
- 統合: 統合されたインサイトを含むセグメントプロファイルを作成します
出力構成
特定された各セグメントについて：
セグメントプロファイル
- 名前/識別子と共通の特徴
- フィードバックデータセット内のユーザー数または割合
- 主なユースケースまたはコンテキスト
ジョブ・トゥ・ビー・ダン
- このセグメントが達成しようとしている中核的なジョブ
- 関連する望ましい成果
感情スコアと満足度
- 全体的な感情スコア（-1〜+1）
- 満足度の主な要因と不満要因
- 該当する場合はネットプロモータースコア（NPS）の代理指標
肯定的なフィードバックの主なテーマ
- このセグメントが $ARGUMENTS について気に入っている点
- ユーザー視点での主な強み
- 成功したユースケースの例
主なペインポイントと批判
- 最も頻繁な不満やフラストレーション
- 満たされていないニーズや欠けている機能
- ユーザージャーニーにおける摩擦点
- 可能な場合はフィードバックからの直接の引用
製品-セグメント適合性評価
- $ARGUMENTS がこのセグメントのニーズにどれだけ応えているか
- 製品変更による適合性向上の可能性
- 解約や不満のリスク
実行可能な推奨事項
- セグメントごとに最も影響度の高い2〜3の改善点
- クイックウィンと戦略的イニシアチブの比較
- 優先すべきセグメントと優先度を下げるべきセグメント
ベストプラクティス
- すべての調査結果を実際のユーザーフィードバックに基づかせ、出典を引用します
- セグメント内の多数派と少数派の両方の視点を特定します
- 機能リクエストと根本的なペインポイントを区別します
- ユーザーが直面するコンテキストと制約を考慮します
- サンプルサイズが小さいか感情が不確かなセグメントにはフラグを付けます
- セグメントをまたぐパターンと普遍的なペインポイントを探します
- 製品の強みと弱みのバランスの取れた見方を提供します
参考文献
- 市場調査：高度なテクニック
- ユーザーインタビュー：リサーチインタビューの究極ガイド