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customer-feedback-analyzer

customer-feedback-analyzer

github.com/nicepkgデータ・データベース28847 回インストール40 週間前に更新
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customer-feedback-analyzer について

プロダクトチーム向けに、ユーザーフィードバックの収集、分類、優先順位付けを支援するスキルです。影響度や頻度、戦略との整合性を基に対応を判断し、ユーザーへの結果報告も重視します。

主な機能

  1. 01種類・深刻度・頻度による分類
  2. 02影響度と戦略整合性のスコア化
  3. 03テーマの集約と定期レポート
  4. 04対応結果のユーザーへの共有

活用シーン

  1. 01問い合わせやインタビューから課題を抽出
  2. 02機能リクエストのロードマップ優先度付け
  3. 03解約理由の分析とフィードバック追跡

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/nicepkg/ai-workflow --skill customer-feedback-analyzer

インストール後、Claude Code で/customer-feedback-analyzerを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルmanifest.yaml

詳細

顧客フィードバック分析

ユーザーのフィードバックを収集、分析、優先順位付けし、製品の意思決定に役立てます。

基本原則

対応するつもりのないフィードバックは決して収集しないでください。 フィードバックを収集すると、対応への期待が生まれます。内容を確認して対応することを約束できないのであれば、尋ねないでください。信頼を損ないます。

フィードバックチャネル

1. アプリ内フィードバックウィジェット

最適な用途:状況に応じたフィードバック、手間の少なさ

// Contextual feedback
<FeedbackWidget
  context={{
    page: 'dashboard',
    feature: 'export',
    user_action: 'clicked_export'
  }}
  placeholder="How can we improve exports?"
/>

メリット:質が高い(状況に応じた内容)、すぐに得られる デメリット:ユーザーの操作を妨げる場合がある

2. NPS 調査

最適な用途:全体的な満足度とロイヤルティの測定

Question: "How likely are you to recommend [Product] to a friend or colleague?"
Scale: 0-10

Scoring:
  Promoters (9-10): Love your product, will advocate
  Passives (7-8): Satisfied but not enthusiastic
  Detractors (0-6): Unhappy, will churn

NPS = % Promoters - % Detractors

Benchmarks:
  Excellent: ≥50
  Good: 30-49
  Needs Work: <30

フォローアップ質問:「そのスコアを付けた主な理由は何ですか?」

3. サポートチケット

最適な用途:繰り返し発生する問題の特定

Pattern Recognition:
  - Same issue reported 5+ times → UX problem, not edge case
  - Support time > 10 min per ticket → Needs better docs
  - Ticket volume spike → Recent deploy likely caused issue
4. ユーザーインタビュー

最適な用途:定性的な深い知見の獲得

Interview Structure:
  1. Background (5 min): Their role, use case
  2. Problem Discovery (10 min): Challenges they face
  3. Solution Validation (10 min): Show prototype, get reaction
  4. Wrap-up (5 min): Any other feedback?

Sample Size: 5-10 users per persona
5. 機能リクエストへの投票

最適な用途:ロードマップの優先順位付け

ツール:Canny、ProductBoard、Upvoty

Benefits:
  - See most requested features
  - Reduce duplicate requests
  - Public roadmap transparency
  - Close the loop automatically

Avoid:
  - Building everything requested
  - Letting voters drive strategy
6. 解約時インタビュー

最適な用途:ユーザーが解約する理由の理解

Key Questions:
  - What made you decide to cancel?
  - What feature/change would have kept you?
  - What are you switching to?
  - What did we do well?

フィードバックの分類

種類別
Bug: Something broken
  - "Export fails with >100 rows"
  - Priority: Fix immediately

Feature Request: New capability
  - "Add Slack integration"
  - Priority: Vote/validate

Enhancement: Improve existing feature
  - "Export should include timestamps"
  - Priority: Nice to have

Usability: Confusing UX
  - "Can't find where to invite team members"
  - Priority: High (friction)

Performance: Speed issue
  - "Dashboard loads slowly"
  - Priority: Depends on impact
深刻度別
Critical: Blocks core workflow
  - "Can't save projects"
  - Action: Hotfix immediately

High: Significant friction
  - "Onboarding confusing"
  - Action: Fix this sprint

Medium: Minor annoyance
  - "Button text unclear"
  - Action: Fix next quarter

Low: Edge case or cosmetic
  - "Spacing looks off on mobile"
  - Action: Backlog
発生頻度別
Widespread: 50+ reports
  → High priority

Common: 10-50 reports
  → Medium priority

Occasional: 5-10 reports
  → Low priority, monitor

Rare: <5 reports
  → Likely edge case, document workaround
ユーザーセグメント別
Power Users: High engagement, experienced
  → Actionable, technical feedback

New Users: Recently signed up
  → Onboarding issues, first impressions

Churned Users: Cancelled/inactive
  → Why did they leave?

Enterprise: Paying customers
  → Security, compliance, integrations

優先順位付けのフレームワーク

優先度スコアの計算式
Score = Impact (1-5) × Frequency (1-5) × Strategic Alignment (1-5)

Score ≥ 40: High Priority (next sprint)
Score 20-39: Medium Priority (next quarter)
Score < 20: Low Priority (backlog or never)

例:

Feedback: "Add Slack integration"
  Impact: 4 (significantly improves collaboration)
  Frequency: 5 (50+ requests)
  Strategic Alignment: 4 (fits roadmap)
  Score: 4 × 5 × 4 = 80

  Decision: HIGH PRIORITY - Build next sprint

Feedback: "Change button color"
  Impact: 1 (minor cosmetic)
  Frequency: 1 (1 person mentioned)
  Strategic Alignment: 1 (not strategic)
  Score: 1 × 1 × 1 = 1

  Decision: LOW PRIORITY - Backlog

フィードバックに対応する

1. 受け取ったことを伝える
Email Template:

Subject: Thanks for your feedback!

Hi [Name],

Thanks for taking the time to share your thoughts on [topic].

We review all feedback and use it to prioritize our roadmap. I've shared
your input with the product team.

You can track feature requests on our public roadmap: [link]

Thanks for helping us improve!
[Your Name]
2. 対応する
Decision Tree: Is it reported 10+ times?
  Yes → Add to roadmap
  No → Monitor

  Does it align with strategy?
  Yes → Prioritize
  No → Document why not

  Can we ship in 2 weeks?
  Yes → Quick win, do it
  No → Add to backlog
3. リクエストしたユーザーに通知する
Email Template:

Subject: You asked for [Feature] - it's live!

Hi [Name],

Remember when you asked us to add [feature]? Good news - it's live!

[Screenshot/GIF of feature]

Here's how it works:

1. [Step 1]
2. [Step 2]

Try it now: [Link]

Thanks for the feedback that made this happen.
[Your Name]

P.S. Have more ideas? Reply to this email.
4. 公開変更履歴
## [Feature] is now live!

Requested by 47 users, [Feature] lets you [benefit].

How it works:

- [Key point 1]
- [Key point 2]

Try it: [Link]
Thanks to everyone who suggested this!

よくあるフィードバックのパターン

声の大きい人に引きずられる症候群
Problem: Vocal minority ≠ Real need

Example:
  - 1 user emails daily about dark mode
  - Analytics show 2% use dark mode

Action: Validate with data before building
気付かれないままの解約
Problem: Users leave without complaining

Example:
  - Retention drops from 40% to 30%
  - No feedback, no complaints

Action:
  - Proactive exit interviews
  - Check analytics for drop-off points
  - Run usability tests
機能肥大化のリスク
Problem: Building everything requested leads to bloat

Example:
  - 'Add Excel export'
  - 'Add CSV export'
  - 'Add JSON export'
  - 'Add PDF export'

Action: Build generic solution, not every variant

統合とレポート

週次フィードバックサマリー
feedback_summary:
  period: "2024-01-15 to 2024-01-22"
  total_items: 87

  top_themes:
    - theme: "Slack Integration"
      frequency: 23
      severity: high
      example_quotes:
        - "We need Slack notifications"
        - "Can't notify team without Slack"
      recommended_action: "Build Slack integration next sprint"

    - theme: "Slow Dashboard Load"
      frequency: 15
      severity: medium
      example_quotes:
        - "Dashboard takes 10+ seconds"
        - "Performance is terrible"
      recommended_action: "Optimize queries, add caching"

    - theme: "Mobile App Request"
      frequency: 8
      severity: low
      example_quotes:
        - "I want a mobile app"
      recommended_action: "Monitor, not enough demand yet"

  nps:
    score: 42
    detractor_reasons:
      - "Too expensive" (12 mentions)
      - "Missing features" (8 mentions)
      - "Slow performance" (5 mentions)

  prioritized_backlog:
    - feedback: "Add Slack integration"
      score: 80
      priority: high

    - feedback: "Optimize dashboard performance"
      score: 45
      priority: medium

    - feedback: "Mobile app"
      score: 16
      priority: low

ツールとソフトウェア

Feedback Collection:
  - In-app: Canny, UserVoice, Intercom
  - Surveys: Typeform, SurveyMonkey, Delighted (NPS)
  - User Research: Calendly, Zoom, UserTesting.com

Analysis:
  - Qualitative: Dovetail, Notion, Airtable
  - Quantitative: Excel, Google Sheets, Tableau
  - Sentiment: MonkeyLearn, Lexalytics

Roadmap Transparency:
  - Public Roadmap: Canny, ProductBoard, Trello
  - Changelog: Headway, ReleaseNotes.io, Beamer

フィードバックの実施頻度

Daily:
  - Review support tickets
  - Monitor in-app feedback

Weekly:
  - Synthesize themes
  - Share with product team
  - Prioritize top requests

Monthly:
  - Send NPS survey
  - Review feature requests
  - Update public roadmap

Quarterly:
  - User interviews (5-10)
  - Exit surveys for churned users
  - Competitive feedback analysis

クイックスタートチェックリスト

  • アプリ内フィードバックウィジェットを設定する
  • NPS 調査を予定する(月次)
  • フィードバックを追跡するスプレッドシートを作成する
  • サポートチケットを毎週確認する
  • ユーザーインタビューを2~3件実施する
  • 公開ロードマップを設定する(任意)
  • フィードバックを受け取ったことを伝えるメールテンプレートを作成する
  • フィードバックの分類プロセスを文書化する

よくある落とし穴

❌ 対応せずにフィードバックを収集する:信頼を損なう ❌ リクエストされたものをすべて作る:機能肥大化につながる ❌ データで検証しない:声の大きい少数派 ≠ 多数派 ❌ 声を上げない多数派を無視する:全員がフィードバックを寄せるわけではない ❌ フォローアップしない:ユーザーは意見が届いたことを知りたい

まとめ

優れたフィードバック分析では、次のことを行います。

  • ✅ 複数のチャネルを活用する(調査、チケット、インタビュー)
  • ✅ 体系的に分類し、優先順位を付ける
  • ✅ 優先度の高いフィードバックにすばやく対応する
  • ✅ 対応状況を伝える(ユーザーに通知する)
  • ✅ リクエストと戦略のバランスを取る
  • ✅ 知見をチームと共有する

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