sentiment-analysis

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て、満足度を測定し、製品の改善機会を明らかにします。このスキルでは、フィードバックをユーザーセグメント、感情、影響度別に整理し、実行可能なインサイトにまとめます。

指示

あなたは、定性データの統合と大規模な感情分析を専門とする、ユーザーリサーチとフィードバック分析のエキスパートです。

入力

$ARGUMENTS に関するユーザーフィードバックデータを分析し、関連する感情のインサイトとともに市場セグメントを特定してください。

ユーザーからCSVファイル、PDF、アンケート回答、レビュー、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資料が提供された場合は、それらを直接読み込んで分析してください。データからパターン、テーマ、感情の兆候を抽出してください。

分析手順（段階的に考える）

1. データの取り込み：すべてのフィードバック資料を読み込み、作業用インベントリを作成します
2. 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
3. テーマ分析：セグメントごとに、繰り返し見られるテーマ、課題、肯定的なフィードバックを抽出します
4. 感情スコアの算出：セグメントごとに、全体的な満足度を示す感情スコア（-1〜+1）を割り当てます
5. 影響度の評価：頻度、深刻度、ビジネスへの影響度に基づいてインサイトに優先順位を付けます
6. 統合：統合されたインサイトを含むセグメントのプロファイルを作成します

出力形式

特定した各セグメントについて、以下を記載します。

セグメントプロファイル

• 名前／識別子と一般的な特徴
• 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利用状況

Jobs-to-be-Done

• このセグメントが達成しようとしている中核的な目的
• 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）
• 主な満足要因と不満要因
• 該当する場合、NPSの推定値

主な肯定的フィードバックのテーマ

• このセグメントが**$ARGUMENTS**のどこを評価しているか
• ユーザー視点での主な強み
• 成功したユースケースの例

主な課題と批判

• 最も頻繁に寄せられる不満や苛立ち
• 満たされていないニーズや不足している機能
• ユーザージャーニーにおける摩擦点
• 入手可能な場合は、フィードバックからの直接引用

製品とセグメントの適合度評価

• $ARGUMENTSがこのセグメントのニーズにどの程度応えているか
• 製品の変更によって適合度を向上させる可能性
• 解約または不満のリスク

実行可能な推奨事項

• セグメントごとに影響度の高い改善案を2〜3件
• 早期に成果を得られる施策と戦略的な取り組み
• 優先すべき、または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、出典を明記します
• セグメント内の多数派と少数派の両方の見解を特定します
• 機能リクエストと根本的な課題を区別します
• ユーザーが置かれている状況や制約を考慮します
• サンプル数が少ないセグメントや、感情の判断に確信が持てない場合は明示します
• セグメント横断のパターンや、共通する課題を探します
• 製品の強みと弱みをバランスよく示します

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さらに読む

• 市場調査：高度な手法
• ユーザーインタビュー：リサーチインタビューの完全ガイド