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Text iQのベストプラクティス

Text iQのベストプラクティスについて

テキスト分析を実行する場合、分析が包括的なものとなるように、データ収集の前、最中、および後に実行するステップがあります。このページには、QualtricsでText iQデータを収集して解釈するベストプラクティスが含まれています。

Text iQ用のアンケートの設計

テキスト分析を実行するためにデータを収集する場合は、アンケートデザインを正しく設定することが重要です。このセクションのヒントは、常に高品質のテキストデータを取得するためのアンケートの作成に役立ちます。

自由回答の質問を設計するときは、回答の長さを考慮し、対応する質問のバリエーションを選択します。たとえば、回答者からの長い回答が必要な場合は、エッセイバリエーションを選択します。一文の回答のみが必要な場合は、単一行のバリエーションを選択します。
自由回答の質問では回答を強制使用しないでください。すべての回答者に意見があるわけではないため、テキスト回答を入力する必要がある場合、データセットに値を提供しない「N/A」、「Nope」、「No」などを追加することがよくあります。
1つの自由回答の質問で複数の質問をしないでください。たとえば、「何が好きでしたか？気に入らなかった点は何でしたか？」分析をより簡単かつ正確にするために、を 2 つの個別の質問に分割する必要があります。
アンケートのテキスト入力質問の数を制限して、アンケートの疲労を防ぎます。自由回答の質問では、回答者に多くの労力を要する場合があります。アンケートに自由回答の質問が多いほど、回答者がアンケートを終了する可能性が高くなります。
回答者がアンケートを行うときに、テキスト分析とセンチメント分析をリアルタイムで実行できる、Text iQベースのアンケートフローの使用を検討してください。これにより、分岐ロジックと表示ロジックを使用してアンケート内のフォローアップ質問を動的に尋ねたり、自由回答欄の回答に基づいてクアルトリクスチケットをトリガーしたりすることができます。

テキストトピックの作成

全体として、Text iQでトピックを設計することは反復プロセスです。さらに回答が収集されるため、既存のトピッククエリを変更するか、新しいクエリを作成して適切なコメントを取得する必要がある場合があります。ただし、時間の経過とともにクエリが絞り込まれると、それ以降の更新に必要な作業が少なくなります。

Text iQでトピックを設計する際には、トップダウン、ボトムアップ、自動の 3 つの方法を使用できます。これらのアプローチは相互に排他的ではないため、トピックを開発する際には、これらすべてのアプローチを組み合わせて使用することを検討してください。

トップダウン：このアプローチでは、回答に表示されると思われる内容に基づいてトピックの構築を開始します。これは、回答で期待される内容に関するクエリを作成することと、クアルトリクスの分野別エキスパートが開発し、さまざまな業種に固有の事前作成クエリを含むトピックを含むスターターパックを使用して作成することで実現できます。スターターパックが業界に完全に適合しない場合は、さまざまなスターターパックから特定のトピックを選択して選択し、分析に含めることができます。
ボトムアップ：このアプローチでは、トピックをすぐに作成するのではなく、回答を読んで傾向を把握し、適切な回答を取得するクエリを構築することで、それらの傾向に適合するトピックを作成します。
自動：このアプローチでは、クアルトリクスを利用してトピックの作成を通知します。回答が収集されると、クアルトリクスが回答を分析して、作成するトピックをガイドします。クアルトリクスは、回答に基づいてトピックを推奨することもできます。

トピックを設計
した後、トピック階層を使用して類似するコンセプトをグループ化することを検討してください。これは、トピックモデルがより複雑な場合に特に役立ちます。すべてのトピックについて、Text iQはトピックレベルの感情を分析し、テキスト回答をより詳細に理解します。

すべてのコメントにトピックが必要なわけではありませんが、コメントのグループが既存のトピックに収まらない場合は、新しいトピックを作成してそれらの回答を取得してください。または、コメントが必要なときに既存のトピックでタグ付けされていない場合は、クエリを変更して、新しい回答を取得する前に見つからない可能性があるキーワードを含めます。タグ解除されたコメントを表示するには、トピックバーなしでコメントをクリックします。

Text iQデータからインサイトを取得

トピックを開発したら、分析の実行を開始して洞察を獲得し、行動を起こすことができます。また、Text iQデータの分析を実行する場合は、Text iQが集計で最も強力であることを覚えておいてください。コメントに微妙な微妙な微妙な微妙な微妙な微妙な微妙な微妙な違いがあるため、すべてのアンケート回答でセンチメントが 100% 正確ではない場合がありますが、集約データによって有意義なインサイトが得られ、プログラムを改善することができます。センチメント分析の詳細については、「センチメント分析」サポートページを参照してください。

Text iQのウィジェット

Text iQには、分析を開始するためのウィジェットがいくつか含まれています。これには、トピックの感情を調べるバブルチャート、トピックと感情の変化ウィジェットを使用して、トピックと感情が時間の経過とともにどのように変化したかを示します。また、キーワードを視覚化するワードクラウドウィジェットも含まれます。詳細については、「Text iQのウィジェット」を参照してください。

ダッシュボードでの分析

CX/EXダッシュボードでText iQデータを分析して、組織が行動を起こし、エクスペリエンスを改善するためのインサイトを明らかにします。ダッシュボード設定とText iQデータはそれぞれ異なりますが、以下のリソースでは、開始するための一般情報を提供します。

CXダッシュボードのテキストiQ：CXダッシュボードでText iQデータを使用する方法の概要ページ。
Text iQ（EX）：EXプロジェクトでText iQデータを使用する方法の概要ページ。
Text iQバブルチャートウィジェット（CX + EX）：Text iQバブルチャートウィジェットは、コメントが最も多いトピックとトピック全体の感情を把握するのに役立ちます。吹き出しのサイズは、トピックに添付されたコメントの数を示し、バブルの周囲にあるリングによってトピックの感情が分解されます。
Text iQテーブルウィジェット（CX）: Text iQテーブルウィジェットを使用すると、テキストトピックごとのトピック数、トピックの感情の感情、相対的な重要性などの主要なトピック指標を、トピック数の変更、感情の変更などの洞察に富んだ傾向に加えて、読みやすい形式でレポートできます。
キードライバーウィジェット（CX+ EX): キードライバーウィジェットを使用すると、1 つの結果指標と 1 つ以上の潜在的なドライバーの間の相関関係を確認できます。たとえば、結果の指標は、さまざまなトピックセンチメントスコアの潜在的な推進要因に対する総合満足度などです。
回答ティッカーウィジェット（CX+EX）: 回答ティッカーウィジェットでは、個別の回答情報がスクロールリストに表示され、追加のコンテキストを提供するためにウィジェットで回答の対応する感情スコアを機能させることができます。
ワードクラウドウィジェット（CX + EX）: クラウドウィジェットでは、使用頻度の低い単語よりも使用頻度の高い単語が多く表示されます。これは、コメントに表示されるキーワードを理解するのに役立ちます。

分析のフィルタリングの使用

ダッシュボードフィルター（CX | EX）を使用すると、データを掘り下げて、データを集計するだけで表示できない傾向を見つけることができます。2つの便利なText iQフィルターは、トピックフィルターとトピック感情ラベルフィルターです。これらのフィルタは、上記のウィジェットとともに、以下で詳細に説明されているオープンテキストデータのインサイトを促進するのに役立ちます。

バブルチャートウィジェットを使用して、コメントが最も多いトピックと、最もポジティブなトピックとネガティブなトピックを把握します。特定の吹き出しをクリックして、そのトピックのページフィルタを追加します。または、トピックの感情ラベルフィルターを使用して、該当する特定のトピックに対して非常にネガティブ、ネガティブ、ポジティブ、非常にポジティブ、中立、または混合としてタグ付けされたコメントのみを表示します。

関連するトピックまたはトピックの感情ラベルにフィルタリングしたら、ワードクラウドウィジェットをレビューして、フィルタに関連して最も頻繁に表示される単語を確認します。下には、メニュートピックを表示するためにクラウドという単語がフィルタリングされています。

さらに、回答ティッカーウィジェットを確認して、個別の回答を読み取り、対処する必要がある特定の懸念事項を確認します。たとえば、以下の回答ティッカーウィジェットでは、［メニュー］に対して否定的な回答のみが表示されます。

Text iQデータの傾向を特定する

Text iQデータで傾向を表示すると、改善の余地がある場所と注意すべき点を特定するのに役立ちます。Text iQテーブルウィジェット（CX）に加えて、シンプルなチャートウィジェット（CX & EX）を使用して傾向を視覚化できます。［標準グラフ］ウィジェットを使用した傾向の2つの例を以下に示します。

例：NPS スコアを時間に沿って視覚化し、トピックのフィルタを追加して、さまざまなトピックが NPS スコアにどのように影響するかを把握します。

例：トピックの数と感情を時間に沿って視覚化し、その傾向を確認します。

Text iQを含むダッシュボード通知

ダッシュボード通知では、ダッシュボードの測定基準に重大な変更があった場合に通知が送信されるため、自分とチームがこれらの変更を適宜処理することができます。傾向検出通知は、特にText iQトピックの人気傾向を追跡することを目的としています。特定のトピックが無期限のフィードバックで繰り返し発生する場合、この通知によって、それらの変更を警告することができます。

Stats iQでの分析

Text iQデータはStats iQで分析できます。これは、テキストデータを他の定量的データに関連付ける場合に役立ちます。詳細については「Stats iQでのText iQの分析」を参照してください。