Text iQを基盤とするアンケートフロー

Text iQを活用したアンケートフローについて

回答者がアンケートに対してオープンなフィードバックを提供
すると、クアルトリクスは回答の感情、回答で使用されるトピック、特定のトピックの感情を評価できます。これらの計算を行ったら、分岐ロジックを使用して、回答者の感情や回答に含まれるトピックに応じて、アンケートのさまざまなパスに回答者を送信できます。

このページでは、Text iQベースのアンケートフローの設定の基本について説明し、このフローを効果的に使用するアンケートの例を示します。ページ全体で使用する例では、Tread というオンラインストアの所有者です。本調査の目的は、店舗の製品に関する自由記述のフィードバックを求めることです。1 つの例で、回答で損傷に関連する単語を使用したことが検出された場合、回答者に製品を返品するオプションを提供します。別の例では、当社の製品を低品質であると回答したと思われる回答者にメールを送信します。これにより、アンケートのフォローアップや報酬を必要に応じて回答者に送信できます。

テキスト感情の追加 – アンケートフローへのトピック要素

1. ［アンケート］フローに移動します。
   
2. 最初のブロックで［下に追加］をクリックします。
3. テキストセンチメント – トピックを選択します。
4. 質問または埋め込みデータを選択します。ここには、自由回答欄、フォームフィールド、およびその他の自由記述フィールドのみが一覧表示されます。
   
5. 応答全体のセンチメントを分析したり、トピックを追加してそのセンチメントを分析したりできるようになりました。

回答の感情用に埋め込みデータを設定

Text iQ要素のこのセクションでは、回答全体の感情を埋め込みデータフィールドとして保存できます。これは、回答のセンチメントに基づいて分岐ロジックやその他の条件を設定する場合に役立ちます。

1. フィールドの名前を設定します。これらのフィールドに基づいてロジックを構築する際に、この名前が再度使用されます。
   
   ヒント：使いやすくするため、ProductFeedbackSentiment、ProductFeedbackScoreなど、基になっている質問や埋め込みデータの後にこのフィールドの名前を付けることができます。この例では、回答内のトピックだけでなく、質問全体のセンチメントスコアを分析するため、OverallSentimentScore と呼んでいます。
2. この項目でテキストエントリのセンチメントラベルまたはスコアを記録するかどうかを選択します。
   • センチメントラベル：コメントのトーンがポジティブ、ネガティブ、ニュートラル、混合のいずれであるか。このフィールドを使用して分岐ロジックを作成する場合は、ラベルが大文字になり、スペルが正しいことを確認してください（例：「ポジティブ」ではなく「ポジティブ」）。
   • センチメントスコア: コメントのセンチメントに対する A -2 から +2 のスコア。例えば、「I love Love LOVE Your COMPANY!スコアは +2 になります。「私はあなたの会社をやっつける！」など、非常にネガティブな反応-2 になります。A 0 は中立スコアです。
3. プラス記号 (+) をクリックして、別のセンチメント項目を追加します。
4. センチメント項目を削除するには、マイナス符号 ( –) をクリックします。
   

トピックとトピックのセンチメントの追加

トピックを追加するときに、それらのトピックの感情を評価することもできます。たとえば、回答者が混合コメントを行い、レストランのアイスクリームを褒めながら、バーガーを厳しく批判する場合があります。バーガーに対するセンチメントに基づいて、アンケートの異なる部分に分岐することもできますが、必ずしもアイスクリームではありません。

クエリを作成するときは、文が意味を成すように注意してください。接続詞を吊るしたまま (たとえば、”and”、”or” など) がクエリの最後の単語でないことを確認し、スペルをダブルチェックして、括弧を閉じてください。

1. ［トピックを追加して感情を検出する］が表示されている場合は、プラス記号（ + ）をクリックします。
   
2. トピックに名前を付けます。
   
   ヒント：トピックは、より深い洞察を求める対象者など、求めているフィードバックに関連する対象者に基づく必要があります。たとえば、”清潔感” は実店舗にとって良い話題ですが、オンラインストアのフィードバックでは取り上げられそうにありません。トピックは幅広く、偏りのないものにしてください。たとえば、「品質」は「低品質」よりも優れたトピックです。総合的な「品質」のトピックは、製品が構成されている品目ごとにトピックがあるよりも強い場合があります。これは、回答者がすべての資料を名前で呼ぶとは限らず、「見かけ安く、簡単に引き裂ける」などの一般的な評価を選択することになるためです。
   ヒント：すでにトピックを作成したアクティブなアンケートの場合、ドロップダウンをクリックして既存のトピックを選択できます。
   
3. トピックのクエリを設定します。このトピックでタグ付けされるオープンテキスト回答に含める必要がある（または含めない）単語とフレーズを決定します。
   ヒント：このフィールドを空白のままにすることはできません。Text iQは、補遺を使用して、同じ単語の異なる感覚で回答を識別します（例：「クリーン」はクリーン、クリーニング、クリーニング、さらには一般的なスペルミスを「クリーン」のように受け取ります）。ただし、クエリーに追加しない限り、Text iQは同義語（「クリーン」は「衛生」を選択しない）を選択しません。  照会の作成に関する詳細については、リンク先のサポートページを参照してください。
4. 別のトピックを追加するには、プラス記号（ + ）をクリックします。
5. トピックを削除するには、マイナス記号（ – ）をクリックします。
6. トピックごとに新しいセクションが表示され、感情フィールドを設定できます。回答全体に適用される情報を取得するのではなく、ここに移動して、作成したトピック専用の埋め込みデータを追加します。ここでは、トピックごとに以下を取得する埋め込みデータを追加できます。
   
   • Topic Exists ：コメントがこのトピックでタグ付けされているかどうかを示す true/false 値。この項目を使用して分岐ロジックを登録する場合は、値が true または false (大文字/小文字の区別あり) に設定されていることを確認してください。
     例：上記のスクリーンショットの埋め込みデータセットを参照として使用し、応答で損傷、涙のブレーク、またはリップが言及された場合、ダメージトピックが適用され、DamageDetected フィールドが真になります。
   • トピック名：埋め込みデータフィールドの値はトピックの名前です。
   • センチメントラベル：このトピックに関するコメントのトーンがポジティブ、ネガティブ、ニュートラル、混合のいずれであるか。混合は、ポジティブとネガティブの両方のセンチメントが存在することを示すという点で、中立とは異なります。このフィールドを使用して分岐ロジックを作成する場合は、ラベルが大文字になり、スペルが正しいことを確認してください（例：「ポジティブ」ではなく「ポジティブ」）。
   • センチメントスコア: トピックのセンチメントに対する A -2 から +2 のスコア。例えば、「I love Love LOVE Your COMPANY!スコアは +2 になります。「私はあなたの会社をやっつける！」など、非常にネガティブな反応-2 になります。A 0 は中立スコアです。
7. アンケートフローに変更を適用します。

Text iQを活用したアンケートフローを使用してフォローアップの質問をする

このセクションでは、Text iQベースのアンケートフローを使用して回答者をさまざまな質問に送信する製品フィードバックアンケートの作成方法を説明します。特に、製品の損傷を報告した回答者を探しているため、製品を返品する機会を提供できます。また、製品の品質が低いと判断した回答者には、製品再設計でアクションできる具体的な例を求めることができます。

このアンケートは一例にすぎません。ここに含まれるアンケート作成およびトピックのクエリーは、細心の注意を払って開発されていますが、すべての調査ニーズに適合する保証はありません。

アンケートの設定

この例では、想像上の会社から購入した製品について回答者にフィードバックを求めるアンケートを実施しています。この例のサーベイには、以下が含まれます。

• 「イントロブロック」と題された最初のブロック。このブロックは、ユーザーに製品（多肢選択式）を選択し、その製品に関する自由記述のフィードバック（テキストエントリ）を提供するように求めます。
• 「製品の品質が低い」というタイトルの2番目のブロックで、回答者が製品の品質が悪いと感じた理由を詳しく尋ねます（自由回答欄）。
• 「製品損傷」と題した3番目のブロック。このブロックは被害を謝罪し、回答者が商品を返品したいかどうかを尋ねる（多肢選択）。

Text iQフローの設定

この例では、自由記述の製品フィードバック（最初のブロック）を求める自由回答の質問がText iQで分析されています。

アンケートフローと分岐ロジックの設定

調査フローの順序は以下のとおりです。

• アンケートフローの上部にある、製品と自由記述のフィードバックを求める「イントロブロック」。
• Text iQ 要素。

• 最初の分岐:
  • 条件は、埋め込みデータの品質センチメントがネガティブと等しい場合、回答者は［低い製品品質］ブロックに移動し、製品の品質が低いと感じた理由を説明するよう求められます。そのため、このフィードバックに基づいて行動し、製品を改善することができます。
• 2 番目の分岐:
  • 条件は、埋め込みデータ「DamageDetected」が真で、かつ「DamageSentiment」が「ネガティブ」の場合、回答者は「製品損傷」ブロックに移動することを示します。
  • ここでの考え方は、回答で被害について何らかの言及が検出された場合、回答者は破損した製品を返品するかどうかを尋ねられるというもの。DamageSentiment 条件をブランチに追加して、損傷に関するまれなポジティブな発言を行わないようにします。たとえば、”この財布が簡単に損傷しないことが大好きです。”

回答者ビュー

回答者は、レビューしたい製品を選んだ後、製品がすぐに壊れ、品質が悪いようです。

「品質」という言葉と「ひどい」という言葉のネガティブな感情が高いことから、「Low Product Quality」ブロックが現れ、回答者に製品があんなに品質が低いものについて詳しく尋ねる。

「裂け」という言葉を使用しているため、「製品損傷」ブロックが表示され、回答者に製品を返品するかどうかを尋ねる。

Text iQを活用したアンケートフローを使用したメールタスクの送信

特定の基準に適合する回答者がアンケートを終了すると、メールを送信できます。メールは回答者に送信されるか、同僚の静的なリストに送信されます。

この例では、製品品質に対する否定的な感情を示した回答者にフォローアップメールを送信します。

1. Text iQアンケート要素をアンケートに追加します。
   
2. トピック「品質」を追加します。ここでは、このトピックに対するクエリは、”(品目、品質、または条件) および (悪い、安い、贅沢な、高い、低い、大きい、または悪い) でした。
3. 品質トピックの埋め込みデータを設定できる場所まで下にスクロールします。
   
4. 項目に QualityScore という名前を付けます。
5. センチメントスコアフィールドと同じ値に設定します。
6. アンケートフローに変更を適用します。
7. ワークフロータブに移動します。
   
8. [Create a workflow] をクリックしてから [Started by an event] をクリックし、作成した調査回答に基づいて新しいイベントベースのワークフローを作成します。
9. トピックの感情埋め込みデータに基づく条件を追加します。この例では、「QualityScore」と呼んでいます。
   
10. より小さい (Less Than) を選択します。
11. ゼロ (0) を入力します。センチメントスコアは -10 から +10 までの任意の値にすることができ、負の値はマイナスのセンチメントを表します。このロジックは、ネガティブなセンチメントスコアを持つすべてのユーザーにメールを送信することを意味します。
12. 電子メールタスクを追加します。
    
13. 連絡先リストを使用してクライアントにメールを送信したか、質問でメールアドレスを求められたかに応じて、テキストの差し込みボタンを使用して、アンケートの質問またはパネルフィールド（連絡先フィールド）を追加します。
    
14. 電子メールタスクの記述とカスタマイズを終了します。回答者がアンケートを終了してメールが送信されるまでの時間を選択することもできます。

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