Exploreでは、フィードバックレポートを生成する方法が2つあります。
- プロンプトレポート。テンプレートを含むプロンプトインターフェースを使って、自然言語を使って質問をしたりフィードバックのテーマを特定したりできます。これらはPendoのAI機能を使用しています。
- フィルタのみのレポート。フィルタを適用することで、プロンプトを入力せずに、条件に一致するすべてのフィードバックを取得できます。インターフェイスで［フィルタを追加］を選択して複数のフィルターを適用し、［生成］を選択します。
Exploreの仕組みの詳細については、「リッスンでAIを活用してフィードバックを分析する」をご覧ください。
この記事では、Exploreで最も関連性の高い結果を得るための、プロンプトの書き方とフィルタの適用に関するベストプラクティスを概説します。
全体的なベストプラクティス
重要：フィルタは、文章によるプロンプトで言及されても自動的には適用されません。適用するデータセットを指定するには、手動でフィルタを適用する必要があります。
- 特定のトピックに関するすべてのフィードバックを処理するには、フィルタのみのレポートを生成します。
- テーマを要約したり、自然言語の質問に答えたりするには、プロンプト付きレポートを作成します。
- 最適な結果を得るには、フィルタと自然言語プロンプトを組み合わせることで、処理されるデータの精度を高め、よりパーソナライズされたレポートを作成できます。
自然言語プロンプトのベストプラクティス
Exploreで自然言語プロンプトを入力する際に最良の結果を得るには：
- 一般的な質問から始めて、より具体的な質問をしてリクエストを絞り込みましょう。
- 例えば、セグメントを選んで「このコホートで最も重要な仕事は何ですか？」と尋ねてみてください。レポートを作成した後、その結果に基づいて「[トピックを挿入]についてもっと詳しく教えてください」と質問することができます。
- どんなインサイトを求めているのか具体的に伝えてください。
- 例えば、「オンボーディングを終えた後、ユーザーが最も頻繁に言及する機能は何ですか？」といった質問です。
- センチメント、テーマ、結果について直接的な質問をしてください。
- 例えば、「モバイルナビゲーションに関するよくある不満は何ですか？」や「ユーザーが表明した上位5つの不満点をまとめてください。」といった質問です。
- ユーザーが言いそうな内容に合ったプロダクト名やフィーチャー名を使いましょう。表現が異なる場合は同義語を含めてください。
- プロンプトは一度に1つの質問に限定しましょう。複合的なプロンプトや複数部分からなるプロンプトは、予期せぬ方法で解釈される可能性があります。質問は順番に尋ねても構いません。
プロンプトでフィルタを使用する際のベストプラクティス
フィルターはプロンプトが適用されるデータセットを絞り込みます。それらを文章のプロンプトと組み合わせて活用することで、AI生成の結果の関連性を高めましょう。
- 対象となるフィードバック源を特定する。
- フィルターとセグメントを組み合わせましょう。一定期間内のプロダクト使用状況に基づいたセグメントを活用し、製品エリアで絞り込むことで、より正確な結果が得られます。