今回のアップデートにより、Dataspaceは単なるアンケートツールから、より賢く、強力なデータプラットフォームへと進化しました。
11月5日にオープンするAIベースの分析サービス「インサイトウィキ(Insight Wiki)」では、アンケートデータと分析目的を入力するだけで、AIが自動的に主要なインサイト、示唆、および実行可能な戦略を提案します。
従来の複雑で時間のかかるデータ解釈プロセスを瞬時に解決できるため、誰でも簡単に迅速にデータから意味のあるインサイトを発見できます。
さらに、データ収集と分析をより正確かつ効率的にする新機能が追加されました。
代表標本サンプリング：ターゲットとなる母集団の特性を反映したサンプルを素早く簡単に作成できるようになり、全体を調査するのが難しくても、バランスの取れた信頼性の高い分析結果を得ることができます。
選択肢表示ロジック：回答に応じて次の選択肢が自動的に非表示になり、必要な情報だけを表示することで、データの信頼性を向上させます。
今すぐアップグレードされたDataspaceを体験し、データから新しいインサイトを発見する楽しさを体験してください。
Dataspace | AI
インサイトウィキEarly Accessが開始されました。
アンケートを終えた後にこんな悩みを感じたことはありませんか？
「収集したデータをどう解釈すればいいのか？」
「このデータを元にどんな決定を下すべきか？」
これらの悩みを解決します。新しく登場したインサイトウィキ(Insight Wiki)は、Dataspaceに蓄積されたアンケートデータを選択し、分析目的を入力するだけで、AIが自動的に主要なインサイト、示唆、実行可能な戦略まで整理します。
例えば、新製品の発売前に消費者の反応を把握したり、ターゲット層が製品を選ぶ理由や購買意欲の高いセグメントを知りたい場合、インサイトウィキにその情報を入力してください。すると、Opensurveyの10年以上のリサーチ経験を基に、リサーチ専門家レベルの分析結果と共に、ユーザーの業務コンテキストに合わせた実行可能な戦略と提案を提供します。
また、業界別トレンドレポートをインサイトウィキの分析データとして活用し、最新の市場動向や消費者のトレンドを反映した実用的で戦略的なインサイトを提供します。
現在、インサイトウィキEarly Accessに申し込めるので、データをもっと迅速かつ賢く活用して次の戦略を準備してください。
Dataspace | 収集
代表標本サンプリングでより賢く簡単にアンケートを運営しましょう。
消費者パネルを活用したスクリーニングアンケートで「代表標本」を選んでサンプリングできるようになりました。
代表標本は、スクリーニング条件を満たす回答者（例：過去3ヶ月以内に特定の製品やブランドを購入した人）の性別・年齢構成比を反映させた、母集団を代表するサンプルです。例えば、全国の20〜50代の消費者を対象にアンケートを実施する場合、年齢・性別・地域比率を実際の人口分布に合わせて自動構成することで、代表性のある結果を素早く簡単に確保できます。
今後は、複雑なクォーター設定を行うことなく、発現率を確認し、目標回答数を入力するだけで、代表標本基準に基づいたグループ別の回答構成が自動で完成します。これにより、迅速にアンケートを進めながらも、母集団の特性を反映したデータを取得できます。
Dataspace | 編集
不要な選択肢を非表示にし、必要な情報だけを収集しましょう。
アンケート作成時に、以前の質問でどのように回答したかに応じて、次の質問の選択肢を応答者ごとに変える必要がある場合があります。
例えば、次のようなアンケートがあります。
Q1: どこで商品を購入したことがありますか？「オンライン」または「オフライン」の選択肢からすべて選んでください。
Q2: 提示されたオンラインまたはオフラインの詳細チャネルの中で、実際に購入した場所をすべて選んでください。
この場合、Q1で「オンライン」を選択した応答者にのみ、Q2のオンラインの詳細チャネルを表示し、Q1で「オフライン」を選択した応答者にのみ、Q2のオフラインの詳細チャネルを表示する設定が、「選択肢表示ロジック」機能を使って可能になります。
これにより、以前の回答に関連する選択肢だけを表示でき、応答者の体験はより直感的でスムーズになり、収集されたデータはより明確で信頼性の高いものとなります。
📢 その他にも見逃せない重要な変化！
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