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analyze-feedback

プラグイン: amplitude
ソース: GitHub で見る ↗

説明

顧客フィードバック（ユーザーからの意見や要望）を、機能追加のリクエスト、バグ報告、困っていること、肯定的な評価などの実行可能なテーマにまとめます。次のような場合に使用: - 製品開発の予定を立てるとき - ユーザーの満足度や要望を把握したいとき - 特定の問題について詳しく調べるとき - 顧客の声をまとめたレポートを作成するとき

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Synthesizes customer feedback into actionable themes including feature requests, bugs, pain points, and praise. Use when planning product roadmap, understanding user sentiment, investigating specific issues, or preparing voice-of-customer reports.

ユースケース

製品開発の予定を立てるとき
ユーザーの満足度や要望を把握する
特定の問題について詳しく調べる
顧客の声をまとめたレポートを作成する

本文（日本語訳）

フィードバック分析

顧客からの意見を包括的に見直し、個別の機能リクエストを調査し、顧客の満足度を理解したうえで、簡潔で実行可能な顧客の声をまとめたプレゼンテーションを作成します

実行手順

ステップ1：利用可能なデータソースを確認

Amplitude:use_amplitude_ai_feedback を facet: "sources" で使用して、接続されているフィードバックチャネル（アンケート、サポート、アプリレビューなど）を確認します。

ステップ2：テーマ別インサイト（重要な気づき）を取得

Amplitude:use_amplitude_ai_feedback を facet: "insights" で使用し、以下のフィルターを適用します：

タイプでフィルター：request（要望）、complaint（苦情）、lovedFeature（好評機能）、bug（不具合）、painPoint（課題）
日付範囲でフィルター：最近のフィードバックを抽出
チャネルでフィルター：特定チャネルの分析

ステップ3：特定のテーマを詳しく掘り下げる

主要インサイトについては、Amplitude:use_amplitude_ai_feedback を facet: "mentions" で使用して、各テーマの背景にある実際のユーザーフィードバックを確認します。

ステップ4：ユーザー属性データと連携

Amplitude:use_amplitude_cohorts を action: "list" で使用して、フィードバックテーマが以下と相関しているかを確認します：

ユーザー登録からの期間（新規ユーザー vs 既存ユーザー）
プラン種別（無料 vs 有料）
利用レベル（パワーユーザー vs ライトユーザー）

ステップ5：分析結果をプレゼンテーション形式で整理

構成は以下の通りです：

概要: 分析対象となったフィードバックソース数と記述件数、および分析から得られた主要な気づきを1行で簡潔に説明。
緊急対応が必要な課題 🚩: 顧客から報告された主要な不具合・問題・課題。特に指示がなければ3～4つのテーマを記載。
ユーザーからの機能リクエスト 💡: 顧客から寄せられた主な機能リクエスト。特に指示がなければ3～4つのテーマを記載。
好評の声 ❤️: 顧客から寄せられた主な賞賛・好評機能。特に指示がなければ1～2つのテーマを記載。
感情分析: テーマの全体像、1～5段階での感情スコア（5が最も良好）、および裏付けとなる具体的な意見を簡潔に概説。
優先度付きの改善提案: 対応すべき重要な提案トップ3～7個を、実行可能な形で簡潔にまとめたセクション。各提案のタイトル前に [p0]、[p1]、[p2]、[p3] を付けて優先度を表示（p0が最も緊急、p3が最小優先度）。

ベストプラクティス

調査と分析は包括的に行い、回答は簡潔で実行可能な形で提示します。
重複したセクションや同じ結論を繰り返さないようにします。
各テーマについて1～2件の代表的な顧客意見を記載します。テーマをよく説明している最良の意見を優先し、受信日時と情報源を明記します。意見が長い場合は、テーマに関連する部分のみを引用します。
テーマを説明する際は、記述件数、主要な情報源、最新性を簡潔にまとめて記載します。
各テーマは以下のように統一されたフォーマットで記載：

簡潔で説明的なテーマ名（X件の記述）実行可能な1行説明、または複数の簡潔な箇条書きで、具体的な課題・リクエスト・好評内容、フィードバック対象の時期、主要な情報源を説明
- 「テーマを裏付ける顧客の意見」- 情報源（受信日）
- 「テーマを裏付ける顧客の意見」- 情報源（受信日）
優先度付きの改善提案セクションでは、各提案は長いテーマの説明ではなく、1行の簡潔で実行可能な箇条書きにします。
最後に実行内容のまとめは記載せず、優先度付きの改善提案で終了します。
可能な場合は、フィードバックをユーザーの行動データと結びつけます。

原文（English）を表示

Analyze Feedback

Perform comprehensive feedback reviews, investigate specific feature requests, understand customer sentiment, then prepare concise but actionable voice-of-customer presentations

Instructions

Step 1: Understand Available Sources

Use Amplitude:use_amplitude_ai_feedback with facet: "sources" to see which feedback channels are connected (surveys, support, app reviews, etc.).

Step 2: Get Themed Insights

Use Amplitude:use_amplitude_ai_feedback with facet: "insights" and appropriate filters:

Filter by types: request, complaint, lovedFeature, bug, painPoint
Filter by date range for recent feedback
Filter by source for channel-specific analysis

Step 3: Drill Into Specific Themes

For top insights, use Amplitude:use_amplitude_ai_feedback with facet: "mentions" to see the actual user feedback driving each theme.

Step 4: Connect to User Segments

Use Amplitude:use_amplitude_cohorts with action: "list" to understand if feedback themes correlate with:

User tenure (new vs. established)
Plan type (free vs. paid)
Usage level (power users vs. casual)

Step 5: Present Findings

Structure as:

Summary: Concise one-liner explaining the number of feedback sources and mentions analyzed along with the key takeaways from the analysis.
Urgent Issues 🚩: Top bugs, issues, or pain-points noted by customers. Share 3-4 themes here unless prompted otherwise.
Top Feature Requests 💡: Top feature requests noted by customers. Share 3-4 themes here unless prompted otherwise.
Praises ❤️: Top praises or loved features noted by customers. Share 1-2 themes here unless prompted otherwise.
Sentiment Analysis: Share a very concise overview of the themes, sentiment on a scale from 1-5 (5 being highest), and snippets of evidence.
Prioritized Recommendations: Very concise section recapping the top 3-7 specific actionable recommendations (unless prompted otherwise) to follow-up on. Inlcude [p0],[p1],[p2],[p3] in front of each title to help size priority with p0 being most urgent and p3 being least.

Best Practices

Be comprehensive in your investigation and analysis but concise and actionable in your response.
Do not repeat duplicate sections or the same takeaway multiple times.
Include 1-2 representative quotes for each theme. Prioritize the best quotes that explains the theme. Include when it was received and what source it came from. If the quote is long, only quote the relevant section tied to the theme.
When describing a theme, include the mention volumes, key sources, and recency in a concise manner.
Each theme should have consistent formatting like: Concise But Descriptive Theme Name (X mentions) Actionable one-line description or multiple concise bullet-points explaining what the specific issue or request or praise is, what time period the feedback was relevant for, and key sources the theme came from
- "Customer quote backing the theme" - Source name (Received date)
- "Customer quote backing the theme" - Source name (Received date)
For the Prioritized Recommendations section, each recommendation should just be 1 concise but actionable bullet-point instead of a long theme overview.
Do not recap what you did at the very end and just end after the concise prioritized recommendations.
Connect feedback to behavioral data when possible.

原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。