こんな人におすすめ：
- 顧客の声を活かして製品やサービスを改善したいマーケター
- チームのパフォーマンス向上のため効果的なフィードバックを模索するマネージャー
- データ分析を活用してビジネス課題を解決したいビジネスアナリスト
プロンプト例：
フィードバック分析フレームワークに基づき、顧客からの不満コメントを分類し、主要な問題点を3つ挙げてください。また、それぞれに対する改善提案を示してください。
プロンプト例の出力結果：
- 問題点1：商品の配送遅延が頻繁に報告されています。
改善提案：配送業者との連携強化と追跡システムの導入により問題の早期把握と対応を行う。 - 問題点2：カスタマーサポートの応答時間が長い。
改善提案：FAQの充実とチャットボットの導入で初期対応を自動化し、応答時間を短縮。 - 問題点3：商品の説明が分かりにくいという指摘。
改善提案：製品説明ページを再構築し、ビジュアルや動画を活用して分かりやすくする。
フィードバック分析フレームワークとは、顧客やチームから得られたフィードバックを体系的に収集・整理し、問題点や改善点を明確化するための手法です。自然言語処理（NLP）などの技術を活用することで、センチメント分析（感情把握）、トピックモデリング（テーマ抽出）、キーワード抽出、テキストクラスタリングなど多角的に分析可能です。この分析によって、製品やサービスの質の向上や業務プロセス改善に役立ちます[1][2]。
また、フィードバックを効果的に伝えるための構造化されたフレームワークも存在し、その代表例が「SBI型フィードバック」です。これはSituation（状況）→Behavior（行動）→Impact（影響）の順にフィードバックを伝え、相手にわかりやすく納得感のあるコミュニケーションを促します。業務の現場におけるポジティブ・ネガティブ双方のフィードバックに利用可能です[3][4]。
ビジネス分析の文脈では、フィードバック分析は市場動向の把握や戦略策定に欠かせない要素であり、SWOT分析やPESTLE分析などの他のフレームワークとも組み合わせて活用されます。これにより組織は戦略目標達成に向けた効率的な施策立案が可能となります[2]。
以上のように、フィードバック分析フレームワークは単なるデータ収集にとどまらず、収集した情報を多面的に解析し、実際の改善行動に結びつけるための重要なツールです。AIツールを活用すれば業務効率化にもつながるため、積極的に取り入れることが推奨されます。
