AI Feedback

AI Feedbackは、サポートチケット、アプリレビュー、通話録音、ソーシャルチャネルからのカスタマーフィードバックを機能リクエスト、苦情、バグなどのカテゴリに自動的にグループ化し、それらのインサイトをAmplitudeのコホート、セッションリプレイ、実験に関連付けることで、それらを調査し、それに基づいて行動できるようにします。また、インサイトから直接ガイドやサーベイを作成することもできます。

フィードバックイベントは、次のようなユースケースに関する情報を収集します。

• 特定のプロダクト分野に関するフィードバックを提供します。
• 不満点や高く評価されている機能を特定すること。
• 機能のリクエスト。
• 重要なポイント。

AIがお客様のデータをどのように使用するかやその他のコンプライアンスの詳細については、「Amplitude AIへの信頼」をご覧ください。

フィードバックイベントの仕組み

AI Feedbackは、フィードバックイベントを使用してユーザーのフィードバックを記録し、インサイトを作成します。

取り込まれたコメント、チケット返信、レビュー、通話発話、または貼り付けられたスニペットはそれぞれ、「[AI Feedback] Feedback」という名前の1つのAmplitudeイベントになります。 これにより、プロダクトの行動に使用しているのと同じチャート、コホート、セグメンテーションツールを使用して、カスタマーの声を分析できます。

推奨されるイベントプロパティ：

ユーザープロパティ:

• author：ソースによって報告された著者名またはハンドルです。 匿名のフィードバックの場合は null となることがあります。
• <AUTHOR_EMAIL>: 作成者のメールアドレスです。ユーザーマッピングで設定したユーザープロパティ名の下に設定されます。

ユースケース例

• ソースごとのフィードバック量のチャート: [AI Feedback] Feedback を feedback_source_type でグループ化したチャートにより、時間の経過とともにどのソースがフィードバック量を増加させているかを確認できます。
• 時間の経過とともにインサイトを追跡: [AI Feedback] Feedbackフィルタリングされたチャートを活用し、feedback_insightsフォローしたい特定のインサイト名を選択することで、これらのテーマに対するメンションが時間の経過とともにどのように変化しているかを確認できます。
• アプリストアの評価傾向を監視: feedback_source_typeをIOSに設定し、週ごとにグループ化されたfeedback_source_ratingの平均をチャートに表示することで、アプリストアのスコアの推移を追跡できます。
• 最高のアプリレビューを表示: [AI Feedback] Feedback を feedback_rating （例：5つ星のレビュー）でフィルタリングし、 feedback_source_type を IOS に設定して、アプリストアで人気の高いレビューを見つけます。

データソースの設定

顧客からインサイトを得るには、少なくとも1つのデータソースをAmplitudeに追加する必要があります。 データソースとは、カスタマーからのフィードバックを保管するための場所です。一般的なデータソースには、Zendesk、Salesforce、Redditなどがあります。 また、個々のCSVファイルまたはDOCXファイルをデータソースとしてアップロードすることもできます。

たとえば、会社がRedditでディスカッションを行っている場合、AI FeedbackをサブRedditのURLに直接ポイントすることで、連携を設定できます。その後、AI Feedbackはサブレディットを監視し、投稿されたコンテンツからのインサイトを提供します。また、カスタマーとの通話記録を直接AI Feedbackにアップロードすることで、会話からインサイトを得ることができます。

AI Feedbackは、複数のソースからインサイトを同時に取り込み、生成することができます。最初の取り込み後、AI Feedbackは毎日1回フィードバックを取得します。

データソースを追加する

1. Amplitudeを開き、AI Feedbackをクリックしてから、ソースを追加をクリックします。

2. 次のいずれかを選択:

   • 連携への接続：Zendesk、Hubspot、G2などのアプリケーションに接続できます。
   • ファイルをアップロードする：静的CSVまたはDOCXファイルをアップロードできます。
   • テキストを貼り付けます: テキストを AI Feedback に直接貼り付けることができます。

3. 連携を接続している場合:

   • お使いのアプリケーションを検索するか、リストから選択してください。
   • 連携によっては、そのアプリケーションにログインしたり、関連するメタデータタグを指定したり、AI Feedback を特定の URL に誘導したりする必要がある場合があります。コネクタ モーダルが必要な手順をガイドします。

4. テキストを貼り付ける場合は、分析したいコンテンツをフィールドに貼り付けます。 AI Feedback はコンテンツの解析を自動的に開始します。

5. CSV または DOCX ファイルをアップロードする場合は、[アップロード] をクリックし、アップロードしたいファイルをドラッグアンドドロップします。 CSV ファイルの場合、フィードバック情報として指定する列と、追加メタデータとして使用する列を選択します。

例えば、のようになります。CSV ファイルには、次の列が含まれている可能性があります。

AI Feedback CSVアップロードツールで、使用する列を指定し、**[分析]**をクリックします。 フィードバックを含む列を選択する必要があります。

Slack チャンネルに接続する

Slack チャネルを接続すると、AI Feedback はそのチャネルに投稿されたメッセージからのインサイトを自動的に集約して表示できます。手動でのタグ付けやコピー、コンテキストの切り替えは必要ありません。 ピラー チャネル、サポート エスカレーション チャネル、顧客向けの Slack Connect チャネルはすべて構造化された検索可能なフィードバック ソースになります。

Slack チャンネルをソースとして追加する

1. [AI Feedback] > [ソース] に移動します。
2. [ソースを追加] をクリックします。
3. 「Slack」を検索して選択します。
4. AmplitudeにSlackワークスペースへのアクセスを許可してください。
5. モニターしたいチャンネルを選択します。
6. 次のオプションを設定します：
   • ルックバック範囲: 初期接続時にメッセージをインポートするまでの期間。
   • スレッド返信を含める: トップレベルのメッセージだけでなく、スレッド返信を含めることができます。
7. [接続] をクリックします。

AI Feedbackは、ルックバック期間から既存のメッセージを取り込み、その後毎日新しいメッセージを取得します。

ソースの管理

データソースを追加した後、その設定を変更したり、AI Feedbackからそのソースを削除したりできます。

ソースの設定を変更する

1. _AI Feedback > ソース_に移動します。
2. 変更したいソースの横にある3つのドットメニューアイコンをクリックします。
3. [設定] をクリックします。
4. ソースに設定がある場合は、ここで変更できます。
5. 「ソースに戻る」をクリックして、ソースメニューに戻ります。

ソースを削除する

1. _AI Feedback > ソース_に移動します。
2. 削除したいソースの横にある3つのドットメニューアイコンをクリックします。
3. **[確認] **をクリックします。

サポートされているソース

AI Feedbackは、4つのカテゴリーにわたるさまざまなフィードバックソースに接続します。

サポートとサービス

• Zendesk：サポートチケットとカスタマーとの会話をインポートできます。
• Intercom：カスタマーメッセージとサポートインタラクションをインポートします。
• Salesforce サービス：サービスケースとカスタマーとのコミュニケーションをインポートします。
• Freshdesk：ヘルプデスクのチケットとカスタマーの反応をインポートします。

販売と成功

• HubSpot：CRM のフィードバック、取引ノート、カスタマーとのコミュニケーションをインポートします。
• Gong: 営業コールの記録と会話インサイトをインポートします。

ソーシャルメディアとレビュー

• Slack:特定のSlackチャンネルからフィードバックをインポートします。
• App Store: iOSアプリのレビューと評価をインポートします。
• Google Play ストア:Androidアプリのレビューと評価をインポートします。
• G2: ソフトウェアレビューのフィードバックをインポートします。
• Discord:Discordサーバーチャネルからフィードバックをインポートします。
• Trustpilot: カスタマーレビューのフィードバックをインポートします。
• X: メンションと会話をインポートします。
• Reddit: サブ Reddit のディスカッションやコメントをインポートします。

Amplitude

• AI Assistant Chat：自動的に取り込まれる、エンドユーザーとAmplitude AI Assistantとのチャット。ソース設定は必要ありません。

ファイルのアップロードなど

• CSV：CSVファイルから構造化されたフィードバックデータをアップロードします。
• DOCX：通話記録や調査レポートなどのフィードバック文書をアップロードできます。

AIアシスタントチャット

AI Feedbackは、Amplitude AI Assistantとのエンドユーザーのチャットを自動的に取り込みます。 ソースを設定する必要はありません。 AmplitudeはチャットをAI Feedbackパイプラインに集め、手動で設定されたソースからのフィードバックと同じように、ユーザーからの一般的な質問、フィードバック、機能リクエストに関するインサイトを生成します。

AI Assistantチャットへのフィードバックイベントやインサイトをフィルタリングするには、feedback_source_type を AMPLITUDE_AI_ASSISTANT_CHAT に設定します。

分析パイプライン

AI Feedbackは、従来の機械学習(ML)と大規模言語モデル(LLM)技術を組み合わせたハイブリッドパイプラインを使用しています。従来の ML では、まず非構造化フィードバックを関連グループにクラスター化し、次に、LLM がそれらのクラスターを分析してインサイトを生成します。 このアプローチは、LLMのみの分析よりも正確で迅速で実用的なインサイトを生み出すため、AI Feedbackによりインサイトとメトリックをより頻繁に更新できます。

インサイトの表示

_[新しいインサイト]_タブには、接続されているフィードバックソースから得られたAI生成インサイトが表示されます。 AI Feedbackは分析を実行するたびにこれらのインサイトを再生成するため、このタブのインサイトは一時的です。新しいフィードバックが届き、より関連性の高いクラスターが出現するときに、インサイトは更新され、変更される可能性があります。重要なインサイトを永続化し、時間をかけて追跡するには、それをトレンドとして保存してください。

各インサイトとトレンドには、顧客の意見を説明する AI が生成した概要が含まれています。 概要はインサイトとトレンドのパネルに直接表示されるため、すべてのスレッドを開いたり、詳細に調査したりすることなく、テーマを理解できます。

AI Feedback は、同じ機能や機能性について同じフィードバックを共有している顧客の数をカウントします。たとえば、複数の顧客が同じバグを報告した場合、AI Feedback はそのバグを強調表示し、そのバグが受け取ったメンションの数を表示します。各インサイトには、そのカテゴリ、メンション数、ソースが表示されます。

インサイトをカテゴリ、ソース、期間別にフィルタリングできます。たとえば、ソーシャルメディアソースのみにフィルターをかけてカスタマーがどのようにプロダクトについて公に話しているかを把握したり、カスタマーサービスチケットにフィルターをかけてプロダクトのパフォーマンスを把握したりできます。

インサイトは以下のカテゴリに分類されます。

• 機能の要望: お客様が求める追加機能。
• 苦情: お客様が経験している不具合や問題。
• 好まれる機能: 顧客が気に入っている機能や動作。
• ブランド: お客様が言及した特定のブランド。
• バグ: 特定の機能においてお客様が経験する問題。
• 言及された機能: お客様が具体的に名前を挙げて言及した機能です。
• 課題: プロダクト内で問題となっている箇所や、顧客に問題を引き起こしている箇所。
• ポイント: 自社の製品、機能、またはその仕組みに関する高度な理解とインサイト。

AI Feedbackはこれらのカテゴリを使用してインサイトを自動的に整理します。

任意の時間範囲を指定して、データソースの履歴全体にわたってインサイトを表示できます。

AI FeedbackとAIチャット分析

Amplitudeのグローバルエージェントを使用して、フィードバックデータを分析したり、フィードバックやインサイトに関するセマンティック検索を実行したり、以下のようなリクエストに回答したりできます。

• 最近のフィードバックをすべて要約します。
• ウェブサイトの検索体験に関する顧客からの直接的なユーザーの引用を提供します。
• 前週に最も話題になったバグや苦情を強調してください。

また、グローバルエージェントに次のようなアクションを実行させることもできます。

• フィードバックに基づいて会社のプロダクト機能を向上させるためのプロダクト要件ドキュメント（PRD）を作成します。たとえば、グローバルエージェントは、通知に関するフィードバックに基づいて通知システムを改善するために PRD を作成できます。

プロダクト領域

カテゴリはフィードバックの_タイプ_を表します。 プロダクト領域とは、ダッシュボード、オンボーディング、請求など、フィードバックの対象となる_プロダクトの部分_を指します。AI Feedback はカテゴリを定義しますが、プロダクト領域はお客様自身で作成および管理します。

AI Feedback がフィードバックを分析すると、各インサイトを一致するプロダクト領域に割り当てます。1つのインサイトがプロダクトの複数の部分に関係する場合があるため、AI Feedbackは同じインサイトに複数のプロダクトエリアを割り当てることができます。AI Feedbackは、各プロダクト分野の名前と説明を使用してインサイトを照合するため、明確で具体的な説明により、より正確な割り当てが可能になります。

プロダクトエリアを設定する

1. _AI Feedback > 設定_に移動します。
2. プロダクトエリアセクションを開きます。
3. プロダクト領域を追加し、その領域に名前と説明を付けます。
4. 追跡したいプロダクトの各パーツについてこの手順を繰り返します。

プロダクト分野を定義すると、次回フィードバックを分析する際に、AI Feedbackがそれらをインサイトに割り当てます。

プロダクトエリアが表示される場所

• フィルタリング: プロダクト分野ごとにインサイトやメンションをフィルタリングすることで、プロダクトの一部に焦点を当てることができます。プロダクトエリアを設定していない場合、フィルタによってプロダクトエリア設定にリンクされます。
• メンションの詳細：各メンションには、メンションの詳細に割り当てられたプロダクトエリアが表示されます。

重大度と特異度

カテゴリとプロダクトエリアに加えて、AI Feedbackはフィードバックの優先順位付けに役立つ2つのシグナル、重要度と具体性ですべてのインサイトをスコアリングします。AI Feedbackは分析中に両方を自動的に割り当て、インサイトとともにそれらをAmplitudeに送信するため、ユーザーはそれらに関するチャートやアラートをフィルタリング、ソート、作成できます。

重大度は、フィードバックがカスタマーに与える苦痛や影響の大きさを表します**。**

• 低：軽度の迷惑さ、またはあれば便利なもの。
• 中：実際のフリクション。
• 高: お客様のワークフローや価値を著しく損なう可能性があります。
• 重大: ブロックが発生したり、カスタマーにコストがかかったり、解約を検討させたりするもの。

具体性は、フィードバックがどれほど具体的で実用的なものであるかを測定します。

• 曖昧: 「UIが悪い」など、具体的な情報がないもの。
• 一般: エリアに名前は付けられますが、「ダッシュボードが遅い」など、具体的な詳細は示されません。
• 具体的: 「ダッシュボードの共有モーダルにエクスポートボタンがない」など、対象と問題を特定しているもの。
• 詳細: 再現手順、正確な動作、または測定可能な結果が含まれています。

重要度を使用して、顧客に最も影響を与えるフィードバックに優先順位を付けます。具体性を使用して、すぐに行動に移せるほど具体的なフィードバックを見つけます。 両方のシグナルがメンションの詳細に表示され、いずれかのシグナルでインサイトをフィルタリングおよびソートできます。

インサイトを利用した作業

インサイトは、プロダクトに対する顧客の体験を理解するのに役立ちます。 インサイトごとに、AI フィードバックはユーザーが実行できるアクションを提供します：

• トレンドとして保存: インサイトを永続的なトレンドとして保存し、時間をかけて追跡できます。 「保存済みトレンド」に移動します。
• 共有: インサイトを社内の同僚と共有できます。
• サーベイを作成: お客様に送信できるサーベイを作成できます。 この操作により、ガイド作成ツールが開き、上記のお客様がサーベイのコホートとして追加されます。
• セッションのリプレイを視聴: インサイトに直接関係する顧客からのセッションのリプレイを視聴できます。
• コホートの作成: インサイトに基づいてコホートを作成します。 インサイトで言及された顧客をコホートに自動的に追加します。
• メンションの削除：特定のインサイトから個々のメンションを削除できます。
• インサイトの削除：AI Feedbackからインサイトを削除できます。 インサイトの削除は元に戻すことができません。
• プロンプトをコピー: インサイトに基づいて事前構築されたプロンプトをクリップボードにコピーし、AIツールやコーディングエージェントで使用できます。
• Jiraへのエクスポート: インサイトからJiraチケットを作成します。 早期アクセス
• Linearへのエクスポート: インサイトからLinearのイシューを作成します。 早期アクセス
• コーディングエージェントで開く: インサイトをコーディングエージェントで開きます。 早期アクセス

インサイトに対してアクションを実行する

1. 必要なインサイトを開き、[アクション] をクリックします。
2. 必要なアクションを選択します。 AI Feedbackは、選択するとすぐにアクションを実行します。 アクションによっては、システムの更新に数分かかる場合があります。

メンションを削除する

1. 複数のメンションを使用してインサイトを開きます。
2. 削除したいメンションの横にある3つのドット付きメニュー項目をクリックし、[メンションの削除] を選択します。 この削除は元に戻すことはできません。

インサイトを共有する

• 共有 をクリックします。

Amplitudeはインサイトへのリンクを自動的にクリップボードにコピーします。 Amplitudeプロジェクトへのアクセス権を持つ同僚のみが、それを閲覧できます。

保存されたトレンド

「新しいインサイト」タブのインサイトは一時的なものであり、AI Feedback が分析を実行するたびに更新されます。保存済みトレンドを使用すると、インサイトを永続的に維持したり追跡したりできます。そのため、新しいフィードバックが届いたときに重要なテーマが失われることはありません。

インサイトをトレンドとして保存するか、手動で作成すると、AI Feedback は意味的に関連性の高い新しいメンションを毎日そのトレンドにリンクします。これにより、「今日の新着情報は何か?」から一歩進むことができます。「私の最優先事項は時間の経過とともにどのように変化しているか?」に変わります。 また、バグの修正、機能リクエストの実装、苦情の削減を行いながら、その結果を追跡することができます。

_「保存済みトレンド」_タブには、各トレンドの名前、カテゴリ、メンション総数、週ごとの変化、および最近のアクティビティを視覚化するスパークラインが表示されます。

インサイトをトレンドとして保存

1. _AI Feedback > New Insights_に移動します。
2. 継続したいインサイトを見つけましょう。
3. インサイト行で「トレンドとして保存」をクリックします。

AI Feedback はインサイトをトレンドとして保存し、意味的に関連性の高い新しいメンションを毎日それにリンクさせ始めます。

手動でトレンドを作成する

トレンドをゼロから作成して、既存のインサイトと一致しないトピックを追跡できます。

1. _[AI Feedback]>[保存済みトレンド]_に移動します。
2. Track a New Trend をクリックします。
3. **[トレンド名]**フィールドにトレンドの名前を入力します。
4. **「カテゴリ」**ドロップダウンからカテゴリを選択します。
5. 必要に応じて、説明を追加して、トレンドが追跡するフィードバックを絞り込みます。
6. Create Trend をクリックします。

トレンドの詳細を表示

1. _[AI Feedback]>[保存済みトレンド]_に移動します。
2. 調査したいトレンドをクリックします。

トレンド詳細ビューには次のような情報が表示されます。

• 時間の経過とともに毎週のメンション数を表すチャート。このチャートは、トレンドのボリュームがどのように変化しているかを示しています。
• リンクされたメンションの完全なリストと、ソース情報、日付、元のフィードバックへのリンク。

トレンドの詳細ビューを使用して、特定のメンションを掘り下げて各データポイントの背景にあるコンテキストを理解できます。

アラート

アラートは、フィードバックが関心のあるしきい値を超えた場合（特定のプロダクト分野における重大なバグの急増など）に通知します。

アラートを開始するには、AIフィードバックページの上部にあるアラート（ベル）アイコンをクリックし、次のいずれかを選択します。

1. カテゴリ（バグや苦情など）。
2. 含めるべきソース。
3. フィルタリング対象のラベル（重要度、センチメント、プロダクト分野など）。

AI Feedbackは選択内容からAmplitudeチャートを作成し、それを開きます。ここでアラート条件とAmplitudeの標準アラートを使用する受信者を設定できます。

AI Feedbackは、カテゴリ、重要度、特異度、プロダクト領域を各フィードバックイベントのプロパティとして送信するため、Amplitude Analyticsでこれらの信号に関するチャートやアラートを直接作成することもできます。

更新の頻度

AI Feedbackはフィードバックを取り込み、定期的にインサイトを再生成します。

• 初期取り込み: ソースに接続すると、AI Feedbackはソースのルックバックウィンドウから既存のフィードバックをインポートします。
• 継続的な取り込み: 最初のインポート後、AI Feedback は各ソースから毎日1回新しいフィードバックを取得します。 一部のソースは、15分ごとにという頻度でより頻繁な取り込みをサポートしています。
• インサイトの再生成：AI Feedback は分析を実行するたびに、_New Insights_タブ上のインサイトを再生成するため、新しいフィードバックが届くとインサイトが更新されます。保存済みトレンドは、意味的に関連性の高い新しいメンションを毎日リンクします。

AI Feedback ソースから既存ユーザーをマージする

これにより、既存のユーザーをZendesk、Hubspot、IntercomなどのサポートされているAIフィードバックソースのユーザーと統合できます。 Amplitudeは同じメールアドレスを持つユーザーをマージします。

既存のユーザーを統合する

1. [組織設定] > [プロジェクト] > [プロジェクト] > [AI Feedback] > [ユーザーマッピング] に移動し、ユーザーのメールアドレスを含むフィールドを指定します。
2. システムから、そのフィールドが入力されているユーザーごとに少なくとも1つのイベントを送信してください。

Amplitudeがユーザーのイベントを受信した後、AI Feedbackは、そのメールアドレスを使用して、AI Feedback対応ソースからのユーザーとそのユーザーをマージできます。

ユーザーIDまたはAmplitude IDに基づく情報を削除する

特定のユーザーIDまたはAmplitude IDについてAmplitudeのユーザープライバシーAPIに削除リクエストを送信すると、既存のユーザーとサポートされているAI Feedbackソースのユーザーをマージした場合、AI FeedbackはそのユーザーIDまたはAmplitude IDに関連付けられたデータも削除します。既存のユーザーをマージしていない場合、ユーザープライバシーAPIはフィードバックデータを送信されたユーザーIDまたはAmplitude IDと照合できません。

削除が恒久的かつ完全なものであることを確実にするには：

• アップストリームを最初に削除する：Amplitudeにリクエストを送信する前に、まずZendeskやGongなどの元のソースからデータを削除する必要があります。 最初にソースデータを削除しない場合、データはAmplitudeに再び同期されます。
• その他のデータの手動削除：ユーザープライバシーAPIは、特定のユーザーIDまたはAmplitude IDに関連付けられた削除のみを処理します。 一般的なフィードバックや集計されたフィードバックなど、その他の関連データをソース管理ページから手動で削除する必要があります。

データアクセス

AI Feedbackは、既存のAmplitudeプロジェクトとロールベースの権限に従います。それによって新しいデータへのアクセスが許可されることはありません。

必要なソースコネクタ（例：Zendesk、Hubspot、Intercom、App Store/Google Play、Gong、G2/Trustpilot、Reddit/Discord/X）を認証すると、それらのコネクタはセキュアなOAuth（または同等のもの）を使用してお客様の認証情報を使用します。

AI FeedbackとLLMの使用

AI Feedbackは、従来の機械学習とサードパーティの大規模言語モデル（OpenAI）を組み合わせたハイブリッド分析パイプラインを使用し、コネクテッド・フィードバック（チケット、レビュー、通話記録、ソーシャル/フォーラムなど）をプロダクトに関するインサイトに変換します。

どのソースに接続するかを制御できます。 AI Feedback は、ユーザーが取り込むことを選択したフィードバックと、ユーザーがすでにアクセスできる Amplitude データのみを処理します。AI Feedback は、推論目的でのみカスタマーデータを処理します。OpenAI は基礎モデルのトレーニングにそれを使用しません。AI Feedback はリクエストを一時的に処理し、地域のデータプレーン内の転送中および静止中のデータを暗号化します。出力では生のフィードバックデータとソースリンクを使用し、幻覚チェックなどの独自の保護措置を使用することで、サマリーが実際のフィードバックを確実に反映できるようにします。