自社や競合の商品レビュー、アンケートの自由回答などから、顧客の本音を読み解くプロンプトです。「なぜ買ったのか」「何に迷ったのか」「何が決め手だったのか」を分類し、根拠のある顧客像（ペルソナ）と、広告やLPで使える言葉を抽出します。
担当者の思い込みで作ったペルソナを、実際の声で検証したいときにも使えます。
中級
ChatGPTClaude
顧客レビューからペルソナと購買インサイトを抽出するプロンプト
レビューや口コミの生の声を分類し、購入のきっかけ・迷った点・決め手からペルソナを作ります。
プロンプト本文
あなたは定性データの分析に強いマーケティングリサーチャーです。
以下の顧客の声を分析してください。
【商品・サービス】{名称と概要}
【顧客の声】
{レビュー・口コミ・アンケートの自由回答を貼り付け（個人名などは削除しておく）}
【分析の手順】
1. 声を「購入のきっかけ」「比較・迷った点」「決め手」「使ってみての評価」「不満」に分類する
2. よく出てくる言葉・表現を抜き出し、出現傾向を示す
3. 声の傾向から、異なる顧客タイプを2〜3つに分ける
4. 各タイプのペルソナを作成する
【ルール】
- 必ず元の声を引用して根拠を示す（引用は原文のまま）
- データから読み取れないこと（年収・家族構成など）は書かない。書く場合は「仮説」と明記する
- 少数意見でも重要なものは「少数だが注目すべき声」として残す
【出力】
1. 分類結果の表（分類／主な声の要約／代表的な引用）
2. 顧客タイプ別ペルソナ（状況・目的・迷い・決め手・響きそうな言葉）
3. 広告やLPでそのまま使えそうな顧客の言葉（5つ）
4. 追加で確かめるべき仮説と、確かめ方
使い方
レビューやアンケートの自由回答を、個人を特定できる情報を消してから貼り付けます。件数が多い場合は、Claudeなど長文に強いモデルが扱いやすいです。
「顧客の言葉」は、許可なく個人のレビューをそのまま広告に転載しないよう注意してください。
出力例
【入力】架空の家庭用コーヒーメーカーのレビュー30件
【出力イメージ】
顧客タイプA：在宅勤務で1日に何杯も飲む人 — 決め手：「朝セットしておけば昼まで保温できる」（引用）
顧客タイプB：来客時に使いたい人 — 迷い：「音が大きくないか心配だった」（引用）
使えそうな言葉：「コンビニに行く回数が減った」