アンケートは、効率的にユーザーの意見を集められる手法の1つです。

しかし、アンケートを実施するだけでは商品やサービスの品質向上にはつながりません。

重要なのはアンケートの実施後に必要なデータを集計して、正しく分析することです。

さらにそれを有効活用することです。実際に質の高いデータを集計し分析できれば、効果的なマーケティング戦略を立てることができます。

webフォームを利用したアンケートツールは、多機能なクライゼルのアンケートシステムをご利用ください。

本記事では、おさえておきたいアンケートデータの分析や調査手法をご紹介します。

アンケート分析を基にマーケティング戦略を立てたいと考えている方は、ぜひ参考にしてください。

分析を成功させるための3つの前提

アンケート分析を成功させるためには、質の高いデータを集める必要があります。

適切なアンケート分析は、顧客の情報を抽出できるので、適切なマーケティング活動に役立てることも可能。

ここではアンケート分析を成功させる3つのポイントをご紹介します。

アンケートの目的を明確にする

まずは、アンケートの目的を明確にしましょう。

目的に応じた質問や選択肢を設定し、スムーズに回答できるようなアンケートを作成します。

例えば、年齢、性別、職種など、知りたい情報にあわせて質問を設定することがポイントです。

目的を明確にすることで、知りたい情報とそれに必要な質問を適切に設定できるので、結果的に必要とする回答を得ることができ、データの有効活用につながります。

答えやすい質問内容・数を設定する

アンケートは短時間で答えられるように、選択肢は最小限にします。

選択肢が多過ぎたり、同じような内容の選択肢がある場合、結果が分散され、分析が難しくなるので注意が必要です。

また自由記述よりも選択式の方が答えやすいため、選択式を主とした構成がおすすめです。

他にも、時系列に沿った構成や、選択式の質問を冒頭、自由記述を末尾に配置するなど、スムーズに回答できるような構成にすることがポイントです。

全体像を把握する

アンケート分析を成功させるためには、必ず全体像を把握しましょう。

まずはざっくりとしたデータから、全体像を把握します。そうすることで、大まかな傾向が見えてきます。

その後、さらに必要な情報を洗い出し、集計と分析を繰り返します。

そうすることで対象の細かな情報まで網羅的に拾い上げることが可能になります。

また、グラフを活用して結果をわかりやすく表現するのも有効。

円グラフや折れ線グラフなど、さまざまなグラフがあるため、データに適切なグラフを選びましょう。

アンケートの6つの分析手法

アンケートの分析手法１：単純集計

単純集計は、各選択肢において回答した人の割合を表す最もシンプルなアンケート集計方法。

また全体像を把握するのに適しています。

ここではレストランの満足度調査を例にしてみましょう。

「満足」、「不満」、「どちらでもない」の3択のアンケートを100人に実施したとします。

「満足」が80人、「不満」が5人、「どちらでもない」が15人だった場合、単純集計で得られる結果は、「満足」が80%、「不満」が5%、「どちらでもない」が15%です。

比較的満足度の高いレストランであると把握できます。

単純集計は概要を知るための方法ですので、これによって全体像がつかめたら、より詳細な分析を行っていきます。

アンケートの分析手法2：クロス集計

クロス集計は、性別や年齢、居住地とのいった属性ごとの詳しい情報が得られるアンケート分析方法です。

各選択肢において、どんな人が回答したのかを知ることで、マーケティング施策につながります。

また、課題や良かった点、悪かった点を具体的に知ることができます。

ここでも、単純集計のアンケートでご紹介したレストランを例にしてみましょう。

「満足」と回答した80人のうち60人が女性だった場合は、女性の満足度が高いことがわかります。

その結果、女性客をターゲットとした新メニューの考案が効果的な施策になります。

また男性視点のメニューを考案することで男女ともに満足度を高めることができます。

結果、単純集計に比べ、より具体的な戦略が立てられます。

クロス集計は、複数のデータをかけ合わせることで、単純集計よりも深い分析ができるのがメリットです。

グラフ化することで、結果を可視化できるため資料に記載したい方やデータを比較したいケースに適しています。

アンケートの分析手法3：時系列分析

時系列分析は、時間の経過によって対象がどのように変化したのかを、時系列で読み取るアンケート分析方法。

別名トレンド分析とも呼ばれています。

変化があったタイミングを明確にし、変化の要因を詳しく分析することが重要です。

トレンドや季節変動を把握し、将来の需要予測につなげられます。

時系列で比較するために、定期的に同じアンケートを実施し一定期間のデータを蓄積する必要があります。

そのため、単純集計やクロス集計と比較しても、より対象の情報を把握できます。

その結果、適切なマーケティング施策を講じることが可能になります。

単純集計やクロス集計なら、クライゼルのアンケートシステムをご利用ください。

アンケートの分析手法４：自由記述集計

自由記述は、回答形式によって集計方法が異なります。

回答形式は、数値と文章の2種類です。

回答が数値の場合は、平均値、中央値、標準偏差、最小値・最大値を求めます。

これらの値を確認するのは、正しくデータ分析をするためです。

たとえば、1ヶ月の外食費のアンケートを実施したとします。

最大値の5万円と回答した人が多ければ、平均値は高くなります。

そういった場合には、中央値や標準偏差で偏りやばらつきを確認し、全体の傾向を適切に把握することが重要です。

回答が文章の場合は、まず回答結果の一覧を作成します。

一覧の作成後、詳細に分析するために利用するのが、アフターコーディングやテキストマイニングです。

アフターコーディングは、自由記述を選択肢化し、回答内容をカテゴライズします。

一方でテキストマイニングは、キーワードや文節で絞り込んで、文字列を解析手法です。

これら手法は回答結果を定量化することで、情報を見落としてしまう可能性があります。

回答結果を定量化することで、情報を見落としてしまう可能性があります。

そのため、カテゴライズの仕方や、絞り込むキーワードや文節の選定には注意が必要です。

適切に調査できれば、有用なアンケート分析手法です。

アンケートの分析手法５：決定木分析

決定木分析は、木構造を用いて段階的にデータを分析し、予測や判別、分類を行うアンケート方法です。

代表的なデータマイニングの手法のひとつとして、さまざまなビジネスで活用されています。

また、データを分割することで、わかりやすい分析結果を得られることが特徴です。

商品やサービスの見込み顧客における属性の把握や、満足度やロイヤリティが高い生活者の属性の把握といったシーンで効果的な分析方法です。

アンケートの分析手法６：クラスター分析

集合や群れを意味するクラスターというグループでまとめて分析するアンケート方法です。

具体的な方法としては、アンケート調査の質問項目（カテゴリー）や回答者を回答の類似性から分類しグルーピングします。

またマーケティングにおけるターゲット分析や、ペルソナ分析などで利用されており、目的に応じて、どのような項目分けでグルーピングするのかが重要です。

内容にあった分析方法を選ぶコツ

アンケートは、概要の次に細部を確認するという順番で分析するのがポイントです。

そのため、まずは単純集計を行い、全体像をつかんでからより詳しく分析をします。細部の分析方法は、アンケートの目的にあわせて選びましょう。

ユーザー属性が知りたい場合はクロス集計や決定木分析、トレンドや季節による需要の変化が知りたい場合は時系列分析、ペルソナが知りたい場合はクラスター分析など、活用したデータにあった分析方法を選ぶことが重要です。

まとめ

ここでは、データを有効活用することで商品やサービスの品質向上につなげるための、アンケートの分析方法をご紹介しました。

アンケートで得られるユーザーの意見は、マーケティング戦略を立てるための重要なデータ。

また、ユーザー属性や時期変動などの傾向をつかむことで課題の発見にもつながります。

さらに同じアンケートでもWebアンケートを実施する場合は、スムーズに回答できるようなフォームを作成することが重要です。

クライゼルフォームサービスでは、目的に応じて自由にアンケートフォームを作成できます。Webアンケートをご検討中の方は、お気軽にご相談ください。

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