「アンケート結果を分析したい」
「効果的にアンケート分析を進めるコツを知りたい」
アンケートを実施したものの、どう分析したらいいのか悩んでいる方も多いのではないでしょうか。間違った方法で実施してしまうと、正しい分析結果を導き出せずにアンケートが効果のない施策に終わってしまいます。
そこで本記事では、アンケートの正しい分析方法や特徴、効果的に進めるコツを解説します。アンケートを効果的に分析し、品質や集客、売上の向上を目指す方はぜひ参考にしてください。
【分析の前段階】アンケートデータを集計する方法×3
アンケート分析をする前に、まずはデータを正しく集計する必要があります。ここでは「単純集計」と「クロス集計」「自由記述による集計」の代表的な3つの集計方法を説明します。
1. 単純集計
単純集計とは、各設問で回答結果を集計するうえで、選択肢ごとの数や比率を計算する集計方法です。全体像を把握するのに適した集計方法で、集計方法のなかでもとくにシンプルな方法として利用されています。
たとえば、以下はラーメン店が常連客に対して好きなラーメンのアンケートを実施した結果を集計した例です。70%の常連客がしょうゆラーメンもしくはみそラーメンが好きで来店していることがわかります。
人数 |
割合（%） |
|
しょうゆラーメン |
80人 |
40% |
みそラーメン |
60人 |
30% |
塩ラーメン |
20人 |
10% |
とんこつラーメン |
40人 |
20% |
合計 200人 |
100% |
2. クロス集計
クロス集計とは、単純集計のデータに性別や年齢、居住地などの属性を掛け合わせて集計する方法です。たとえば「弊社の化粧品に魅力を感じましたか？」というアンケートで、回答数100人に対して「はい」と答えた人数が60人だった場合、60%の人が魅力的に感じているという結果になります。
「はい」と答えた60人のうち男性が20人、女性が40人の場合、商品を魅力に感じたのは女性が3分の2を占めています。このアンケート結果から、女性に特化して売り出したり、男性が魅力に感じるように改善したりなどの戦略が考えられます。
はい |
いいえ |
|
合計（n＝100） |
60人（60%） |
40人（40%） |
男性（50人） |
20人（40%） |
30人（60%） |
女性（50人） |
40人（80%） |
10人（20%） |
3. 自由記述による集計
まず、自由記述による回答方法は「数値入力」と「文字入力」の2パターンあり、それぞれで集計方法が異なります。数値入力は金額や回数、満足度などを数字で入力してもらう回答方法で、たとえば購入金額や購入回数を聞くときなどに使用されます。平均値や中央値などを算出し、全体の傾向を把握するのに役立ちます。
一方、文字入力とは文章で自由に記述してもらう回答方法で、ネガティブ・ポジティブな回答に分類したり、頻出する単語を上位順に並べて強みや弱みを可視化したり。より解像度の高い調査結果が得られる反面、集計が煩雑化するなどのデメリットが考えられます。
口コミサイト・SNSの一括管理ツール「口コミコム 」なら、オリジナルのアンケートを簡単に作成できるだけでなく、自由記述による集計・分析も簡単にできるのでアンケート結果を効果的に事業に活かせます。
アンケート分析で活用される4つの手法
アンケートの分析方法として代表的な方法は以下の4種類で、それぞれの分析方法によって特徴が異なります。理解した上で実践に取り入れないと効果的なアンケートは実施できません。それぞれ解説します。
- クラスター分析
- アソシエーション分析
- 主成分分析
- 決定木（けっていぎ）分析
1. クラスター分析
クラスター分析とは、回答者の属性または結果から特定のグループに分けて対象を分類させる手法です。性別や年齢といったデータではなく、価値観や意思、考え方など抽象的な指標で分類します。
たとえば、「商品の注文時にポイントとなったこと」を分析する場合、回答が似ている人をグルーピングすることで、「値段重視」「デザイン重視」「環境保護重視」などのクラスターに分類できたりします。
2. アソシエーション分析
アソシエーション分析とはデータ間における相関関係を見つけだす手法です。「Aを買ったお客様はBかCを買うことが多い」などの関係性を導き出すことで、実店舗なら商品陳列や在庫管理などに、ECサイトならレコメンデーション（おすすめ商品）機能に役立ちます。
- 商品の陳列場所や店舗レイアウトの見直し
- レコメンデーションのCVR（コンバージョンレート）アップ
- 顧客分析
- アップセル・クロスセルの提案
3. 主成分分析
主成分分析とは、類似している属性をグルーピングして分析する手法です。通常、アンケートにおける設問の選択肢が多ければ多いほど、アンケート結果の傾向が多岐にわたって分析しにくくなります。
主成分分析なら似たもの同士がグループ分けされるので、全体の傾向が把握しやすくなります。アンケートの項目が多く、全体感を把握しづらいときに活用される分析手法です。
4. 決定木（けっていぎ）分析
決定木分析とは、調査した結果の要因となる説明変数を明らかにし、ツリー状で整理する手法です。消費者の行動や商品のターゲット層、ライフスタイルなどが把握できます。
ツリーで分析をすれば、視覚的に分かりやすく相関関係を確認できます。
アンケート分析を効果的に進める4つのコツ
アンケート分析を効果的に進めるには進め方が重要になってきます。アンケート分析を通して品質改善を行い、集客・売上につなげたい方はぜひ参考にしてください。
- まずは全体を俯瞰し、次に細部を見る
- データの有意性を確認する
- 集計する回答の基準を決める
- 相関関係を発見する
1. まずは全体を把握し、次に細部を見る
アンケート結果を集計したら、まずは全体を俯瞰して把握するところからスタートしましょう。はじめから細部に注目すると間違った仮説を立ててしまうことがあり、せっかくのアンケートが効果の薄い施策になってしまいます。
論理的な分析結果を導き出すためにも、基本は単純集計によって全体像を把握し、次に細部を見るようにしてください。
2. データの有意性を確認する
データの有意性とは、アンケートの結果が統計的に正しいかどうかを確認する方法です。有意性を確認するためには、「回答数」と「回答者」の2つを見る必要があります。
たとえば回答数が明らかに少ない場合、データに偏りが出やすい傾向があるため分析の精度が低くなってしまうことも考えられます。また、男女比が5:5のイベント参加者のデータを分析したいのに、女性だけにアンケートを実施したら偏りのある結果が導かれることもあります。男女比が5:5になるようにアンケートを実施するようにしてください。
3. 集計する回答の基準を決める
アンケートを分析する際、有効回答と無効回答に分類したうえで無効回答は除外する必要があります。無効回答も含めて分析してしまうと、誤った分析結果になる可能性が高くなるからです。
たとえば10代、20代、30代の若者を対象にアンケートを実施しようとしたとしても、なかには40代、50代の回答が混じってしまう可能性があります。事前に有効回答の定義を設定していないと誤ったデータを集めることになるでしょう。
こうした情報の誤りを回避するには、有効回答と無効回答の基準をあらかじめ決めておく必要があります。無効回答になる例は以下です。
- 対象ではない人物が回答している
- そもそも回答していない
- 明らかに異常な回答をしている
4. 相関関係を発見する
データ分析を実施する目的は、データを紐解いて結論を出すことです。たとえば、「Aの商品を買ったお客様はBの商品も買う」という相関関係を導き出したうえで、その要因を特定できればマーケティング活動に大いに役立つはずです。
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正しくアンケートを分析するためにも、まずは正しく集計する必要があります。そのうえで、データ間における相関関係を導き出す必要があります。
なかにはうまく分析ができず、アンケートを実施しても事業にインパクトを出せていない方も多いのではないでしょうか。
口コミサイト・SNSの一括管理ツール「口コミコム 」では、オリジナルのアンケートを作成できるだけでなく、アンケートで得た回答をポジティブ・ネガティブに分類できます。また、頻出する単語をランキング形式で表示できるので、その傾向から強みや弱みなどがひと目でわかるようになります。
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