アンケート集計後の効果的な分析方法を紹介
事業を継続・拡大していくうえで、何より大切なものは顧客の声でしょう。どのような顧客がどのような商品やサービスを欲し、現在提供しているもののどこがいけないのか？ これらを正確に把握することによって、自社の商品やサービスをより魅力的なものへとブラッシュアップしていけるからです。現在はSNSや口コミからも顧客の声は収集できますが、多角的に正確な情報を得られるのは、やはり以前からあるアンケートによる回答です。
今回はアンケートを行う目的から効果的なアンケートの集計方法、分析が難しいといわれている自由記述回答の集計方法などについて解説していきます。
アンケートを行う目的
冒頭でも申し上げたとおり、アンケートの目的は事業を継続・拡大していくうえで必要不可欠な「顧客の声を集める」ことです。事業の内容によって集めたい顧客の声はさまざまですが、今回は営業・販促目的のアンケートについて考えていきます。
営業・販促目的のアンケートでは、自社商品やサービスの評価を知り課題を発見することや、新商品・新サービス開発への活用などが考えられます。また顧客ロイヤルティー（忠誠度）を測り、企業やブランドに対するロイヤルティーを向上させるポイントや課題を発見することもアンケートの目的となるでしょう。例えば企業イメージや商品、顧客体験への評価を知りたいのであれば、企業イメージやブランドイメージ、商品・サービスの品質、営業部門の顧客対応品質、アフターフォロー、コールセンターでの問い合わせ対応など、顧客体験全体を通じた評価（満足度やそれらの重要度）について質問していきます。
営業・販促目的のアンケートでもこれだけの質問内容があるのですから、アンケートはその目的を明確にすることが何より大切です。アンケートの目的がブレると必然的に質問する内容もブレてしまい、結果として有効な回答が得られないということにもなりかねません。アンケートを行う際には、その目的を大まかではなく、なるべく細かく絞り込むことが重要です。
例えばアンケートの対象にしても、顧客全体に対して「ある商品のイメージ」を自由回答形式で質問してもあまり意味がありません。その商品がどの年齢層のどのような嗜好（しこう）を持つ層をターゲットにしているのか？ 例えば顕在層の評価を調査するのであれば、そのターゲットに対するアンケート内容になることでしょう。しかし、このアンケートに潜在層を調査するための内容も入れたとすれば、質問の内容は大幅に増え、内容がブレたうえに、集計も難しくなってしまうのです。アンケート調査実施と回答の収集、集計にはコストがかかります。せっかく行うアンケートを成功させるためには、目的を徹底的に絞り込みましょう。
なお、アンケートの作り方については「アンケートの作り方のポイント～手順や回答率を上げるコツを紹介ト」で、回収率アップについては「アンケート回収率の重要性とは？回収率向上のコツを紹介」で詳しく解説しています。
主なアンケートの集計方法
上記のような目的で実施したアンケートは、どのような方法で集計していくのでしょうか？ ここでは一般的な集計方法について解説していきます。アンケートの実施後によく使われる集計方法は、以下の三つです。
単純集計:
単純集計はGT（Grand Total）とも呼ばれる、最も基本的な集計方法です。アンケートの設問に選択肢（Yes／Noや番号の選択）があれば、各選択肢を選んだ人の合計値や割合などを算出し、全体の回答傾向を把握します。
例えばある商品に対する満足度を調査し、n（回答数もしくはアンケートの実施数）が500であった場合に、「とても満足：50」、「満足：170」、「普通：150」、「不満：80」、「とても不満：20」、「わからない：20」、「無回答：10」のような結果が出たとします。この場合、「とても満足」、「満足」と答えた顧客数の合計から、「44%（220／500）」の顧客がこの商品に満足していると分かるのです。
クロス集計:
クロス集計は、単純集計のデータを顧客の属性（性別や職業、居住地など）やほかの設問と掛け合わせて集計する方法です。例えば男女別や住んでいる都道府県別、職業、年収などの項目も追加してアンケートを取り、それぞれの項目別に比較できるようにするのです。
上記の満足度に関するアンケートの項目数を増やしてクロス集計した場合には、「福岡県に住んでいる会社員のうち、男性は**%、女性の**%が、この商品に満足していると答えた」のように複合的な要素での比較ができるようになります。クロス集計は、表計算ソフトのピボットテーブル機能を使えば容易に集計・分析を行うことができます。クロス集計のメリットは、単純集計だけでは見えない一歩踏み込んだ結果を得ることができ、複雑な施策の検討に役立てられることです。ただし、あまり分類する項目を細かく増やすと、全体が見えにくくなるデメリットもあるので注意が必要です。
自由記述集計:
自由記述集計は顧客（回答者）に選択肢を選んでもらう形式ではなく、文字や数字を直接記入してもらう形式のアンケートです。自由記述の回答は主に2種類、数値入力（記入）と文字入力（記入）です。
数値入力（記入）では金額や数量、時間、回数などが数値で入力（記入）され、表計算ソフトの関数（平均値、中央値、最頻値など）を使えば容易に集計を行うことができます。文字入力（記入）は設問に対する回答を文章で記述する形式で、回答の内容を詳細に得られるメリットはあるのですが、集計が難しく、時間や手間、コストがかかります。また記述を面倒に思う顧客からは回答が得られない（記入されない）、もしくは顧客が途中でアンケートから離脱してしまう可能性もあり得ます。顧客に対するアンケートに自由記述欄を組み込むのであれば、数を少なくして質問を単純にするなど、顧客が記述しやすい工夫をするべきでしょう。
自由記述のアンケートは先述のように回答内容を詳細に得られることがメリットですが、集計はどのように行えばよいのでしょうか？
自由記述回答（文字入力・記入）の集計ポイント
前章でも書いたように、記述内容がまちまちになる文字入力（記入）の自由記述回答は、どうしても集計が難しくなります。ただし以下のような方法を使えば、集計することが可能です。
まず表計算ソフトで回答を読み込むか、または入力し、一覧形式にまとめましょう。回答をまとめたあとは、以下のような集計手法を使って分析を行います。
アフターコーディング:
自由記述の内容から類似の回答内容を分類、集計する方法です。実際に書かれている内容を目視で確認して分類を行います。粒度の細かい集計を行えるところがメリットですが、手作業になるため労力や時間などのリソースがかかりがちです。
具体的な集計方法としては、自由記述以外の項目を大項目（例：性別や居住地など）と中項目（職業や役職など）に分類し、自由記述の文字入力を小項目としてまとめます。次に小項目の回答を文節ごとに細かく分け、1件ごとに番号（フラグ）を付けます。この集計のコツは、小項目の同様の回答には同じ番号を用いることです。このように整理した回答を、ピボットテーブルを用いて集計すれば、大項目、中項目、小項目別に円グラフや柱状グラフなどが作成できます。
テキストマイニング:
自由記述の文章を品詞ごとに分類し、言葉の出現頻度や関係性などを明らかにしていく方法です。分類、集計には専用のソフトウエアを使います。膨大な文章データを一括分析して、大まかな傾向をつかみたいといった目的に向いています。複数の企業や開発者から無料・有料のソフトウエアがリリースされているので、目的と求める精度に合わせて使いましょう。
具体的な集計方法としては、ローデータ（手を加えていない回答データ、アナログ回答の場合はありのまま入力するなどしてデジタル化した回答データ）のアンケートの結果に対してソフトウエアでテキストマイニングを実行し、文章を品詞ごとに分類、言葉の出現頻度や関係性などを可視化します。例えば、最も多く書かれている内容はどのようなもので、その内容はポジティブなものが多いのかネガティブなものが多いのかなどを分析できるのです。
自由記述回答を集計するには、回答を一覧で見られるように電子データとして出力することがポイントです。そのうえで、分析にはアフターコーディングが適しているのか、テキストマイニングが適しているのか判断して集計・分析を行いましょう。
まとめ：アンケートの分析結果を今後の指標とすることが 何より大切
アンケートは回答入手後に、のちの作業に使えるよう早急に整理をすることが重要です。整理されていない言葉の羅列は、データとはいえないからです。また、集計・整理後は結果を分析することになるのですが、分析結果はその後の事業運営の指標となるように明文化しておきましょう。せっかく収集した顧客の声は、余すところなく事業に生かさねばなりません。
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2023.06.06
