アンケート分析とは、以前に実施したアンケートから集めた顧客のデータ・フィードバックを分析するプロセスのことです。
アンケート作成ツールのほとんどは回答を集計するオプションを備えていますが、それでも、情報を意味あるものにするには、回答者のサブセットや表にきれいにまとめられたパーセンテージだけでは足りません。
とはいえ、圧倒される必要はありません。このブログ記事では、情報を整理・分析し、実用的なインサイトを活用してビジネスを前進させ、すべての利害関係者を満足させる方法を、実践的な例とともにご紹介します。
それでは、さっそく始めましょう。
アンケート結果を分析する9つのステップ：
- データ収集をしやすくするためにアンケートフォームを設定する
- 収集したアンケートデータを整理する
- アンケートデータの分析手法を用いる
- デモグラフィックに基づいてペルソナを作成する
- データに基づくコンテンツを作成する
- 最適な配信チャネルを特定する
- ソーシャルメディアマーケティング戦略を決定する
- 商品の改善
- 将来の行動を予測する
1. データ収集をしやすくするためにアンケートフォームを設定する
データ分析のプロセス全体を理解しやすくするために、ここではシンプルなレストランのテンプレートを例に使います。
このオンラインアンケートには主に、料理、スタッフ、価格、年齢、そして顧客が当店を見つけるのに使っているソーシャルメディアプラットフォームに関する、選択式・クローズドエンドの質問が含まれています。
こうしたタイプの質問は分析しやすく、より高い回答率を得ることができます。
とはいえ、このアンケートには自由記述式の質問も含まれており、これによって顧客からより示唆に富んだ情報を集めることができます。
アンケート調査によって、ターゲットオーディエンスのニーズをより深く理解できるはずです。
ただし、このブログ記事のユースケース例は、市場調査アンケートのような、あらゆるフィードバックアンケートから得られるデータの活用方法を理解する助けになるはずです。
2. アンケートデータを整理する
データ収集のプロセスが完了したら、最初のステップは、アンケートツールからデータをGoogle Sheets、Excel、またはその他の統計分析アプリにエクスポートすることです。
すでにデータが手元にある場合は、この部分を飛ばして、アンケートデータの分析に直接進んでください。
アンケートをエクスポートすると、データは次のような見た目になるはずです。
次に、質問のリストの中で迷子にならないよう、表をより大まかなグループに分解していきます。
ここに一例を挙げます。
- デモグラフィック
- マーケティング：年齢 | 当店をどこで知りましたか？
- スタッフ：スタッフは歓迎的でフレンドリーだと感じましたか？
- 料理：当レストランの料理の品質をどのように評価しますか？ 料理は時間どおりに提供されましたか？
- メニュー：メニューに加えるべきだと思うものはありますか？
- 価格：価格は、全体的な体験の品質に見合っていましたか？
- NPS（ネットプロモータースコア）：このレストランを友人に勧める可能性はどのくらいですか？
- 再来店：また当店に来ていただけますか？
数値が揃ったら、次のステップは、回答をすばやく比較するためにパーセンテージを計算することです。
ここに、年齢層のパーセンテージを計算する一例を挙げます。
当レストランに最も多く来店する年齢層を特定するには、各年齢層の合計人数を、アンケート回答総数で割り、100を掛ける必要があります。
ここでは、25〜34歳の年齢層を例にとります。
- 25〜34歳の25人が当店のアンケートに回答しました
- アンケートに回答した人の合計は55人です。
- 25/55×100 = 46%
- 当レストランを訪れた顧客の46%が、25〜34歳の年齢層に属しています。
3. アンケートデータの分析手法を用いる
ここからは、アンケートから集めた定量データと定性データに意味を与えていきます。
そのために、最も重要なリサーチ質問を確認する、結果をクロス集計・フィルタリングする、アンケート結果をベンチマークするといった、いくつかの簡単な手法を使います。
それぞれが何を意味するのかは、次のとおりです。
トップ質問
トップのアンケート質問は、私たちが最も関心を持っているテーマ・トピックについての情報を与えてくれるはずです。
たとえば、マーケティングやプロモーションの手法を改善することに関心がある場合、最も重要なリサーチ質問は、マーケティングに関する次のような質問になります。
当店をどこで知りましたか？
回答者から得られるデータは明らかです。回答者の63%が、ソーシャルメディアを通じてこのレストランを知ったと答えました。回答者の18%は、Googleで当店を見つけたと答え、テレビCMとインフルエンサーは、どちらも顧客を0人しか連れてきませんでした。
つまり、トップのリサーチ質問とは、まさにそれ、特定の質問に対して特定の回答をした回答者のパーセンテージのことです。
結果のクロス集計とフィルタリング
クロス集計とは、アンケートの複数のサブグループ間で結果（データセット）を比較することを意味します。
例：18〜24歳と25〜34歳の年齢層が、「当店をどこで知りましたか？」という質問にどう答えたかを比較したいとします。
18〜24歳の顧客の66%は、ソーシャルメディアで当店を知ったと答え、33%は、誰かにレストランを勧められて来店したと回答しました。
次のグループは25〜34歳です。80%が、ソーシャルメディアを通じてこのレストランを知ったと答え、20%が、Googleで当店を見つけたと回答しました。
どちらの年齢層も主にソーシャルメディアから「来た」と結論づけられますが、25〜34歳の年齢層は、18〜24歳の年齢層と比べて、Googleでレストランを検索する傾向があると言えます。
結果のフィルタリングとは、複数のサブグループの回答を比較するのではなく、一度に1つのサブグループだけに焦点を当てることを意味します。
たとえば、25〜34歳の年齢層だけを分析し、彼らのアンケート回答だけを掘り下げることができます。
アンケートデータのベンチマーク
ベンチマークとは、アンケートAのデータと、これから集めるアンケートBのデータを比較できる基準を設定することを意味します。
ここに一例を挙げます。
アンケートAのNPSスコアのデータ（当店を家族や友人に勧める可能性はどのくらいですか）を取り、そのNPSスコアをアンケートBのデータと比較できます。
最初のアンケート（アンケートA）のスコアが、私たちの基準値になります。
もしアンケートAのデータが、2回目のアンケートであるアンケートBのデータよりNPSスコアが高いことを示しているなら、その原因を理解する必要があります。
以前ほど人々が当店を勧めてくれなくなっているのは、私たちが今、何をしているからなのでしょうか？
データの可視化には、比較しやすくするための棒グラフなど、さまざまな手法を使うことができます。
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ここまでで、大量の価値あるデータを集めてきました。このデータをもとに、結論を導き出し、顧客満足度を高める方法を検討し、ビジネスにとっての価値を高めることができます。
以下の残りのステップに従って、アンケートデータのユースケースの実例を確認してください。 ？
4. 購買ペルソナを定義する
- 年齢
- 収入
- 興味・関心
- 所在地
- 購買の動機
例：
Jamesは27歳の修士課程の学生です。IT企業にも勤めています。
彼は毎週金曜日の夜に友人たちとやって来ます。結婚はしておらず、子どももいません。ソーシャルメディアで非常に活発に活動しています。レストランの近くに住んでおり、年収は94,700ドルです。
写真撮影、旅行、そしてさまざまな種類の料理を味わうことが好きです。
お気に入りのソーシャルメディアはInstagramで、そこで定期的に料理のStoriesをシェアしています。
ペルソナのサンプル例
5. データに基づくコンテンツを作成する
アンケートの回答によると、当店の顧客の多くはミレニアル世代とZ世代です。これは、コンテンツ戦略（いつ、なぜ、何を投稿するか）を、これらの年齢層に属する人々の消費習慣やパーソナリティの特性に合わせるべきだということを意味します。
アンケートデータを使えば、より共感を呼びエンゲージングなコンテンツを作成するためのトピック、切り口、目的を決めることができます。
ここに、18〜34歳の顧客を最もよく表す消費者特性の例をいくつか挙げます。
購入前にリサーチする
ミレニアル世代を満足させるのが難しいことは有名です。多くのレストランが、高額な改装や新しいメニューでこの層を引き付けようと懸命に努力していますが、ミレニアル世代にとってレストランを魅力的に見せる最も簡単な方法は、レビューを集めることくらいシンプルなのかもしれません。Storiesをあなたのソーシャルメディアプロフィールやウェブサイトでリポストすることを、マーケティング戦略の一部にすべきです。
また、アンケート結果に立ち返ると、18〜24歳の人々の33%が、誰かにレストランを勧められたと答えていることが分かります。
これは、レストランがうまくやっていることを意味し、口コミが人々を来店へと駆り立てる刺激になっていることを示しています。
取り残されることへの恐れ
これらの年齢層の購入者を特徴づけるもう1つの性質は、取り残されることへの恐れ（FOMO）です。
レビューやお客様の声、カウントダウンタイマー付きの割引、機会を逃すことを訴えるコピーなどを活用できます。
ビジュアル重視の消費者
動画、画像、GIF、MEME、さらにはインタラクティブなコンテンツの投稿を、コンテンツマーケティングの一部にすべきです。
マルチデバイスの消費者
コンテンツとして制作するものはすべて、複数のスクリーンデバイス向けに最適化する必要があります。
言葉づかい
私たちが書くコピーは、一般の人々に向けたものであり、誰にでも理解できるものであるべきです。
トーン・オブ・ボイス
フレンドリーでカジュアルな言葉づかい
クリエイティブ
顧客の多くは若い人々であり、それはマーケターがクリエイティブ（画像）も、顧客に共感してもらえるようにデザインすべきだということを意味します。
6. 最適な配信チャネルを特定する
アンケート結果によると、アンケート回答者の63%が、ソーシャルメディアからこのレストランを知ったと答えました。18%がGoogleで当店を検索し、18%が誰かの推薦によって来店し、テレビCMとインフルエンサーは0人しか連れてきませんでした。
このことから、レストランのプロモーションでは、ソーシャルメディアとGoogleを最優先にすべきであり、テレビとインフルエンサーは見送るべきだと結論づけられます。
7. ソーシャルメディアマーケティング戦略を決定する
集めたアンケートデータは、より正確なオーディエンスターゲティングのために、有料のソーシャルメディアマーケティング戦略にも応用できます。
データの活用方法の例をいくつか挙げます。
- メールアドレスを使って、リターゲティングのオーディエンスを作成したり、顧客リストに基づいて類似オーディエンスを作成したりできます。
- 広告の年齢範囲を調整することで、適切なオーディエンスをターゲットにでき、デモグラフィックデータに基づいたテストにかかる時間とコストを節約できます。
- 顧客リストを使って、メニューの新商品を顧客に知らせることができます。
- ヴィーガン料理への興味で、コールドオーディエンスをターゲットにできます。（自由記述式の質問から得た定性データによると、回答者の多くはメニューにヴィーガンピザがあると嬉しいとのことでした）
- 理想的な顧客ペルソナを把握することで、InstagramやFacebookでの予算を適切に調整できます。
- 評価形式の質問を使って、広告コピーの関連性を高めることができます。
8. フィードバックに基づいて改善する
アンケート結果は、ヴィーガンピザ、チキンウィング、ギリシャサラダが、メニューに欠けている料理であることを示しています。
データから、来店者の多くがヴィーガンであることが分かり、レストランは顧客のためにヴィーガンピザのようなヴィーガン向けの選択肢を検討する必要があります。
顧客の81%がスタッフはフレンドリーだったと答え、9%がそうではなかったと答え、10%は気づかなかったと答えました。これは、チームがゲストに対応する際、ほとんどの場合うまくやっていることを意味します。
9. 将来の行動を予測する
アンケート回答者の54%がまた来ると答え、27%が分からないと答え、19%が再来店しないと答えました。
ほとんどの顧客がまた来ると答えており、これは素晴らしいことですが、なぜ顧客がレストランへの再来店をためらっているのかを、クロス集計の手法を使って調べてみましょう。
27%が、レストランにまた来るかどうか分からないと回答しました。
論理的に考えれば、これらの回答を、顧客体験に影響を与えうる要素として、価格、料理の品質、スタッフのフレンドリーさに関する回答と比較することになるでしょう。
そこで、分かったことがこちらです。⬇️
「分からない」と答えた人々の60%は、価格がレストランの品質に見合っていないとも答えていました。これが、誰かがレストランに来る前に二の足を踏む理由なのかもしれません。
そうは言っても、この情報を使えば、なぜ、そしてその人が再来店するかどうかを予測することができます。
まとめ
顧客が喜んでフィードバックを提供してくれるとき、ビジネスを改善する可能性は無限に広がります。カスタマーフィードバックを分析することで、企業はその目的によりよく応え、より顧客中心の適切な意思決定ができるようになります。
価値あるインサイトを分析し引き出す方法を学ぶのは簡単なプロセスではありません。しかし、ひとたび習得すれば、ビジネスのあらゆる側面に大きなメリットをもたらすことができます。
