アンケートデータを6つの簡単なステップで分析する方法

アンケートは顧客やユーザーを簡単に知ることができますが、短く簡単なアンケートでも、整理するのに頭を悩ませるほどの量のユーザーデータが残ってしまうことがあります。

では、すべてのアンケート結果をどのように読み解けばよいのでしょうか？ この章では、アンケートデータを分析するためのステップバイステップのフレームワークをご紹介します。 目標の設定から、さまざまな分析手法の活用法、そして結果をチームに共有し、アクションにつなげるまで――アンケートデータの分析プロセス全体を順を追って解説します。

1.分析目標の設定

アンケート を作成し、世に送り出した後、どのようにデータを分析すればよいのかわからず、大変な気分になることもあるでしょう。しかし、全体像を見てみましょう。データ分析を成功させる鍵は、分析計画を立てることです。

アンケートデータから有意義なインサイトを得るには、まず、アンケートで達成したい目標を決めましょう。

自分自身に問いかけてみてください：

• 解決したい主な課題や、明らかにしたい問いは何か？

• どの顧客セグメントが、そのインサイトを与えてくれるか？

• いつ、どこで聞けばいいのでしょうか？

• そのためにはどのような調査が最適なのだろうか？

こうした調査の核となる問いを明確にすることで、分析すべきデータポイントやその優先順位が自然と見えてきます。

2.結果を整理する

言い回しが異なっていても、意味の似た回答をタイプやテーマごとに分類しましょう。 理論的には、すべての回答を1件ずつ読み込み、手動でカテゴリ分けすることも可能ですが、テキスト分析機能を使って頻出キーワードを自動で抽出・分類することをおすすめします。

また、複数の質問を含むアンケートでは、一部の回答者が質問をスキップしたり、空欄のまま送信するケースもあります。 これは必ずしも問題ではありませんが、複数の質問間で回答傾向を比較したい場合、不完全な回答が結果をゆがめることがあります。 その場合は、未回答のある回答者を除外するのが賢明です。

Contentsquareを使って調査データをフィルタリングし、センチメント分析を行う

ContentsquareのAIテキスト分析を使用すると、キーワード分析や自動タグ付けによってデータやアンケートの回答を分類できます。アルゴリズムと自然言語処理（NLP）を使用して、肯定的、中立的、否定的なアンケートの回答など、包括的なテーマやユーザーの感情、時間の経過による変化を明らかにします。

センチメント分析 は、顧客の語彙を評価し、その行動を文脈に当てはめることで、何が購買の原動力となっているかなど、将来の行動を予測するのに役立ちます。

ContentsquareのVoice of Customer（VoC、顧客の声）製品により、ユーザーの感情を長期にわたって追跡することができます。

3.定量調査データの分析

アンケートでクローズドエンド型（選択式）質問を使うことで、**定量的なデータ（数値）が得られます。 これは、グラフ・チャート・比較表などを使って分析できる形式です。 たとえば、「はい／いいえ」「1〜5の評価スケール」「あらかじめ用意された選択肢」などにユーザーが回答することで、一貫性のある、評価しやすい結果が得られます。

したがって、定量データの分析は比較的簡単です。これら3つの分析方法は、定量調査データから貴重な洞察を得るのに役立ちます：

顧客の好みを特定するために簡単な比較を行う

たとえば複数選択式の質問をした場合、それぞれの選択肢にどれだけ回答が集まったかを見ることで、ユーザーの好みや傾向を把握できます。 これは、新機能やサービス、デザイン案などをテストする際に特に役立ちます。

比較データセットを分析するには、多肢選択式の各選択肢の総回答数を加算します。次に、比較表を作成して、各回答の回答数またはパーセンテージを整理します。

データ比較表

クロス集計チャートやグラフを使用して、異なるセグメントの結果を比較する。

アンケートに属性情報（例：年齢層、業種、地域など）に関する設問を含めておくと、異なるユーザーセグメントごとに、同じ質問に対する回答傾向の違いを比較できます。 たとえば、「ある機能に対する満足度が年齢層によってどう異なるか」や「業界別のニーズの違い」を明らかにしたい場合に非常に有効です。

これらの回答を分析するには、クロス集計表を使用して、各セグメントからの回答を比較します：

回答をサブグループ別に分類したクロス集計表

最頻値、平均値、棒グラフを使って評価スケールデータを分析する

特定のトピック、製品の特徴、または提供するサービスについて、顧客がどの程度強く感じているかを測定する評価スケールの質問を顧客に尋ねることは、顧客満足度および顧客体験を理解し、改善するための素晴らしい方法です。

評価スケールの回答データは、以下の3つの簡単な方法で分析できます：

1. 最頻値の計算 は、データセットに現れる最も一般的な回答を表し、回答者がスケール上のどの評価を最も頻繁に選択したかを簡単に知ることができます。最頻値は、単に最も多く現れる値または回答です。

2. 平均の計算は一般的に「平均」です。すべての得点を合計し、その合計を回答数で割ることで、典型的な回答を表す数値が得られます。この数値は、同じ質問に対する顧客の回答が時間とともにどのように変化するかを比較したい場合に役立ちます。

3. 回答率を示す棒グラフの作成により、回答者がスケールのどの評価を最も多く選択したかを簡単に把握することができます。

たとえば、NPS®の分析にも応用可能です。NPS®（ネット・プロモーター・スコア）アンケートの結果も、このような平均や分布で分析できます。 これは顧客ロイヤルティや満足度の指標として広く使われています。

しかし、NPS®を手動で計算する必要はありません：ContentsquareのVoC調査ツールは、 Net Promoter Score® を自動的に計算し、調査回答タブで内訳を視覚的に表示します。

ContentsquareはNPS®の経年変化を記録します。

Contentsquareを利用してVoCデータを継続的に収集する

Contentsquare の Voice of Customerツール では、テキストまたは 🙂/🙂/🙂の回答を取得する短い記述式スケールの質問で、質的データインサイトを迅速に収集できます。

例えば、サイト上に控えめなフィードバックボタンを設置し、リアルタイムのデータを活用することで、次のようなことが可能になります。

• ユーザーがイライラする理由を理解する

• パフォーマンスの低いページを特定し、最適化する

• プロダクトリリースの微調整

• 積極的に問題を解決する

• ユーザー体験の向上

Contentsquareのアンケートで、ユーザーに絵文字を使った記述式評価をしてもらう。

4.定性調査データの分析

自由記述式（オープンエンド）の質問は、ユーザー自身の言葉で体験や意見を語ってもらえるため、リアルで本音に近いフィードバックを得るのに非常に効果的です。 こうした定性データを分析することは、顧客に共感し、本質的なインサイトを得て、正しい意思決定をするチャンスでもあります。

でも、「100件以上、あるいは1,000件を超える自由記述の回答、どうやって分析するの？」と不安になるかもしれません。

以下に、あらゆるボリュームの定性データを効率的に分析する3つの方法をご紹介します。

調査データを視覚的に表現する

アンケートの定性データには、何百、何千というユニークな回答が含まれることがよくあります。このような情報を処理し、迅速な意思決定を行うための素晴らしい方法の1つが、データの視覚化です。

たとえば、回答で頻繁に出てくる用語からワードクラウドを作成したり、回答者の属性や行動をまとめたインフォグラフィック（ユーザーペルソナ のようなもの）を作成したりすることができます。視覚化は、必ずしも質問に対する明確な答えを提供するわけではありませんが、ディスカッションのための絶好の出発点となります。

個々の回答を読むことで、製品やメッセージングを形成するための隠れたインサイトを発見する。

定性データ分析とは、常にトレンドを見つけることではなく、オーディエンスが直接言わない動機、異議、欲求を明らかにすることでもあります。

UX Notebookの著者であるSarah Doody氏は、ユーザーエクスペリエンス（UX）トレーニングコースのメッセージングを形成するために質的データを使用しました：

「この講座を受ける前に抱えていた最大の課題は何でしたか？」 「受講をためらっていた理由は何でしたか？」

このような質問をすると、さまざまな答えが返ってくるでしょう。圧倒されるように思えるかもしれませんが、自由形式の回答を読む時間を取ることで、オーディエンスがあなたの製品に本当に求めているものをより深く理解することができ、より有意義な洞察につながります。

定性的なインサイトを定量的なデータに変える

十分な質的調査データがある場合は、回答をカテゴリーに分類し、グラフ、表、チャートを作成するために使用します。

以下の5つのステップで、自由形式の回答を定量的データのように分析する：

1. 回答をスプレッドシートに追加する

2. 個々の回答を分類する方法を探す

3. 各回答をカテゴリーに割り当てる

4. アンケートデータをカテゴリー別に整理する

5. データを視覚的に表現し、特定のカテゴリの有病率を明らかにする。

定量的データを補強するための定性的データの使い方

定性データは、多くの場合、定量データの裏付けや説明に使われるときに最も役に立ちます。量的データと質的データを併用することで、何が起きているのか、顧客が製品に何を求めているのかの全体像を把握することができます。

定量的なデータ分析がオーディエンスの傾向や嗜好を明らかにすることが多いのに対し、定性的なデータ分析は、その背景にあるなぜ を見つけ出します。

これを、無料トライアルユーザーがなぜ有料ユーザーにならないのかを見極めたいSaaS（Software as a Service）企業に当てはめてみよう：

クローズド質問で「70%のユーザーは製品を便利だと評価」していた → 製品自体に大きな問題はないとわかる

そこでオープンエンドで「有料プランに登録しなかった理由は？」と聞くと 　→ 「価格が高い」「コスパに納得できなかった」などの回答が浮かび上がる

ContentsquareのAI技術でデータ分析を楽に

質的データの分析がより簡単になりました。自由形式の質問に対する回答を手作業で選別する時間を節約するため、ContentsquareのAIアシスタントがあなたの代わりに質的調査の回答を分析し、主要な調査結果、引用、実行可能な次のステップを含む簡潔なレポートにまとめます。

ContentsquareのAI搭載「Voice of Customer（顧客の声、VoC）」が調査レポートを作成します

5.意味のある結論を導き出す

量的・質的調査データの整理と分析が終わったら、傾向を把握し、データの統計的有意性を計算し、過去の結果とベンチマークすることで、行動や解決策につながる結論を導き出す番です。

データ分析から実用的なインサイトを得るための3つの方法を紹介しよう：

データの傾向を探す

まず、ステップ1で設定した分析目標に最も近い調査データから見ていきます。

SaaS企業のケースに戻ってみます。 「無料トライアル後に有料プランへ移行しない理由」を知るために、トライアルユーザーに「製品の有用性」を評価してもらうアンケートを実施したとします。

結果、70％のユーザーが「役に立った」と回答した場合、 課題は製品そのものではなく、他の要因にある可能性が高いと推測できます。

→ このように、トレンドから原因を消去法で絞り込むことが可能になります。

調査結果が統計的に有意であることを確認する

調査データから意味のある結論を導き出すのは難しいものです。データはしばしば「ノイズ」に悩まされます。なぜなら、人々は回答を入力する際にミスをすることがあるからです。

回答数がわずかであれば、その「ノイズ」は誤差の範囲となり、調査結果にさらに影響します。元のデータが少なければ少ないほど、調査結果が統計的に有意である可能性は低くなります。

サンプルサイズ計算機を使って、あなたのデータプールが、あなたが発見している洞察の妥当性を信頼するのに十分な大きさであることを確認し、相関関係が因果関係を意味すると仮定して、データの結論を急ぎすぎていないことを確認してください。

プロからのアドバイス： データ分析において相関関係と因果関係を混同しないよう、トレンドに影響を与える可能性のあるあらゆる要因を考慮しましょう。また、行動分析ツール を使って、ウェブサイト上で何が起きているのかを調査・理解し、思い込みで行動することを避け、コンバージョンや顧客満足度の低下といった問題の背後にある本当の理由を突き止めましょう。

過去のベンチマークとデータを比較する

可能な限り、データを解釈するための参照枠を得るようにする。過去のデータを見ることは、あなたが特定した傾向を理解するのに役立ちます。

無料トライアルユーザーが有料プランに申し込まない理由を理解しようとするSaaS企業の例に戻ろう：

貴社は、前年度の同様の調査によるベンチマークと結果を比較するかもしれません。

ここで、トライアルユーザーは昨年よりも今年の方が製品を有用だと感じているが、有料会員登録はまだ増えていないと想像してみましょう。これは、製品をさらに開発するよりも、顧客体験 (CX)や価格設定ページなど、他の要素の最適化に集中する必要があることを示している可能性があります。

Contentsquareのツールを使って、アンケートのインサイトを高めよう

より詳細なインサイトについては、Contentsquareの以下の エクスペリエンスアナリティクス ツールやメソッドからのデータで調査結果を補足してください：

• 自社のコミュニティでユーザーインタビューを実施したり、当社の広範なプールから参加者を簡単にリクルートし、人口統計やスクリーニングの質問に基づいて参加者を絞り込むことができます。このツールは、スケジューリングを自動化し、インタビューの録音と書き起こしを行い、最大限の価値を提供します。

• ヒートマップ ツールを使って、ユーザーがページのどこをクリックしたりスクロールしたりしたかを確認しましょう。

• ジャーニー分析を実施することで、調査データを文脈化し、顧客体験の改善点（および改善方法）を把握することができます。

• セッションリプレイで 個々のユーザーが製品やサイトをナビゲートしている様子を視聴し、否定的なフィードバックの原因を探りましょう（例えば、リンク切れによって顧客がランディングページからUターンした場合など）。

Contentsquareのカスタマイズ可能な ダッシュボード は、Uターンや激怒クリックのような重要なセッションからの洞察を、行動データとともに視覚的に概観することができます。

💡 プロからのヒント：調査ソフトウェアとツール の章をチェックし、アンケートの作成と分析に使用するプラットフォームについて詳しく学びましょう。

HARTING社がContentsquareを利用してダウンロード数を38%増加させた方法

HARTING Technology Group - 世界的な産業技術サプライヤーである同社は、製品説明ページ（PDP）が同社のeコマースにおけるカスタマーエクスペリエンスの中心であることをよく理解していました。

そこでHARTINGは、Contentsquareのジャーニー分析とヒートマップツールを顧客からのフィードバックと組み合わせ、ユーザーがネガティブな経験をして離脱する理由を理解しました。

対応策として、HARTINGは以下のような最適化を実施しました： 情報量の削減（情報過多の解消）、ページ構造の明確化、製品検索性の向上 これらは、VoC（顧客の声）や体験分析ツールから得られたインサイトに基づいて設計されました。

変更を実施した後、HARTING社はContentsquareを使って、新しくデザインしたページのパフォーマンスを分析した。その結果、PDPからのダウンロード数が38%増加したことが判明しました。

6.調査結果をチームに報告し、次のステップを決定する

アンケートと体験分析ツールから実行可能なインサイトが得られたら、次は社内共有のフェーズです。

会議であなたの洞察を共有する場合、人々が生の数字を素早く消化するのは困難であることを覚えておいてください。このような状況では、図表やインフォグラフィックを使ってデータを簡潔に示すのがベストです。

Contentsquareで作成したシンプルな棒グラフ

しかし、同僚が自分の時間に読めるような、より詳細なレポートを作成する場合は、より詳細な数字の内訳を含めることを検討してください。

チームですべてを共有したら、明らかになった知見にどのように取り組むか、戦略を練り始める。重要な洞察を活用して、顧客体験の改善、リテンションの向上、ブランド・ロイヤルティの促進などのアクションを起こしましょう。

Contentsquareの統合機能を使って、分析結果をチームで共有する

Contentsquare の Slackおよび Microsoft Teamsとの統合を使用して、顧客の声を簡単にチームに届け、関係者をループに維持しましょう。これらの統合により、調査データの受信やデジタルエクスペリエンス指標の変化が自動的にチームに通知されるため、迅速に対策を講じることができます。

Contentsquareは、Slackのようなメッセージングアプリと統合し、チームとユーザーインサイトを共有し、より早くアクションを起こすことができます。

調査データの分析を今すぐ開始

アンケートデータを分析することは、顧客の行動を理解し、会社の業績を追跡するのに役立ちますが、大量のデータを扱うとすぐに圧倒されてしまいます。

物事をシンプルに保ち、次のことを忘れない。

• 最初から明確でシンプルな目標を設定してアンケートを実施する。

• 量的データで最初の傾向を把握し、質的データで詳細な説明を探す。

• ベンチマークを使用し、サンプルサイズが十分に大きいことを確認し、相関関係と因果関係を検討することによって、結論が妥当であることを確認する。

アンケート結果をユーザーインタビュー、セッションリプレイ、ヒートマップから得られるインサイトと比較することで、ユーザーの行動をより深く理解することができます。

調査データの分析に関するFAQ