アンケートの実施後は、得られたデータをどのように活用するかが大切です。
アンケート結果を正確に集計・分析できれば、その後の商品展開やマーケティング施策に活かしやすくなります。
とはいえ、「アンケート結果のまとめ方や分析方法がわからない」という場合もあるのではないでしょうか。そこでこの記事では、アンケートの集計方法や分析手法についてまとめました。
集めたアンケート結果を最大限に活用したいのであれば、ぜひ記事を参考にしてみてください。
アンケートを実施しても多くの回答が集まらなければ、商品展開やマーケティングに活かすことはできません。
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目次 []
アンケートの集計方法
アンケート結果を分析するためには、まずわかりやすく集計することが大切です。
集計方法を変えればさまざまな視点でデータを見ることができ、新たな発見にもつながります。
それでは、アンケート結果の3つの集計方法を紹介します。
単純集計はもっとも基本的な集計方法のひとつです。
「どのくらいの人数がその回答を選んだのか」「この回答を選んだのは全体の何パーセントか」などを集計します。
質問に対する回答の全体像を把握でき、単純集計の結果からより深い分析をすることにも役立ちます。シンプルかつ重要な集計方法です。
クロス集計は年齢・性別・居住地など、複数の要素から回答結果を集計する方法です。
単純集計でわかった回答結果を、他の要素とかけ合わせて分析することで、さらにデータを深堀り可能です。
例えば「とても満足」と答えた人のうち、性別比率を見ると80%は女性だとします。
ここから「女性の満足度が高い」または「女性の利用者が多い」といった事実がわかります。
3つ目は自由記述の集計方法です。自由記述は選択肢を提示する回答と違い、回答者によって答えがバラバラになります。
バラバラな自由記述をまとめる方法として、アフターコーディングとテキストマイニングの2つの手法があります。
自由記述の集計は、回答を読んで分類コードに置き換えたり、専用ツールで解析したりすると集計の手間を軽減できます。
アンケートの分析手法
さまざまな分析手法がありますが、ここでは3つの基礎的な方法について紹介します。
アンケートのデータが多いほど分析も複雑になるため、エクセルだけでなく専用の分析ツールを使うのもおすすめです。
クラスター分析は、大きな集団のなかから、似ているもの同士を小さな集団にグループ分けして分析します。
顧客層の特性や、店舗の取り扱い商品構成などの分析に使いやすい手法です。
例えばクラスター分析により、売れ筋商品は大きく次のよう分類できることがわかったとします。
ここから店舗商品の構成を考えなおし、顧客の志向にあわせた品揃えで売上貢献を目指すことも可能です。
アソシエーション分析は、複数のデータ間の関連を分析する手法です。
「Aのケースが起こったとき、Bという結果になりやすい」といったように、因果関係や関連性などを導き出せます。
購買分析によく使われる手法であり、アメリカにおける事例では「おむつを買った人はビールを買う傾向がある」という分析があります。
この分析では、全体を見るとおむつやビールを買った人の割合は1%程度だが、おむつを買った人のうち約80%はビールを購入していることがわかりました。
このことから「おむつを買うとビールも買う可能性が高い」と仮説を立てることができ、商品配置を工夫できるのです。
決定木分析は、ひとつの目的(回答結果)に対して関連の強い項目から順に分岐していく方法です。
分岐は2つまたは複数の要素を階層でつなげていくため、いろいろなデータが混在していても関連性が一目でわかりやすくなります。
決定木分析イメージ:
アンケート結果からパターンや構造を抽出しやすくなり、ターゲットの選別や購入者・非購入者の予測などに活用できます。
アンケート結果を正確にまとめる3つのポイント
アンケートで集まったデータは、誰が見てもわかりやすいようにまとめておくと、次回以降の分析にも使いやすくなります。
ここでは、アンケート結果をまとめる際に気を付けたいポイントを紹介します。
調査結果はグラフや表にまとめて可視化することが大切です。設問タイプや何を見せたいかによって、グラフを使い分ける必要があります。
グラフの種類と使い分けを、以下の表にまとめました。
特徴 | |
---|---|
棒グラフ | 複数のデータを横並びにして比較できる |
円グラフ | 全体の構成割合や各内訳の比率を見られる |
折れ線グラフ | データの変化を時系列で見られる |
積み上げ棒グラフ | 円グラフと同様かつ複数のグラフを比較するのに適している |
グラフは各データを見分けやすいよう色分けしたり、強調したいデータを目立つ色でそれ以外はグレー系統にまとめたりするとさらに見やすくなります。
アンケートでは、無回答をどのように扱うかが調査結果に大きく影響します。
無回答とは、いずれの選択肢も選んでいない場合や「わからない」などを選択している場合です。
無回答の取扱に明確な決まりはありませんが、集計結果に含めたバージョンと含めないバージョンを両方用意するのが安心です。
無回答といっても「選択肢に当てはまるものがないから無回答」「設問の意味がわからないから無回答」などさまざまな解釈があります。
そのため単に無視するのではなく、なぜ無回答が多いのか考えると新たな発見につなげやすいでしょう。
データは複数の集計単位でまとめることで、調査結果を正しく読み解けます。
集計単位は、以下のような数値を用います。
特徴 | |
---|---|
平均値 | データをすべて足した合計値を、データの数で割った値 |
中央値 | データを横並べにしたとき丁度真ん中にあたる値 |
度数 | その回答を選んだ人・当てはまる人の単純な数 |
パーセント | 全体のうちその回答を選んだ人・当てはまる人の割合 |
例えば年収アンケートで平均値のみ算出した場合、年収の高い人に値が引き上げられてしまいます。中央値も算出することで、より実態に近い年収がわかります。
このように、データの印象が事実とかけ離れないためにも、集計単位は使い分ける必要があります。
アンケートの調査精度を高める3つのコツ
ここまで、アンケート結果のまとめ方や分析方法についてお伝えしました。
得られた回答結果をどのように活用するかも大切ですが、そもそも役立つデータが一定以上集まらなければ意味がありません。
精度の高い調査をおこなうには、アンケートの作成段階から気を付けるべきことがあります。
ここではアンケートの調査精度を高めるコツを見ていきましょう。
充実したアンケート結果を得るには設問設計が重要です。
設計がしっかりできていないと、知りたいことが聞けなかったり回答が上手く集まらなかったりします。
設計において重要なポイントは以下のとおりです。
詳しいアンケート設計については、他の記事で解説しています。こちらもぜひ参考にしてみてください。
回答者の負担を減らすことで、アンケートにしっかりと答えてもらいやすくなります。
設問数が多かったり複雑な設問があったりすると、回答者は面倒に感じ、答えが雑になることもあります。
大切なのは、回答者が思考停止で回答できる設問にすることです。そのためには回答者に意見を求めるのではなく、単純に事実を聞き出しましょう。
例えば、「商品について感じたことを教えてください」ではなく「商品に当てはまるものを以下よりお選びください」と質問します。
選択肢のなかから答えをピックアップするだけなので、回答者にとっては負担が少なく済みます。
他にもアンケートの回答率をあげるコツはあります。以下の記事に詳しくまとめているので、知りたい場合はぜひあわせてご覧ください。
回答者が思考停止で回答できる設問にする他にも、回答者の負担を減らすポイントはあります。
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アンケートは基本的に任意のため、回答者にとっては時間を取られるだけで答えるメリットがありません。
そのため、アンケートの結果報告やお礼を約束すると、アンケートへ協力する動機づけになります。
アンケートのお礼にはデジタルギフトがおすすめです。デジタルギフトは電子クーポンや各種ポイントなどを、SNSやメールを通してプレゼントできます。
デジタルギフトがアンケート謝礼におすすめな点
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調査結果を読み解くには、まず見やすいよう集計します。複数の要素をかけ合わせたクロス集計や、頻出単語がわかるテキストマイニングによる集計などがあります。
まとめた集計結果はクラスター分析で類似グループをまとめたり、アソシエーション分析で各データの関連性を調べたりしましょう。
アンケートで得られた結果を今後の施策に役立ててください。