アンケート結果を分析する方法を解説！より分かりやすく魅力的にするコツとは

近年、Web上で簡単にアンケートが取れるため、さまざまな調査を行ってマーケティングや営業活動に活かすという動きは増えています。しかし、いざ自社で調査を行おうとすると、結果に特徴がなく伝えるポイントが少なくなるケースなど課題も多く発生します。

そこで、アンケート結果からより魅力的に分かりやすく情報を提供するための、アンケート結果を分析する方法を紹介します。

アンケート結果を分析する前に、目的設定が鍵

アンケート結果は、定量的で客観的な事実であり変更はできません。しかし、データからどう読み解くか、何を得られるかは、アンケート結果の分析方法によって違いが生まれます。例えば、コップに水が半分ある時に、「半分しかなかった」「半分もあった」では伝わり方が変わります。

そのため、アンケート結果を分析する前に、「誰に対して何の目的において、どのように生かすべきアンケートだったか」を正しく認識することが大切です。

特に「誰に対して」は重要

アンケート結果は、誰が見るかによって役立つポイントが変わります。例えば、スマートフォンの所有率は非常に高いと言われていますが、多くの人はおおよそ予測できる事実であり、何かの役に立つ可能性は低いでしょう。

しかし、スマートフォンの所有率の変化が事業などに影響を及ぼす人であれば、そのデータは非常に重要なものとなるでしょう。

このように誰が見るかによって、見るべきポイントは大きく異なります。そのため、誰が見るかは特に意識すべきと言えます。

アンケート分析の際によく活用される方法

アンケート結果を分析する際によく活用される手法を解説していきます。

単純集計～数と割合をセットで～

単純集計とは、名の通り単純にデータを集計することです。特に説明は不要ではありますが、数と割合両方出すことをオススメします。なぜなら、毎年調査を行う場合などで、任意の調査では回答者数＝母数が変わる可能性があります。そこで、割合を求めることで、過去との比較がしやすくなります。

一方、母数が少ない時に割合のみだと、実態とかけ離れる可能性があります。極論では3回答に対して、はいが１、いいえが２の場合、割合にすると約33%と67%と大きな違いに感じます。しかし、1票しか差がありません。このように、どちらにも良し悪しがあるため、両方出すことをオススメします。

単純集計の例

好きなくだものは？	数	割合
りんご	3	30％
みかん	2	20％
バナナ	1	10％
イチゴ	4	40％

クロス集計～より違いを出す～

クロス集計は、2つの属性を掛け合わして集計する手法です。単純集計では、差が見られない時にも、クロス集計を行うことで違いが表れる可能性があります。思うような結果が得られない場合には、いろんな属性を活用して集計してみましょう。

主に年齢・性別・職業・住まいの都道府県など、大きな属性ごとに分けると良いでしょう。細かくし過ぎると、誤差の範囲が広くなるため、注意が必要です。

クロス集計の例

好きなくだものは？	20代の回答	30代の回答
りんご	3	4
みかん	2	1
バナナ	1	1
イチゴ	4	4

クロス集計の場合も、数と割合はセットで出してみましょう。また、Excelの条件付き書式などを活用すると、上位10％や平均などの数値を元にヒートマップのように表現することが可能です。世代ごと、地域ごとに傾向が見えるかもしれません。

平均・中央値・最頻値分析

例えば、収入状況や店舗当たりの売上状況などの調査においては、ただ100万円代～〇人　〇％だけでなく、「平均値・中央値・最頻値」の算出もオススメです。

真ん中がどの程度か気になるようなデータの場合、平均値は必ず出しましょう。そのうえで、上限に限度がないような場合では、平均値が一部のデータに引っ張られ、実態と乖離する場合があります。その場合には、中央値や最頻値も合わせて計算すると良いでしょう。

相関分析

アンケート結果をより良くするにあたっては、「相関関係」を分析するという方法があります。

要因には相関関係と因果関係があります。因果関係は「走ったから息が切れた」のように息が切れた結果は、走ったからの要因に直接紐づいている関係を指します。 一方、「暑い日にアイスが売れる」という現象は、暑さとアイスは直接関係していません。ただ、暑いと涼むためにアイスを食べたくなる可能性がある「相関関係」はあります。

相関関係は、グラフを作成して視覚的に分かるようにする方法と、ExcelのCORRELという関数を活用することで相関係数を求める方法があります。アンケート結果から多くの人に見てもらうためには、グラフ型のほうが良いでしょう。Excelでグラフを作成する場合は、散布図を作成し、点のあたりで右クリックすると現れる「近似曲線の追加」と良いでしょう。この記事曲線が右肩上がりか右肩下がりかによって、感覚値にはなるものの関係性を読み取ることができます。

分析したデータをより分かりやすくする方法

データのビジュアライズ

アンケートで得られたデータは、適切に可視化（ビジュアライズ）することで、その価値を最大限に引き出すことができます。グラフやチャートを用いることで、数値だけでは伝わりにくい傾向やパターンを一目で理解させることが可能です。棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ、ヒートマップ、散布図など、データの種類や伝えたいメッセージに応じて最適な表現方法を選びましょう。視覚的な表現は、複雑なデータも直感的に捉えさせ、見る人の理解を深め、意思決定を促進します。

定性データの分析方法

アンケートには、自由記述欄やコメント欄といった定性データも含まれることがあります。これらのデータは数値化できないため、統計的な分析とは異なるアプローチが必要です。定性データは、回答者の感情、背景にある理由、具体的な意見など、定量データだけでは見えてこない「なぜ？」や「どのように？」といった深い情報を引き出す宝庫です。 具体的な分析方法としては、以下のような手法があります。

• テキストマイニング
  自由記述のテキストデータを単語やフレーズに分解し、出現頻度や共起関係などを分析することで、潜在的なテーマやキーワードを抽出します。感情分析によって、回答者のポジティブ・ネガティブな感情を読み取ることも可能です。
• SWOT分析
  「強み（Strengths）」「弱み（Weaknesses）」「機会（Opportunities）」「脅威（Threats）」の4つの視点からコメントを分類し、事業戦略の策定に役立てます。
• アフィニティ図（KJ法）
  自由記述の意見をカードに書き出し、似ている意見をグループ化して、概念間の関連性や構造を可視化する手法です。

これらの手法を用いることで、回答者の生の声から、新たな課題発見や改善点のヒントを得ることができます。

アンケート分析より効果的に活用する方法

アンケートの取得方法や内容によって異なりますが、集めたデータは以下のような方法で活用ができます。

ホワイトペーパー化

「メルマガの配信頻度が多いと感じるのはどの程度？」などの、ターゲットの多くが気になることがらを調査する場合には、ホワイトペーパー化を行うことをオススメします。特にBtoBなどにおいては、このデータが気になるターゲットのリードを効率的に収集することができます。

SEO対策で活用する

検索エンジンでより上部に表示するための取り組み「SEO対策」では、記事の専門性やオリジナリティ性もポイントになります。調査結果は、定量データとして「専門性」そして、調査した企業の「オリジナリティ」としての活用ができます。

セミナーで活用する

セミナーやウェビナーは、人があえて時間を確保して参加します。ネット上にある情報を紹介しているのでは、参加者は満足しない可能性があります。そこで、調査を活用することで、「ここでしか聞けない」内容になります。調査自体がホワイトペーパーで紹介したとしても、調査をより深堀すると違いを出すことができます。

またセミナーの集客においても「最新調査大公開」のような見出しにすることでより良く活用することができます。

メルマガで活用する

顧客からアンケートを得られた場合には、その対象に絞ってメルマガを配信することも可能です。顧客満足度が低い層には、クーポンなどを配布して再利用を促すことや、満足度が高い層には、より利用頻度を高めてもらうための情報提供などの配信が考えられます。

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Cuenote Surveyは、感覚的にフォームを作成することが可能です。アンケートやセミナー集客など、フォームを活用した施策を行いたい場合にはぜひご活用ください。