製品

SurveyMonkeyは、あらゆる用途・ニーズに対応します。SurveyMonkeyを探索して、その活用方法をご確認ください。

一流のオンラインアンケートでデータに基づいた洞察を得る。

100種類以上のアプリとプラグインを統合して作業を効率化。

オンラインフォームを作成・カスタマイズして情報と代金の収集。

組み込みAIで優れたアンケートを作成し、すばやくインサイトを引き出しましょう。

あらゆる市場調査ニーズに対応する専用ソリューション。

テンプレート

顧客満足度とロイヤルティを測定。

どうすれば顧客が満足し、推奨者になってくれるかを学ぶ。

実用的なインサイトを得てユーザー体験を改善。

見込み客や招待客などから連絡先情報を収集。

次回イベントの返信依頼を簡単に収集・追跡。

参加者のニーズを調べ、次回のイベントを改善する。

エンゲージメントや業績を高めるためのインサイトを発見。

会議の出席者からフィードバックを得て、進め方を改善。

同僚からのフィードバックを利用して従業員パフォーマンスを改善。

コースの充実化と指導法の改善を図る。

教材やプレゼンテーションに関する学生の評価を調べる。

新製品のアイデアに対する顧客の考えを調べる。

活用方法・事例

アンケート・アンケートデータ活用のベストプラクティス

アンケートやビジネスのコツを満載したSurveyMonkeyブログ。

SurveyMonkeyのチュートリアル&使い方ガイド。

SurveyMonkeyで急成長する一流ブランド。

A/B テスト計算ツール

アンケート結果の統計的有意性を確認しましょう

1.00%

1.14%

バリアントが結果にネガティブな影響を与える可能性があることを説明する両側検定。
結果が偶然によるものではないと信頼できる程度。

バリアントBのコンバージョン率(1.14%)は、バリアントAのコンバージョン率(1.00%)より14%だけ高いです。バリアントBがバリアントAより成果を上げると、95%の信頼度で確信できます。

86.69%

0.0157

A/Bテストの実験において、統計的有意性とは、実験のコントロールバージョンと、テストバージョンの差異が、エラーや偶発性に起因しない可能性の高さを示します。

たとえば、95%の有意性レベルのテストを実施した場合、差異が実際にあることを95%確信できます。

ビジネスにおいては、実験がCVR(顧客転換率)にどのように影響するかを確認するために使用されることが多く、アンケートにおいては、アンケート結果にどの程度信頼性をおけるかを確認する方法として通常は使用されます。たとえば、広告コンセプトAと広告コンセプトBのどちらが好きかをアンケートした場合、採用するコンセプトを決定する前に、アンケート結果の差異が統計的に有意であるかを確認したくなるものです。

計算はSurveryMonkeyにお任せください。アドバンテージプランでは、統計的有意性が自動的に計算されます。価格設定を見る

最初のステップは、仮説を立てることです。どのような実験でも、比較対象の間に何の関係もないとする帰無仮説と、対立仮説があります。対立仮説とは、関係を証明しようとするもので、あなたがこれから裏付けにする理論です。CVRのA/Bテストに関していうと、仮説としては、あるページにボタンや画像、宣伝コピーなどを加え、CVRに影響するかを確認することが考えられます。上記の例のようにコンセプトテストに関するアンケートを使用する場合は、さまざまな広告バリエーションをテストし、どれが最も魅力的かを調べることで仮説を立てるでしょう。

統計学者は、帰無仮説と対立仮説を立てたあと、仮説に問題がないかを確認するために検定を行うことがあります。Zスコアは帰無仮説の妥当性を評価し、比較対象の間に実際に関係がないかがわかります。p値は、対立仮説を証明する必要のある証拠が強力であるかどうかを示します。

統計的有意性検定を実行する場合、片側検定にするか、両側検定にするかをあらかじめ決めておくと便利です。片側検定は、対立仮説が方向性効果を与えると想定しますが、両側検定は、仮説が結果に悪影響を与える可能性があるかどうかも考慮します。一般的に、両側検定の方が手堅い選択です。

プロの統計学者でも、有意性やそのバックアップとなる検定を計算するために、統計モデリングソフトウェアを使用しているので、これ以上は深く掘り下げませんが、もしあなたがA/Bテストを実施する場合は、ページ上部にある計算ツールを使えば、結果の統計的有意性が計算できます。SurveyMonkeyでは、アンケート結果の有意性の計算を自動で行うことも可能です。

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