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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。

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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。

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マーケティング顧客


市場調査を行うと、独自の洞察を手に入れ、競争上の優位性を見いだし、成功を加速させることができます。消費者行動や業界のダイナミクス、市場トレンドについて、データに基づく洞察を明らかにしてくれる効果的なデータ分析は、市場調査の中核と言えます。

しかし、マーケターの59%が、安心してマーケティングキャンペーンが実施できるほどのデータはないと答えています。マーケティング業界は一般的にデータ分析に苦労しており、マーケターの79%が、収益・成長の拡大につながる機会を逃していると感じています。

データ分析の力を市場調査で活用できれば、このような課題を克服し、戦略的なビジネスチャンスを引き出すのに役立ちます。

では、データ分析とは何か、それがなぜ市場調査で重要なのか、データに裏付けられた戦略とはどのようなものかを見ていきましょう。

市場調査におけるデータ分析は、データを収集・処理・分析・モデル化して有益なインサイトを得るプロセスを指します。大量の市場調査データを使うことで、トレンドやパターン、関係などを特定し、今後のビジネス戦略に役立てます。

市場調査データには、量的なものと質的なものがあります。量的データと質的データの違いは、量的データからは数値による根拠が得られ、質的データからは特定のトレンドが生じている理由について洞察が得られることです。量的データは、たとえば顧客にブランド体験を10段階で評価してもらったときに得られるデータです。質的データは、同じ顧客になぜその数値を選んだのかを説明してもらったときに得られるデータです。

市場調査を行うときは、次の3つのデータ分析に注目しましょう。

  • 記述的: データを解釈してデータセット内のトレンドや特徴を特定します。
  • 予測的: 分析に統計アルゴリズムを組み合わせて過去のデータを理解し、データに基づいて将来のトレンドを予測します。
  • 処方的: データ分析を一歩進めて、データを基に成果の最適化につながるような実用的なインサイトを提供します。 

企業のどの部署も、データ分析からインサイトを引き出します。たとえばマーケティングデータの分析では、分析のスキルや手法を、マーケティング関連の目標・ソリューションに適用します。そうすることで、マーケターは、データに基づいてアジャイルな戦略を立て、競争の激しい市場での差別化や、新規顧客の獲得につなげることができます。

市場調査の主な目的の1つに、データに裏付けられた具体的な戦略を見つけて競争上の優位性を高めることが挙げられます。市場調査におけるデータ分析は、インサイトや、アイデアのヒント、磨くべき点、成功の可能性を高めるような方策を示してくれます。

市場調査でデータ分析を使用することには、いくつかメリットがあります。

市場調査におけるデータ分析は、新しいターゲット市場を正確に特定する上で役立ちます。異なるデモグラフィック属性や行動、サイコグラフィックデータを検討することで、エンゲージメントの高い顧客セグメントが特定できます。異なる調査タイプからは異なるインサイトが得られます。

たとえば、競合他社の製品を定期的に購入している特定の所得層が見つかるかもしれません。ターゲット市場のトレンドを特定すれば、有効な戦略を立てて新しいセグメントに割り込めるようになります。

市場調査でデータ分析を利用し、結果に沿ってマーケティングキャンペーンを作成すると、新しい市場の発見・適応・参入に役立ちます。

顧客データは、企業が所有する最も貴重なソースの1つです。市場調査におけるデータ分析は、顧客の行動ややり取りの中に関連性を見つける上で極めて重要です。

顧客は、会社とやり取りする度に、追跡可能なデータの足跡を残します。Webサイトの訪問から購入履歴まで、あらゆるデータポイントが貴重なインサイトとなります。

たとえば、マーケティングチームが、セール期間に製品を購入する可能性の高い顧客セグメントがあることに気づいたとしましょう。その場合、そのセグメントの顧客にクーポン付きのメールを送れば、コンバージョン率が高まります。

顧客の行動に適応することで、顧客のニーズに応え、効果的にエンゲージメントを高めることができます。

データ分析により、顧客の行動の変化や、タッチポイント間での違いを追跡することができます。会社のことをよく知らない顧客と、長年にわたって製品を愛用している顧客とで、行動が異なることも考えられます。

顧客タッチポイントのデータや、会社とのやり取り、購入統計、エンゲージメント全体などのデータを分析すれば、顧客行動を包括的に理解することができます。市場調査の実施により、セグメント間で会社とのやり取りにどのような違いがあるかについて、幅広い洞察が得られます。

Webサイトのアクセス解析をモニタリングすると、直帰率が特に高いページがないかどうか確認できます。市場調査でのデータ分析を通じてカスタマージャーニーの弱点を見つければ、修正したり、影響を軽減したりできます。消費者行動のデータ分析を行うことで、顧客体験の効率化やコンバージョンレートの改善が可能になります。

新たな事業を始めたり、なじみのない市場に進出したりすることは、企業にとって経済的なリスクを伴います。データ分析を行い、変化が会社にもたらす影響を予測すれば、このリスクを軽減できます。

たとえば、新製品をやみくもに発売するのではなく、類似製品の売上を示す履歴データを分析します。社内の測定値や市場トレンド、過去の業界データなどを調べれば、決定を実行に移す前に、そのリスクを理解することができます。

データに基づいたリスク軽減により、決定を下す際の不確実性が小さくなるため、マーケティングチームは、新たな挑戦のための予算を確保し、プロジェクトの開始を効率化することができます。

データ分析を行うと、生の情報を明確かつ正確、有用なインサイトに変えて意思決定に役立てることができます。しかし、優れたデータ分析は一夜にして実現できるものではありません。

ここで市場調査でのデータ分析手順を見てみましょう。

データ分析は間違いなく強力なツールですが、明確な目的がなければ有益なインサイトを得ることはできません。追跡したい指標など、明確な目標を定めることで、どのような分析を行うべきかがはっきりします。

何を調べたいのかが明確であれば、関連性の高いソースデータも簡単に選択できます。同様に、どの指標を計算するかが決まれば、分析プロセスの効率化につながります。

世界中からあらゆるデータを集めたとしても、自分の目的に合っていなければ意味がありません。分析用のマーケティングデータは、目標に沿って集めることが大切です。可能であれば、目標からさかのぼって必要なデータを決めるようにしましょう。

たとえば、顧客満足度に関するデータが欲しいなら、そのために必要な手段として顧客満足度アンケート(CSAT)を選択します。あるいは、顧客ロイヤリティーの指標であるNet Promoter® Score(NPS)やカスタマー エフォート スコア(CES)を調べてもいいでしょう。

目標を定めることで、集めるべきデータが見えてきます。同様に、これまでに集めたデータのうちどれが分析フェーズに役立つかも明らかになります。

関連データがすべて揃ったら、統計分析を行ってインサイトを導き出します。データ分析に使用する手法は、最終的な目的によって異なります。

データ分析に使える手法をいくつかご紹介しましょう。

  • 統計モデル: 統計モデルを使うと、データ内のトレンドやパターンを特定できます。
  • データの視覚化: データで見つけたインサイトを、グラフやチャートなどの形で視覚化します。
  • 機械学習・AI分析: AIを活用した市場調査ツールを使うと、分析を効率化し、調査を加速させることができます。
  • 相関・因果関係分析: 量的データと質的データの両方で変数間の関係を調べます。

分析フェーズでは、生データを正確で独自性のある、洞察に満ちた情報に変換します。

データインサイトは、ただの興味深い統計量や面白いグラフではありません。データインサイトは、業務を効率化し、顧客体験を強化し、収益を拡大するための道筋を具体的に示してくれます。しかし、そのようなエキサイティングなメリットを得るためには、見つけたインサイトに基づいて行動を起こさなければなりません。

可能な限り、データ分析を実用的なインサイトに変換しましょう。そして、インサイトに基づいて改善策を講じ、戦略を最適化します。

戦略を修正し、新たなデータを継続的に生成・モニタリングすることで、日々ビジネスを改善していくことが可能になります。

市場調査におけるデータ分析という強力なツールにより、企業は、独自のインサイトを得てデータに裏付けられた成功戦略を立てることができます。

SurveyMonkeyを使ってデータの収集・処理・分析を開始し、競争上の優位性や包括的なインサイトを見いだしましょう。市場調査ツールの詳細はこちらでご覧ください。

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Net Promoter、Net Promoter Score、NPSは、Satmetrix Systems, Inc.、Bain & Company Inc.、Fred Reichheldの登録商標です。