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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。

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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。

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アンケートは質的?量的?実は両方兼ね備えることもできるのです。いつどのように使い分けるかを知り、専門家によるアンケートテンプレートを活用して独自の調査を実施しましょう。

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量的調査と質的調査は、幅広い層を対象にすると同時に、深く掘り下げた結果を得るためにアンケートで使用する相補的な手法です。

どちらの方法を選択するかは、調査目標を達成するために収集しようとしているデータやインサイトの種類によって異なります。質的データは、個々の回答を理解するための詳しい情報や文脈を提供してくれます。一方の量的データは、調査の一般的なアイデアや仮説を証明するために必要な結果を累積して提供してくれます。アンケートでこれらの手法を使いこなして役立つ結果を得るためには、まずは違いを知ることが重要です。それではさっそく見ていきましょう。

量的調査は、調査から一般的な結論を導き出して成果を予測する必要がある場合に役立つ方法です。変数の測定に使える数値データを収集することを目的としています。得られる量的データは、体系的に分析されたデータに基づいて、客観的かつ決定的な結論を提示できるように構造化および統計化されている必要があります。

質的調査は、調査結果の背後にある理由を説明することを目的とした方法です。統計や構造化されたデータにはあまり重きを置かず、テキストベースの情報を通して人間の行動や動機、感情を深く理解することができます。

質的調査の具体的な方法には、インタビューやフォーカスグループなどの直接観察が含まれます。たとえば、このタイプの市場調査は一般的に自然な環境で実施されます。つまり、調査者は実験や対照群などの操作をせず、物事をありのままに研究します。

ただし、調査の問いに対しては深い理解を得られますが、結果を分析する難易度は上がります

この手法で得られる質的データは、トピックに関する計測値というよりは説明的な情報だからです。このタイプの調査ではグラフやチャートで提示できる具体的な数値ではなく、意見、見解、属性を測定します。

製品テスト調査のデータを分析しているマーケットリサーチャー。

質的調査と量的調査の方法は、それぞれ異なるアンケートの目的に光を当てます。量的データは全体像を見るのに役立ちます。質的データは調査結果の詳細を明らかにし、人々の声を吸い上げます。

各手法を調査プロジェクトでどのように活用するか、分類してみましょう。

  • 仮説を立てる: 質的調査では、あるトピックについて詳細な情報を集めることができ、通常は探索的な調査で使用されます。調査の初期段階で人々の頭にある問題や機会を探るために利用しましょう。そうして集めたアイデアから仮説を立てて、量的調査で証明することができます。
  • 仮説を検証する: 量的調査では、仮説を検証するための統計的分析に使える数字が得られます。これは実際に問題となっているのか、それとも誰かの単なる印象なのか?収集した回答を通して、定量化できる情報に基づいた決定が下せます。
  • 一般的な回答を見つける: 回答者をより多く確保できるのは通常、質的調査よりも量的調査です。というのも、少人数へのインタビューやフォーカスグループを何回も実施するより、大人数への複数回答可のアンケートを1回だけ行うほうが断然楽だからです。従って、「自社はライバル会社より好まれているか?」「自社のサービスで最も重要なのは何か?」「人々はどの広告に一番惹かれるか?」といった幅広い質問に対する答えが得やすくなります。
  • 人間的な要素を持たせる: 質的調査はプロジェクトの最終局面でも役に立ちます。自由回答形式の質問から得たコメントが、結果の客観的な数字や傾向に人間味を加えるのです。顧客に自分自身の言葉で会社に対する感想を述べてもらうと、かなりの頻度で盲点だった部分が判明します。
青とグレーに分かれた背景に、円に囲まれた青い点

SurveyMonkey Audienceを使って量的調査を始め、必要に応じたターゲット層のサンプルにリーチしましょう。

ビッグデータが主流となった今日の世界では、意思決定の強力な基盤となる統計や数値で溢れています。しかし、数字に意味を与える生身の人間から情報を収集しない限り、その基盤は完全とは言えません。つまり、この2種類の調査方法は互いに対立するものではなく、実はセットで使用する方がずっと効果的なのです。

この2つの調査方法を組み合わせるための重要なヒントをご紹介します。 

  1. 量的調査の前に質的調査を行う
    質的調査は、新しい問題や機会を発見したい時のスタート地点として、多くの場合で有効です。そこからより核心に迫った調査に移ることができます。量的調査は、それぞれの問題や機会を確認し、理解するための計測を行います。

    例えば、ある会議の主催者はイベント後アンケートを配信して、参加者がイベントで一番楽しんだこと、そして会議を改善する方法を、自由形式の質問を使って理解しようとします。そしてさらに、選択回答形式の質問を用いて、出席率や全体的な満足度、講演者の質、提供された情報の価値を追跡しました。すると多くの参加者が、開催場所へのアクセスが悪くて大変だったと回答します。そこで主催者は、この質的調査の結果に基づいて次回の会議ではアクセスを改善するため、希望する開催場所に関する量的質問を追加しました。 
  2. 必要な質的データの収集方法を決める
    関心のあるトピックについて必要な、非常に細かな情報が得られる質的調査を行うための方法はたくさんあります。

    - インタビュー: 目下のトピックについて深く掘り下げる1対1の対話
    - ケーススタディ: 詳細なインタビューで集めるクライアントの体験談
    - 専門家の意見: 多くの情報を持つ取材先から集めた信頼できる情報
    - フォーカスグループ: 感想を聞くために、少人数のグループと対面またはオンラインで行う対話
    - 自由回答形式のアンケート質問: 回答者が自由に意見を述べられるアンケート内のテキスト欄
    - 観察調査: 人々が日常生活の中で製品やサービスを使用する様子を観察

    しかし、この自由回答形式の調査方法は、必ずしも大きな疑問に対して最も正確な結果を導き出すのに役立つとは限りません。回答者はさまざまな言葉や言い回しによって自分の意見を述べるため、自由回答形式の回答は事前に選択された回答とは異なるトピックへと外れていく可能性があり、結果の分析は非常に大変です。
  3. 量的データを収集する理由とタイミングを理解する
    量的データを収集する前に、統計的に有意なインサイトを得るために定量化したい質問やトレンドを明確にしましょう。質的データは情報量が豊富で洞察力に富むものですが、曖昧になりすぎるリスクも伴います。

    あまりに一般的すぎる質問で回答者を困惑させたり、調査目標を達成するために必要なフィードバックの形にならないような方法を採用することは、できるだけ避けましょう。例えば、インターネットプロバイダーが「ご利用のインターネットサービスについてどう思いますか」という漠然とした質問をしたとします。顧客満足度の特定の側面を評価するのに必要な詳しい情報を収集できるとは思えませんね。

    この例では、満足度を測定するために質問の的を絞って次のようにしてはどうでしょう。

    利用しているインターネットサービスは信頼できる
    - いつも
    - ほとんどいつも
    - 半分ぐらい
    - たまに
    - まったくできない
アンケートに答える従業員

両方のインサイトを得ることで、研究テーマを包括的に理解することができます。しかし、「なにが」よりも「なぜ」を知る必要がある(またはその逆の)場合は、調査方法を1つだけ選ぶ方がシンプルです。もう一度分類してみましょう。

量的データ(なにが):

  • 選択回答形式の質問で行動、意見、トレンドを測定できる
  • パターン、平均、相関関係を分析するための数値データと統計データが手に入る
  • 大きなサンプルサイズからデータを収集することで、調査結果を一般化できる
  • 長期的な指標の追跡、目標に対するベンチマークの設定により、統計的有意性を確保する

質的データ(なぜ):

  • 自由回答形式のフィードバックにより、行動、動機、態度に意味づけをする
  • 感情や意見、独自の観点など、より主観的なインサイトを把握する
  • 企業文化やまだ満たされていないニーズなど、目に見えないものを発見できる
  • 参加者から新しいアイデアやテーマが自然に出てくる

SurveyMonkeyの顧客満足度アンケートテンプレートには、自社のビジネスの現状についてよく理解するために定性質問と定量質問を併用する良い例があります。

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さて、質的データと量的データの定義およびこの2つの調査方法の違いはおわかりいただけたでしょうか。組み合わせたり、片方に焦点を当てる方法もより良く理解できたことでしょう。次回のプロジェクトでは、専門家によって作成されたアンケートテンプレートを使って早速お試しください。

SurveyMonkeyにはあらゆる種類の質問を備えたテンプレートが揃っています。専門家が作成したアンケートテンプレートをライブラリーでご覧ください

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