定量調査を効果的に使う

量的方法の識別とデータ収集。

QuantData_LowRes定量調査は、サンプルグループから得た結果を一般化し、全体に当てはめる手法です。 構造化された統計的な手法であるため、今後の対応について科学的に判断し、結論を出すことができます。

定量調査の多くは、定性調査の実施中に思いついた仮説を証明したり反証したりするのに使われます。

アンケートの大部分を定量的な質問が占めていますが、その多くはあまり効率的に利用されていません。 定量的な質問を作成するときは、次の 3 つの目標のうち 1 つを達成できるようにしましょう。

1. 回答者の特性を定義する: 選択型の質問は、回答者の特性の定義を目的にしています。 たとえば、次のような情報が得られます。

  • 特徴: 年齢・性別・人種・収入などを特定する。
  • 行動様式: 1 週間でインターネットに費やす時間、出勤に使う交通手段、運動の頻度など、回答者の習慣を特定する。
  • 意見や態度: 製品に対する満足度、選出された政治家に対する意見など、回答者の考えを特定する。

こういった特性を知っておくと、回答者の人となりや振る舞い、好き嫌い、願望などの理解に役立ちます。

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2. データ内の傾向を測定する: 同じアンケートを時期を変えて実施すれば、データ内の傾向が見えてくるでしょう。 回答者の意見が一定の方向へゆっくりとシフトしている場合や、季節によるパターンが見出せる場合もあります。  時間の経過に伴う傾向を観察することで、アンケート結果の文脈が明らかになります。

たとえば、顧客にカスタマーサービスを「きわめて満足」から「きわめて不満」までのスケールで評価してもらったとしましょう。20 パーセントの人が「きわめて満足」と回答したとします。 今現在の状況を知るのも良いのですが、この数字を未来の進歩を測る定規としても使えます。

最初のアンケートの後に、顧客のニーズに応えるため、何か対策を取ったとしましょう。 そこで同じアンケートをもう一度行えば、「きわめて満足」と応える顧客のパーセントが上がったか下がったかを確認できます。 顧客満足度の点で会社が長期にわたってどのような進歩を遂げているかだけでなく、アンケートとアンケートの間に新たに導入したイニシアチブやプロセスの効果も直接測定することができます。

3. グループを比較する: アンケートは、回答者グループの比較に利用することもできます。

上記の例をもう一度見てみましょう。 回答者の年齢や性別、収入に関する質問を加えれば、「若い男性の方が高齢の女性より満足度が高いか」といった疑問を明らかにできます。

異なるグループを比較することで、特定の市場に合わせるためには誰をターゲットにし、メッセージをどう発信し、いつ製品に変更を加えるべきかが判断できます。 また、満足している顧客のパーセントをベンチマークと比較すれば、競合企業と比較したときの自分の立ち位置が確認できます。

定量調査のその他の用途

定量調査は、アンケートの領域を超えてさまざまな用途に使えます。 いくつかの例を見てみましょう。

1. 実データの観察: 皆さんは、おそらく毎日、定量的な意思決定に役立つデータを収集しているはずです。 顧客が Web サイトに滞在している時間の長さ、販売数がピークに達する季節など、何でもかまいません。 このような実際的な情報は、(最近ビッグデータと呼ばれるようになりましたが、) 独立した調査を実施するのと同じぐらい意思決定に役立つものなのです。

ビッグデータからは、人々が何をしているかが見て取れますが、なぜそうしているかはわからないことがほとんどです。 理由を知るためには、直接的な定性調査や定量調査が必要になります。

2. 因果関係の実験: ある環境に何かを新しく加えたとき、何が起こるかを観察し、因果関係を明らかにすると、「なぜ」が理解できます。 コマーシャルが売上に与えた効果、社内パーティーが従業員の意欲に与えた効果など、何でも対象になります。

たとえば、ある商品のパッケージの変更を検討していて、それが売上にどのように影響するかを調べたいとしましょう。 それなら、少数の店舗で新しいパッケージを導入し、これまでのパッケージと売上を比較することができます。 A/B テストは、因果関係の実験をベースにしています。

さあ、これでツールは揃いました。着手する前に、定性調査を組み込むことを忘れずに。調査をデザインするときにどう 2 つの方法を使うかについての詳細は こちらの記事でチェックしてください。

本記事は、SurveyMonkey の アンケート 101 プロジェクトの一環です。 より多くの方が適確なアンケートを作成できるよう、お手伝いいたします。 プロジェクトと調査コミュニティにおける私たちの取り組みについて詳細をご覧ください。