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。

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なぜアンケートなのでしょう?

SurveyMonkeyのアンケート 101シリーズは、過去一世紀にわたって進化してきたアンケート調査の研究に基づいています。

その主な焦点は、アンケート設計、データ解析、そして最近ではデータの可視化といった分野で、研究者や専門家が推奨するアンケート方法論の最新のベストプラクティスを皆さんに活用していただくことです。

調べたいことが、ディナーパーティーに出席する友人の数であれ、新製品に対する顧客の意見であれ、次の選挙における投票者の動きであれ、アンケートこそ、人々の考えや望みを調べるための最良の方法であり、信頼できる数少ない方法の 1 つです。

また、アンケートの実施は、他の人がどう思っているか知りたいという「社会的比較」の欲求を満たす最良の方法でもあります。結局のところ、背景情報が最も重要です。

優れたアンケートを作成して信頼性の高い結果を得る方法について、SurveyMonkey のアンケート専門家からヒントを得ましょう。

ニュースでは、記事の中で引用される数人のストーリーを一般化するために、アンケートが利用されます。そのストーリーが、ほんの 4、5 人ではなく、かなりの割合の人々に起こっていることだとわかると、インパクトは非常に大きくなります。

同様に、カスタマーサービスアンケートでは、顧客が怒っているのは、その人だけが感じている不満のせいなのか、他の顧客にも共通した不満のせいなのかを見極める必要があります。また、1 人の顧客が満足しているからと言って、ビジネスが巨大な IPO に向けて順調に進んでいるわけではありません。

アンケートでは、一つひとつの意見や体験の代表性を測ることができます。上手に実施すれば、人々の意見や行動を数字で裏付けし、重要な意思決定に役立てることができます。たとえば、意欲的な政治家は、有権者の本当の望みを理解していれば選挙で勝つ可能性が高まるはずです。同様に、リトルリーグチームのマネージャーは、コーチや保護者からアンケートを取って練習メニューの問題点をすばやく特定すれば、チームの成功に貢献できます。

アンケートは、単発の意思決定 (特定の広告キャンペーンを実施すべきかどうか、新しいサービスを開発すべきかどうかなど) のために行われることが多いですが、長期にわたって繰り返し実施するアンケートは、さらに強力です。

アンケートの専門家の間では、「トレンドは友」と言われます。時間をあけて同じ質問を繰り返し聞くと、物事がどのように変化しているかが見えてきます。

アメリカ国勢調査のアンケートは (大規模なものにも関わらず) 、人種構成など、国の人口動態の大きな変化を漏らさずリストするのが得意です。会社のNPS スコアは、それだけでは大きな意味を持たないかも知れませんが、第 2 四半期でスコアが大幅に下落していれば、当然ながら経営陣が慌てて原因を究明し、修正するでしょう。

最近の流行は「ビッグデータ」です。しかしビッグデータには、ビッグな制約があります。この言葉は、主に暗黙的データ、つまりオンラインや他の場所での人々の行動を観察・分析して得たデータを指します。

このようなデータは、増え続ける一方ですが、欠陥もあります。 Amazon のレコメンデーションエンジンを考えてみましょう。このシステムでは、孫のいる女性エレインがカートに入れた最新のマッデン NFL のビデオゲームが、自分自身のためなのか、それとも孫の誕生日のためなのかはわかりません。その結果、彼女へのおすすめの中に FIFA や NBA のビデオゲームが表示されてしまうことになります。

エレインがマッデンのゲームをカートに入れた理由を調べるには、Amazon のアルゴリズムから得た情報を明示的なデータで補完する必要があります。明示的なデータとは、曖昧なところを残さず完全に明らかにされた情報を指します。

明示的なデータは、一般にはアンケート手法を使って個人から直接得た洞察です。行動の背後にある動機を理解する上で、本質的に信頼性があります。 Amazon が「この製品をプレゼントとして購入しますか?」というような簡単な質問で明示的データを収集すれば、的外れなおすすめ情報を表示せずにすむでしょう。

アンケートの重要性は、アンケートに無関係な1冊の本でおそらく最も端的にまとめられています。古典的な書『Exit, Voice, and Loyalty (退出、発言、忠誠) 』において、プリンストンのエコノミストである著書アルバート・ハーシュマンは、パフォーマンスの低い組織に直面したときに人々が見せる反応を調べました。ハーシュマンによると、彼らは「退出」して他の場所で仕事を行うか、あるいは懸念を「発言」し、内側から物事を変えようとします。その原因となっているものあるいは会社に対し、彼らがどれだけ忠誠心を持っているかによって、退出という行動に出るか、発言して意見を述べるかが決まります。

ハーシュマンは、一般に人々や会社は、退出を基準にして問題を特定しようとすると指摘しています。たとえば、先月より顧客の数が減っているかどうかを知りたがります。しかし、そのような形に現れたときには、遅すぎるかも知れません。退出は、遅すぎる指標なのです。

どんな組織も、退出よりも発言奨励したとき、成功します。顧客に懸念を発言してもらえるようにすれば、あなたの会社との関わり強まり、顧客が他社に時間やお金を費やす可能性が低くなります。

言い換えれば、発言は、あなたにとっての警告なのです。

アンケートを利用して数字やベンチマークを収集してその理由を突き止め、回答者の声を集めましょう。

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フィードバックを自分の職務や業種で活用するためのツールキットを開拓しましょう。

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質の高いアンケート&フォームを生成するAIプロンプト作成の5ステップ

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