調査分析：調査結果の評価方法[実際の例]

公開: 2021-05-11

調査分析は、これまでに実施したアンケートから収集した顧客のデータ/フィードバックを分析するプロセスです。

調査を作成するためのツールのほとんどは、回答を生成するためのオプションを提供しますが、それでも、情報を理解するために、回答者のサブセットとパーセンテージをきちんと表に入れる必要があります。

しかし、圧倒されないでください。このブログ投稿では、実用的な洞察を整理、分析、および使用して、ビジネスを前進させ、ビジネスのすべての利害関係者を満足させる方法の実際的な例を示します。

飛び込みましょう。

調査結果を分析するための9つのステップ：

データ収集を容易にするための調査フォームの設定
収集した調査データを整理する
調査データ分析方法を使用する
人口統計に基づいてペルソナを作成する
データドリブンコンテンツを作成する
最適な流通チャネルを決定する
ソーシャルメディアマーケティング戦略を決定する
製品の改善
将来の行動を予測する

1.データ収集を容易にするために調査フォームを設定します

データ分析のプロセス全体を理解しやすくするために、簡単なレストランテンプレートの例を使用します。

このオンライン調査には、主に、顧客が私たちを見つけるために使用する食品、スタッフ、価格、年齢、およびソーシャルメディアプラットフォームに関する多肢選択式のクローズドエンドの質問が含まれています。

これらのタイプの質問は分析が容易であり、より高い回答率を得ることができます。

それでも、調査には自由形式の質問が含まれているため、お客様からより洞察に満ちた情報を収集するのに役立ちます。

調査研究は、私たちのターゲットオーディエンスのニーズをよりよく理解するのに役立つはずです。

ただし、このブログ投稿のユースケースの例では、市場調査の例など、フィードバック調査から得られる可能性のあるデータ使用量を理解できます。

2.調査データを整理します

データ収集プロセスが完了したら、最初のステップは、調査ツールからGoogleスプレッドシート、Excel、またはその他の統計分析アプリにデータをエクスポートすることです。

すでにデータが用意されている場合は、この部分をスキップして、調査データ分析に直接進むことができます。

調査をエクスポートすると、データは次のようになります。

次に、質問のリストで迷子にならないように、テーブルをより一般的なグループに分割する必要があります。

これが1つの例です：

人口統計
マーケティング：年齢| 私たちのことをどこで知りましたか？
スタッフ：スタッフは親切でフレンドリーだと感じましたか？
食べ物：私たちのレストランの食べ物の質をどのように評価しますか？食べ物は時間通りに到着しましたか？
メニュー：メニューにあるべきだと思うものはありますか？
価格：価格はあなたの全体的な経験の質と一致しましたか？
NPS（ネットプロモータースコア） ：お友達にレストランをすすめる可能性はどのくらいありますか？
戻る：また来てくれませんか？

数値を設定したら、次のステップはパーセンテージを計算して回答をすばやく比較することです。

年齢層のパーセンテージを計算する1つの例を次に示します。

当店で最も多い年齢層を判断するには、各年齢層の総数を調査回答の総数に100を掛けた数で割る必要があります。

そのために、25〜34歳のグループを取り上げます。

25〜34歳の25人が私たちの調査に回答しました
調査に回答した人の総数は55人です。
25/55×100=46％
当店を訪れたお客様の46％は25〜34歳のグループです。

3.調査データ分析方法を使用する

それでは、調査から収集した定量的データと定性的データに何らかの意味を持たせましょう。

そのために、調査結果の上位の質問の確認、結果のクロス集計とフィルタリング、調査結果のベンチマークなど、いくつかの簡単な方法を使用します。

それぞれの意味は次のとおりです。

上位の質問

上位の調査の質問は、私たちが最も興味を持っている主題/トピックに関する情報を私たちに与えるはずです。

たとえば、マーケティングとプロモーションの方法を改善することに関心がある場合、私たちの最も重要な調査の質問は、マーケティングの部分を参照するものになります。

私たちのことをどこで知りましたか？

回答者から得たデータは明らかです。回答者の63％が、ソーシャルメディアを通じてレストランのことを聞いたことがあると答えました。回答者の18％が、Googleで私たちを見つけたと答えており、テレビコマーシャルとインフルエンサーの両方が私たちに0人の顧客をもたらしました。

したがって、調査の最大の質問は、特定の質問に特定の回答をした回答者の割合です。

結果のクロス集計とフィルタリング

クロス集計とは、調査のより多くのサブグループ間で結果（データセット）を比較することを意味します。

例：18〜24歳と25〜34歳の年齢層が、「私たちについてどのように知りましたか」という質問にどのように答えたかを比較したいと思います。

18〜24歳の顧客の66％が、ソーシャルメディアから私たちのことを聞いたことがあると回答し、33％が、誰かがレストランを推薦した後にレストランを訪れたと回答しました。

次のグループは25-34歳です。 80％がソーシャルメディアを通じてレストランのことを聞いたことがあると回答し、20％がGoogleで私たちを見つけたと回答しました。

どちらの年齢層もほとんどソーシャルメディアから「来た」と結論付けることができますが、25〜34歳の年齢層は、18〜24歳の年齢層とは対照的に、Googleでレストランを検索する傾向があります。

結果をフィルタリングするということは、より多くのサブグループからの回答を比較するのではなく、一度に1つのサブグループのみに焦点を当てることを意味します。

たとえば、25〜34歳のグループのみを分析し、調査に対する回答のみを調査できます。

ベンチマーク調査データ

ベンチマークとは、調査Aのデータを調査Bで収集するデータと比較できるベースラインを確立することを意味します。

次に例を示します。

調査AのNPSスコアデータ（家族や友人に私たちを推薦する可能性はどのくらいありますか）を取得し、NPSスコアを調査Bのデータと比較できます。

最初の調査（調査A）のスコアがベースラインです。

調査Aのデータが、NPSスコアが2番目の調査である調査Bのデータよりも高いことを示している場合は、その原因を理解する必要があります。

私たちは今何をしているので、人々は以前ほど私たちを推薦しませんでしたか？

比較を容易にするために、棒グラフなどのさまざまな方法を使用してデータを視覚化できます。

—

これまでに、貴重なデータを大量に収集してきました。このデータに基づいて、結論を導き出し、顧客満足度を向上させ、ビジネスの価値を高める方法を検討することができます。

以下の残りの手順に従って、調査データのユースケースの実際の例を確認してください。

4.購入ペルソナを定義する

年
所得
興味
位置
購入の動機

例：

ジェームズは27歳の修士課程の学生です。彼はIT会社にも雇用されています。
彼は毎週金曜日の夜に友達と一緒に来ます。彼は結婚しておらず、子供もいません。彼はソーシャルメディアで非常に活発です。彼はレストランの近くに住んでいて、年間94,700ドルを稼いでいます。
彼は写真撮影、旅行、さまざまな種類の食べ物の試食が好きです。
彼のお気に入りのソーシャルメディアはInstagramで、定期的にフードストーリーを共有しています。
ペルソナの例の例

5.データ駆動型コンテンツを作成する

調査の回答によると、顧客は主にミレニアル世代とZ世代です。つまり、コンテンツ戦略（いつ、なぜ、何を投稿するか）は、消費者の習慣と性格特性をそれらの年齢層に属する人々に一致させる必要があります。

調査データを使用して、トピック、角度、目的を判断し、より関連性が高く魅力的なコンテンツを作成できます。

18〜34歳の顧客を最もよく表す消費者特性の例をいくつか示します。

購入する前に調査する

ミレニアル世代を喜ばせるのは難しいことで有名です。多くのレストランが高価な改装や新しいメニューアイテムでこの人口統計を引き付けるために最善を尽くしていますが、ミレニアル世代にアピールするレストランを作る最も簡単な方法は、レビューを生成するのと同じくらい簡単かもしれません。ソーシャルメディアプロファイルまたはWebサイトに記事を再投稿することは、マーケティング戦略の一部である必要があります。

また、調査結果に戻ると、18〜24歳の33％の人が、誰かがあなたのレストランを推薦したと答えていることがわかります。

これは、レストランが良い仕事をしていることを意味し、口コミが人々があなたのレストランに来るための刺激であることを私たちに示しています。

見逃すことを恐れて

これらの年齢層のバイヤーを区別するもう1つの特徴は、見逃しの恐れです。

レビューや証言、カウントダウンタイマー付きの割引、または機会を逃したコピーを使用できます。

ビジュアルコンシューマー

動画、画像、GIF、MEME、さらにはインタラクティブコンテンツを投稿することは、コンテンツマーケティングの一部である必要があります。

マルチデバイスの消費者。

コンテンツとして作成するものはすべて、複数の画面デバイス用に最適化する必要があります。

言語表現

私たちが書くコピーは、一般の人々のためのものであり、誰にとっても理解できるものでなければなりません。

声のトーン

フレンドリーでカジュアルな言葉

クリエイティブ

ほとんどの顧客は若者です。つまり、マーケターは顧客に関連するクリエイティブ（画像）もデザインする必要があります。

6.最適な流通チャネルを決定します

調査結果によると、調査対象者の63％がソーシャルメディアからレストランについて聞いたことがある。 18％がGoogleで私たちを検索し、18％が誰かの推薦でレストランを訪れ、テレビコマーシャルとインフルエンサーが私たちに0人を連れてきました。

ソーシャルメディアとGoogleがレストランを宣伝するための私たちの主な焦点であり、テレビとインフルエンサーをあきらめるべきであると結論付けることができます。

7.ソーシャルメディアマーケティング戦略を決定する

収集した調査データは、より正確なオーディエンスターゲティングのための有料ソーシャルメディアマーケティング戦略にも適用できます。

データの使用方法の例を次に示します。

メールアドレスを使用して、オーディエンスをリターゲティングし、顧客リストに基づいて類似オーディエンスを作成できます。
広告の年齢範囲を調整して、適切なオーディエンスをターゲットにし、人口統計データに基づいてテストする時間と費用を節約できるようにします。
顧客リストを使用して、メニューの新しいアイテムを顧客に通知できます。
ビーガンフードへの関心によって、寒い聴衆をターゲットにすることができます。（自由形式の質問からの定性的データに基づくと、回答者のほとんどはメニューのビーガンピザが大好きです）
理想的な顧客のペルソナを知ることで、InstagramやFacebookで予算を適切に調整できます。
評価の質問を使用して、広告コピーの関連性を高めます。

8.フィードバックに基づいて改善を行う

調査結果によると、ビーガンピザ、手羽先、ギリシャ風サラダはメニューにない食品です。

データによると、多くの訪問者はビーガンであり、レストランは顧客のためにビーガンピザのようなビーガンオプションを検討する必要があります。

顧客の81％がスタッフはフレンドリーで、9％はそうではなく、10％は気づかなかったと答えました。これは、チームがゲストにサービスを提供するとき、ほとんどの時間、良い仕事をしていることを意味します。

9.将来の行動を予測する

調査回答者の54％が戻ってくると答え、27％がわからないと答え、19％が戻ってこないと答えました。

ほとんどのお客様が戻ってくると言っていましたが、これは素晴らしいことですが、クロス集計方式を使用して、お客様がレストランに戻ることに自信がない理由を調べてみましょう。

27％が、レストランに戻るかどうかわからないと回答しました。

論理的なことは、これらの回答を、顧客体験に影響を与える可能性のあるものとして、価格、食品の品質、またはスタッフの親切さに関する回答と比較することです。

だからここに私たちが持っているものがあります：️

「わからない」と答えた人の60％も、価格がレストランの品質と一致していないと答えました。だから、誰かがレストランに来る前によく考え直す理由かもしれません。

そうは言っても、この情報を使用して、誰かが戻ってくる理由と戻ってこないかどうかを予測できます。

結論

あなたの顧客がフィードバックを喜んで提供するとき、あなたのビジネスを改善するための無限の可能性があります。顧客のフィードバックを分析することにより、企業は目的をより適切に果たし、顧客中心のより適切な決定を下すことができます。

貴重な洞察を分析して引き出す方法を学ぶことは簡単なプロセスではありません。ただし、一度習得すると、ビジネスのあらゆる側面に大きなメリットがあります。