調査結果とデータを分析する方法: 答えを見つけるための 6 つの簡単な方法

適切な質問をすべてすることもできますが、答えを聞く方法を知らなければ意味がありません。

調査を実施する上で最も重要なステップの 1 つは? 結果の分析。 消費者があなたに伝えようとしていることを解釈することは、マーケティング戦略、メッセージ、新しい製品やサービスを、おそらく今後何年にもわたって伝えていくものです。したがって、それを正しく理解することが重要です。

多くの場合、アンケートのデータを分析するスキルは過小評価されています。 一部の調査ツールは、派手なダッシュボードに派手なグラフを表示しますが、適切なフィルターと知識、および健全な批判的思考がなければ、真実の別のバージョン (読み:正しくない) を見ている可能性があります。

正確で実用的なデータを見つけるには、より深く調べて関連性を見つけ、仮定や逸脱を排除する必要があります。

この記事では、調査結果を分析する技術を習得するのに役立ちます。 十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定はここから始まります!

重要なヒントは次のとおりです。

1. 調査結果を全体として見る
2. 回答者の人口統計を見てみましょう
3. さまざまな質問への回答を比較して偏差を見つける
4. 階層化されたデータを使用して特定のデータ ポイント間の接続を見つける
5. 新しいデータと過去のデータを比較する
6. 常に批判的であること

詳細な調査分析を実施する理由

インサイトを収集するために調査を実施する場合、一般的に顧客や消費者に多くの信頼を置いています。 確かに、正しい質問をしていることを確認する必要がありますが、最終的に答えを提供し、マーケティング、製品、販売などの戦略を形作るのは彼らです.

調査は幅広い目的で使用されます。 新しい製品ラインを開発していて、顧客が重視する機能について意見を求めることができます。 または、新しい市場に進出しようとしていて、人々の買い物の習慣について知りたいと考えています。

非常に明確な質問と論理的な調査構造により、間違った情報を収集したり、回答者から混乱した漠然とした回答を得たりすることを避けることができます。 しかし、それに加えて、受け取ったデータを正確に解釈する方法を学ぶ必要があります。

アンケートの作成に関するガイダンスをお探しですか? 最適な品質の結果を保証するアンケートを作成するための重要なヒントをまとめました。

間違えると、ビジネスに壊滅的な影響を与える可能性があります。 行間を読み取ろうとして失敗したため、間違った製品を発売したり、攻撃的な広告を公開したり、完全に間違った潜在的な顧客をターゲットにしたりする可能性があります.

調査データの分析を開始するときは、特に注意してください。 統計分析は推測ゲームではありません。

調査データを分析する際に、自信を持って結論を導き出す方法を見てみましょう。

調査データの種類

まず、調査の回答と調査対​​象のデータの種類を分類することから始めましょう。 何を扱っているかを知ることは、点を結び付け、パターンを明らかにし、実用的な洞察を引き出すのに役立ちます。

人口統計データ

人口統計学的側面をカバーする質問は、調査に回答しているユーザーや、特定の人口統計学的グループ間の違いについて詳しく知るのに役立ちます。 特定の教育レベル、年齢、または場所でさえ、平均とは大幅に異なる回答になる可能性があります。これは間違いなく知っておくべきことです.

定量的データ

数えることができれば、それは定量的なデータです。 年齢、支出額、誰かが何かを購入する頻度、または製品の品​​質をどのように評価するかを考えてみてください。

定性的データ

定性的データは解釈が難しいですが、数字に意味を与えるために非常に重要です。 それは言葉であり、意味であり、説明であり、感情です。

もう少し深く潜りたいですか？ 定量調査と定性調査の違いについて詳しくは、以下をご覧ください。

調査結果の分析方法

美しいアンケートを送信し、データが入り始めたら、アンケート結果を分析する方法を学びましょう。アンケート分析でマトリックスにいるような気分になる場合は、以下をお読みください…

何を考慮すべきですか？ 「統計的有意性」と「クロス集計」とは何ですか? さまざまな種類の調査から収集されたさまざまな種類のデータについて、どのように考える必要がありますか?

このガイドの終わりまでに、すべての素晴らしい質問に対する適切な回答が得られることを願っています。

始める前に…

適切なアンケートの質問をし、適切な回答者を見つけ、適切なツールを選択してください。

調査を適切な方法で適切な人に送信することの重要性を無視することはできません。調査が間違った人に送信され、間違った方法で作成された場合、最高の分析思想家でさえ、関連する顧客の洞察を得ることができないからです.

時間をかけて、実施している調査の核心に迫るアンケートを作成してください。 もちろん、研究プロセスをできるだけ効率的にしたいと思うでしょうが、研究の疑問について同僚の意見を聞くことは本当に役に立ちます。 調査分析で最も価値のある洞察が明らかになるように、それらを微調整することを恐れないでください。

プロのヒント:これは、Attest の顧客調査チームが日々行っていることです。 彼らは、ブランドが消費者および顧客調査を作成して、調査要件の核心に到達するのを支援するためにここにいます.

信頼できる調査結果を得るには、サンプル サイズ、つまり調査を送信する回答者の数と、ターゲット グループを代表する回答者であることを確認することも重要です。 58 か国にわたる 1 億 2500 万人の質の高い回答者のプールのおかげで、サンプル サイズが十分に大きいことを確認してください。これは Attest で簡単に実行できます。

必要なサンプルサイズは？

研究に必要なサンプルサイズを把握していますか? サンプルサイズ計算機を作成したので、アンケート回答者の理想的な数を得ることができます。

サンプルサイズ計算機を起動する

では、アンケート分析を開始する際の具体的な手順について説明します。

1. 調査結果を全体的に見る

アンケートの回答を分析する前に、すべてのアンケート データをよく理解し、期待する内容を説明し、そこに含まれるすべての情報を理解してから、具体的になりすぎないようにします。

結果を見て、一目で何が際立っているかを確認してください。 あなたが見たいと思っていたもの、または最も興味を持っていたものは何ですか? 仮説を立てても問題ありません。調査を開始する前に仮説を明確にし、それが暴かれるか確認されるかを確認してください。

結果を同様の調査や研究と比較して、それらの調査結果と一致しているかどうかを確認することもできます。

すべてのデータに慣れてきたら、次は結果が最もよく表しているものに注目してみましょう。 次のいくつかのヒントは、調査データから重要な洞察を見つけるのに役立ちます。

ボードゲーム愛好家は Kickstarter で何かを支援し、特定の小規模な独立系ストアから購入する可能性がはるかに高いなど、興味深い追加の詳細を発見しました.

Big Potato Games のマーケティング責任者、Becky McKinlay 氏

それはすべて、データの詳細にあります。 Big Potato Games が調査分析で大成功を収めた方法をご覧ください

2. 人口統計を掘り下げる

調査全体を見るのではなく、特定の人口統計学的要因やその他の変数に基づいて調査の回答をフィルタリングするとどうなるでしょうか?

クロス集計を使用すると、変数間の興味深い関係を見つけることができます。 1 つのグラフ内で 2 つのデータ セットを比較して、接続があるかどうかを確認します。

調査データをいじって、どれだけ具体的になるか見てみましょう。 たとえば、女性は全体としてあなたの製品に満足しているかもしれませんが、若い世代にズームインすると、平均を下回っている可能性があります. それはさらに注目すべき点かもしれません。

3. 異なる質問への回答を比較して偏差を見つける

結論を出す前に逸脱がないかどうかを確認し、回答に一貫性がないように見える人々の回答を削除することが重要です。

たとえば、誰かが製品の品質であなたを高く評価しているかもしれませんが、アンケートのさらに下では、自由回答形式の質問で別の意見を示しています. データを比較するときは、パターンを特定するようにしてください。最もポジティブな答えだけに注目するのではありません。

4. 階層化されたデータを使用して、特定のデータ ポイント間の接続を見つける

データを接続するにはさまざまな方法があり、これらのタイプの接続を理解すると、調査データの分析に役立ちます。

たとえば、因果関係と相関関係は、データ ポイントを関連付ける 2 つの異なる方法であり、必要な戦略に対する見方を変える可能性があります。 また、交絡変数が作用している可能性もあります。

数学の教科書を開いてからしばらく経っている場合、これが意味することは次のとおりです。

• 因果関係：ある変数の値が他の変数の変化の結果として増加または減少する場合、因果関係があると言われます
• 相関:一方の変数が増加するにつれて他方の変数が増加する場合、相関は正です。 一方が減少し、他方が増加する場合、それは負です。
• 交絡因子:交絡変数は、独立変数と従属変数の両方に影響を与える 3 番目の変数です。

5. 新しいデータを他のデータや洞察と比較する

過去のデータをお持ちの方は是非ご利用ください！ いくつかのことがどのように変化したかを見て、それらの説明を見つけようとします。 顧客満足度が大幅に低下しましたが、これまで以上に忙しくしていますか? これらは関連している可能性があります。たとえば、販売数が増えているため、人員不足や待ち時間の増加につながっています。

新しい生データを過去の業界の洞察と比較することは、将来のための新鮮なアイデアを収集するのにも役立ちます. バレンタインに赤いバラは過去のものであることを明らかにした Bloom & Wild を取り上げてみましょう。

79% の人が、赤いバラのような伝統的なものよりも心のこもった贈り物を受け取ることを好むことがわかりました。 58%の人が赤いバラは決まり文句だと思っていました。 そして、彼らは実際、人々がバレンタインデーに受け取った最も嫌いな贈り物として最下位になりました. そのため、この種のバレンタインデーの決まり文句に対する抵抗感の高まりを正しく感じていたという確信が持てました。

Bloom & Wild のブランド & コミュニケーション ディレクター、Charlotte Langley 氏は次のように述べています。

Bloom & Wild がどのように彼らの予感を調査で追跡し、大きな結果を見たのかについては、こちらをご覧ください。

6. 常に批判的であること

データ分析には懐疑的である必要があります。 データが実際にどの程度「真実」であるかに注意してください。

統計的に有意な調査の洞察があるかどうかを調べるのに役立ちます。 統計的有意性検定は 2 つのグループを比較し、特定のインサイトの比較が偶然の結果なのか、それとも因果関係があるのか​​を示します。

Attest プラットフォームには、統計的に有意な洞察が得られたときに通知する機能が組み込まれています。

避けるべき主な間違い

注意して進めることが重要なので、調査分析で多くの人がつまずく落とし穴についても説明します。

• リンゴとオレンジの比較:データの比較を開始するときは、両方の変数が互いに関連していることを確認してください。 たとえば、過去のデータを見るときは、季節の影響を補正するために月を一致させてください。
• 「平均」に頼りすぎる: 平均だけを見ると、顧客を活性化しない平均的なマーケティング戦略を立てることになります。 あなたが本当に進歩できる変数を見てください。
• フォローアップを怠る:アンケートを 1 回だけ実施することはよくある間違いです。 数か月から 1 年後にフォローアップして、下した決定が結果に影響を与えたかどうかを確認します。
• パーセンテージについて具体的ではない:パーセンテージ、またはパーセンテージの変化を引用するのは簡単ですが、文脈がなければ、簡単に誤解する可能性があります. その下にあるものを必ず説明してください。

調査データから有意義な結論を引き出す

結論を導き出すには、結果を分類することと視覚化することが重要です。

分類すると、関連するものと関連しないものを明確に区別するのに役立ちます。

視覚化は、調査データをよりよく理解するのに役立ちますが、調査データの分析を、利害関係者、マーケティング マネージャー、および洞察にアクセスする必要がある他の人に効果的な方法で伝えるのにも役立ちます。

マーケティング、製品、または販売戦略を作成するとき、これらのカテゴリとビジュアルは、戦略的思考者が自分のアイデアが調査データが伝えていることと一致しているかどうかをテストするのに役立ちます.

基本的に、彼らが下すすべての決定について、彼らは何かに戻って自問する必要があります: 調査データ分析に基づいて、これは理にかなっていますか?

調査データと結果の提示

データを整理し、プレゼンテーションの準備を整える時間です。 大量のデータをくまなく調べなくても、誰もが調査データ分析を最大限に活用できるようにする方法を次に示します。

共有するデータを選択します (そして、自分自身に保持するデータも選択してください!)

調査レポートが完全であると同時に簡潔であることを確認してください。関連性がないと判明したデータは省略してください。 混乱した場合に人々が参照できるように、バックアップとして保持することが重要ですが、明白なことを述べないようにしてください.

適切なグラフ形式を選択する

バー、ライン、パイ？ 同僚が結果を正確に解釈できるようにしたい場合は、適切な形式が選択されていることを確認してください。 ここに小さなチートシートがあります：

• 棒グラフ:定量的データに使用できますが、感情をカウントするなど、定性的な調査データを表示することもできます。
• 折れ線グラフ:データの浮き沈みを追跡することにより、定量化されたデータが時間とともにどのように変化するか。
• 円グラフ:すべてのデータをカテゴリに分類して表示します。
• ベン図:重なり合う円は、2 つ以上のアイテム セット間の論理的な関係を示します。

内部レポートの作成

すべての調査データを含むスプレッドシートを送信するだけでは、データを処理する最も時間効率の良い方法とは言えません。

時間をかけてストーリーを伝えるレポートを作成し、データに基づいて意思決定を行う必要がある人々が調査のコンテキストを理解できるようにします。

このように考えてみてください。誰かが採用されたが、調査が実施されたときにそこにいなかった場合でも、最終的に決定がどのように行われたかを彼らに理解してもらいたいと思うでしょう. したがって、調査の旅全体と最も重要な結果をカバーする洗練されたレポートの作成に投資してください。

インフォグラフィックを使用してデータを読みやすくする

数字を読むことは、疲れ果て、混乱を招く可能性があります。 人はそのままでは短い注意持続時間しか持たず、多くの人はより優れた視覚的思考力を備えています。

したがって、レポートをさらに改善したい場合は、データを簡単に共有および伝達できるインフォグラフィックに変換します。

これは、創造的な同僚の頭脳を助け、その結果を魅力的でわかりやすい方法で会社全体で共有することもできます。

ストーリーテリングを使用する

データをストーリーに変えることは確かに可能です。 たとえば、特定のターゲット人口統計を取り上げ、名前と顔を含む詳細なペルソナを作成することで、それらをよりリアルにすることができます.

彼らに話してもらいましょう: インタビューのようにアンケートの回答を書き出すことで、顧客の心に何が起こっているのかを全員がよりよく理解できるようにします。

データ分析に基づいたマーケティング戦略を立てる

調査結果を解釈して提示する方法を知ることで、消費者から直接得た正確なデータに基づいたマーケティング戦略を立てることができます。 それ以上に良くなることはありません。

強力な方法で調査を作成および分析するのに役立つツールが必要な場合は、Attest に会う時が来ました。

データが入り始めると、ダッシュボードでフィルター処理と分析に必要なものがすべて揃っています。

そして、あなたはそれを一人で行う必要はありません。 調査データを正確に分析したい場合は、当社がどのようにお手伝いできるかをご覧ください。

専門家のサポートによる消費者インサイト

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調査データ分析に関するよくある質問