アンケートデータ分析

Exploratoryを使うと、アンケートデータを素早く柔軟に加工し、様々な角度から可視化し、さらにアナリティクスの機能を使って分析することで、プロダクトやサービス、さらにビジネスの改善につながるアクションを打つために必要な知見を、データの中から効率的に導き出すことができるようになります。

回答傾向の可視化

アンケートデータをExploratoryにインポートすると、サマリビューによって全ての回答結果が自動的に可視化されるため、回答の分布や傾向を直感的につかむことができます。

データの可視化

Exploratoryが提供する様々なチャートとその豊富な機能を使って、アンケートの回答データの分布や集計結果を、様々な角度から柔軟に可視化することができます。

データの加工と整形

データサイエンスの世界では8割の時間がデータの整形や加工に使われると言われますが、アンケートデータも例外ではありません。

Exploratoryのデータ加工のために特別にデザインされたシンプルなUIを使うことで、横持ちのデータを縦持ちに変えたり、文字列を加工したりといったようなアンケートデータに特有の問題を、素早く簡単に解決していくことができます。

ワイド型からロング型へ

ワイド型からロング型へ変換のUI

条件付きの置き換え

文字列データの加工

信頼区間

複数のグループ間におけるアンケートの回答スコアの違いは意味のあるものなのか、それとも注目には値しないほどのものなのか、判断が難しいことがよくあります。あります。

Exploratoryを使えば、簡単に信頼区間を使って可視化し、そうした違いが有意な違いなのかどうか判断できるようになります。

相関分析

アンケートの質問どうしの関係を調べることで、顧客の回答傾向をつかむことができます。さらにあなたにとって重要な指標と全てのアンケートの質問回答との相関を一度に調べることによって、目的を達成するためのヒントを効率的に探し出していくことができるようになります。

因子分析

アンケートの質問への回答パターンから、共通項を見つけ出すことで、回答者の答えの裏にある隠れた属性を見つけ出したり、そうした属性によってユーザーを複数のグループにわけたりすることができるようになります。

クラスタリング

アンケートの質問に対して、同じ様な回答傾向のある顧客を複数のグループに分けることで、より効果的な顧客セグメンテーションができるようになります。

テキスト分析

アンケートの自由記述の回答データを分析することで、どんな単語が使われることが多いのか、それらの単語はどういった顧客属性と関係があるのか、他の単語とどのように一緒に使われるのか、といったことを分析することができるようになります。

NPS

どれだけ顧客が自社のプロダクトやサービスを気に入っているかを、より正確に把握するために、NPSアンケートがよく行われます。を行い、その回答よりNPSスコアを計算し、モニターしていく必要があります。

Exploratoryのシンプルで直感的なデータ加工のUIを使うことで簡単にプロモーター、デトラクターの集計を行い、NPSを計算することができるだけでなく、さらにそうした計算処理を自動的に行い、毎回時間をかけることなく定点的に観測していくことができるようになります。

アンケートデータ分析トレーニング

アンケートデータを使って顧客をより深く、多面的に理解するために必要なデータの加工、可視化、そして分析手法を基礎から効率的に学び、現場で使えるスキルを身につけていただくためのトレーニングを定期的に開催しています。

興味のある方は以下のページより詳細を御覧ください。