顧客データを活かす調査分析法

自社の顧客を対象とした調査では、回答者を特定する情報を入れておけば、あとあと社内で保有する購買データなどと紐づけた分析をすることができます。

顧客データを分析に使う

わかりやすいのが、顧客データを分析の軸として活用する方法です。

たとえば、商品の購入頻度で分類した顧客グループ別に満足度を見るなどです。
いくつかのグループに分けて比較することで、全体がまとまった状態では見えていなかった違いが浮かび上がってくることがあります。

商品の購入頻度で分類した顧客グループ別に満足度を見る

・利用期間が長いほど満足度が高いのでは?
・営業員の訪問回数が多いほど満足度が高いのでは?

などの仮説検証に使える方法です。

顧客データで重みづけを行う

顧客データで重みづけを行うと、データの見え方が変わることがあります。
また、この方法は回答数が少ない、うまい具合に分類基準を作れない、といった場合でも使えます。

たとえば、「今後、どのような情報があるとよいですか?」との問いに対して、以下のような結果が得られたとして、

役立つ情報についての調査結果例

これを回答した人数の割合ではなく、回答したの人の購買額の割合にしてみると、データの見え方が変わってきます。

回答した人の購入額の割合にしてみるウェイトバック方法の例

上のグラフと比べると、Cのスコアが大きく伸びています。
たくさん購入してくれている顧客ほどCに対するニーズが高くなっていますので、Cの情報提供に力を入れるほうが売上拡大につながる可能性が高そうです。

顧客データとの紐づけ分析をするための調査方法

1. 記名式調査

一番簡単な方法ですが、協力率の低下を招く恐れがあります。

2. 調査票に紐づけ用のコード番号を刷り込む

紙のアンケート用紙を用いる場合は、紐づけ用のコード番号を刷り込んでおきます。また、Web方式の場合は、案内するURLにコード番号を入れておきます。
ただ、この場合もコード番号から回答者が特定されることを容易に想像することができますので、協力率の低下リスクがあります。

3. 最初からグループ分けしておく

利用期間別に3グループにわけておくなど、最初からグループ分けしておいて、それぞれのグループごとにアンケート用紙の色やURLを変えておきます。
「1」や「2」の方法に比べると拡張性はありませんが、匿名性を担保していますので、安心して回答してもらうことができます。
特にBtoCの場合は、個人情報をさらすことに対する拒否反応が強いため、この方法が現実的なアプローチになるでしょう。

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