マーケティングリサーチを通じて把握される顧客満足度（CS：Customer Satisfaction）は、企業の成長や持続的な発展を左右する、きわめて重要な指標のひとつです。競争の激しい市場において顧客と長期的に良好な関係を築いていくためには、顧客の声に耳を傾け、顧客体験（CX：Customer Experience）の質を高めていく必要があります。
 
そこで注目されているのが「CSポートフォリオ分析」という手法です。この分析手法は、顧客満足度を単なる数値としてとらえるのではなく、満足度と企業の収益性との関係を可視化し、顧客を戦略的に分類することで、より効果的な顧客戦略の策定を可能にします。
 
この記事では、CSポートフォリオ分析の基本的な概念から、具体的な算出方法、導入によるメリットとデメリットなどについて解説します。

顧客満足度調査（CS調査）のサービスの詳細はこちら

アスマークでは、顧客満足度調査（CS調査）サービスを提供しております。貴社の顧客に対する顧客満足度調査（CS調査）を実施できます。調査の設計についてもヒアリング後、ご提案いたします。

> 詳しく見る

CSポートフォリオ分析とは？

CSポートフォリオ分析は、顧客満足度調査で得られた「項目別満足度」と「総合満足度」との相関関係に着目し、顧客体験（CX）において重点的に改善すべきポイントを明確にするための分析手法です。
顧客がサービスや製品のどの要素に満足・不満を感じているのか、またそれが総合的な評価にどのような影響を与えているのかを多角的にとらえることで、改善の優先順位を統計的に判断することが可能となります。
 
CSポートフォリオ分析の目的は、総合満足度を最も効率的に向上させるための改善施策を特定することです。各項目の満足度と総合満足度との関連性を分析することで、「この部分を改善すれば、総合的な満足度が大きく向上する」という、影響力の高い項目を明らかにできます。
これにより、限られた経営資源を有効に活用しながら、顧客体験の質を最大限に高めることが可能です。
 
この分析の大きな強みは、主観的な判断や感覚に頼るのではなく、顧客の「生の声」をベースとした統計的な裏付けをもって施策を導き出せる点にあります。どの項目がどれだけ総合満足度に影響しているのかを把握することで、的確な改善の実行とその効果を測定できるようになります。
 
CSポートフォリオ分析では、PPM（プロダクト・ポートフォリオ・マネジメント）の考え方を応用し、縦軸に「項目別満足度」、横軸に「総合満足度への影響度（相関係数や回帰係数など）」をとったマトリクスを用いて分析を行います。このマトリクス上で各項目を分類し、それぞれに適した対応方針を導き出します。

 
重点改善項目（低満足度 × 高重要度）
満足度が低く、かつ総合満足度への影響が大きい項目。最も優先して改善すべき重要課題です。
重点維持項目（高満足度 × 高重要度）
満足度も高く、総合満足度への寄与度も大きい項目。現状の質を維持しつつ、さらなる価値向上も視野に入れます。
改善項目（低満足度 × 低重要度）
現時点では影響は小さいものの、満足度が低いため、長期的な視点での改善候補ととらえられます。
維持項目（高満足度 × 低重要度）
満足度は高いが、総合満足度にはあまり寄与していない項目。過剰なコストをかけていないか、効率化の余地を検討すべき領域です。
 
このように、CSポートフォリオ分析は、項目ごとの満足度とその影響度を可視化することで、限られた経営資源を最大限に活用し、戦略的かつ合理的な顧客体験の改善を実現するための強力なツールとなります。
 
 

CSポートフォリオ分析のメリット

CSポートフォリオ分析には、企業が顧客視点の戦略的経営を推進できる、以下のようなメリットがあります。
 

1. 重点改善領域の明確化
   「顧客が重視しているにもかかわらず満足度が低い」領域を特定することで、経営資源を集中させるべき課題が明確になります。これにより、やみくもな施策展開ではなく、影響力の大きい改善ポイントに的を絞った、効果的かつ効率的な施策の実行が可能です。
2. 顧客満足度と収益性の両立
   総合満足度への寄与度が高い項目を改善することで、顧客ロイヤルティの向上が期待でき、結果としてリピート率の増加や顧客単価の向上といった収益性への好影響を期待できます。また、総合満足度への影響が小さい項目への過剰な投資を見直すことで、コスト効率の改善も実現できます。
3. 顧客視点に立った経営文化の構築
   データに基づく客観的な分析結果は、従業員一人ひとりの顧客意識を高める機会となります。顧客のニーズや期待を的確に把握し、それに応える姿勢を組織全体に浸透させることで、顧客中心の企業文化を育み、競争優位性の確立につながります。
4. 効果測定とPDCAサイクルの確立
   施策実施前後の顧客満足度を比較・分析することで、改善の成果を定量的に把握できます。これにより、施策の精度を高めながらPDCAサイクルを着実に回し、継続的な顧客体験の向上へとつなげることが可能です。

CSポートフォリオ分析のデメリットと対策

CSポートフォリオ分析は多くのメリットをもたらす一方で、導入・運用に際してはいくつかの課題や注意点も存在します。ここでは、代表的なデメリットとその対策について解説します。
 

1. データの質に対する依存性
   分析の精度は、前提となるデータの信頼性に大きく左右されます。顧客満足度調査の設計が不適切だったり、回答の偏りなどがあったりすると、分析結果の信頼性が低下し、誤った意思決定を招く恐れがあります。そのため、設問の明確化、無効回答の排除、回答率の向上施策などにより、質の高いデータを収集することが重要です。
2. 分析結果の解釈が難しい
   マトリクスにおける各項目の位置づけは絶対的な評価ではなく、業界特性や企業のビジネスモデル、顧客層によって意味が変わることがあるので、単純に数値だけを見て判断することにはリスクが伴います。
   そのため、分析を行う際は、他の顧客データや市場動向、定性情報と組み合わせ、多角的に解釈することが大切です。専門的な知見を持つアナリストや現場部門と連携し、共通の理解を持つことで、より実践的な分析活用が可能になります。
3. 分析結果がアクションに結びつかない
   重点課題を特定できても、具体的な改善施策が立案・実行されなければ、具体的な効果は得られません。特に、分析結果が現場に共有されない、実行責任者が不明確といったケースでは、改善活動が停滞してしまいます。
   そこで、分析結果は社内で広く共有し、関係部署が一体となってアクションプランを策定・実行する体制を整えることが重要です。実行責任者を明確にし、KPI設定や進捗管理を通じて、継続的な改善活動を推進する必要があります。

CSポートフォリオ分析の手順

CSポートフォリオ分析を効果的に活用するには、適切な手順に沿って進めることが重要です。それにより、分析結果の信頼性が高まり、より実践的なアクションを導き出せます。
この章では、CSポートフォリオ分析の手順について解説します。
 

①調査設計

CSポートフォリオ分析の最初のステップとなるのが、適切な調査設計です。ここでは、分析に必要な「満足度」と「重要度」を効果的に測定するためのアンケートを設計します。
 
まずは、調査の目的を明確にし、その目的を達成するためにいくつかの仮説を立てます。その上で、仮説を検証するための適切な顧客層を定義します。 ターゲット顧客の属性（年齢、性別、居住地、購買履歴など）や行動特性を考慮し、調査対象を絞り込むことで、より的確なデータ収集が可能になります。
 
次に、定義した顧客層の特性、調査予算、実施スケジュールなどを総合的に検討し、最適なアンケート手法を選択します。 顧客層へのリーチのしやすさ、回答率の高さ、回収期間、コスト、そして得たい情報の種類などを比較検討し、店舗での対面調査、郵送調査、電話調査、Webアンケート、ソーシャルメディアを活用した調査など、最も効果的な手法を選定します。近年では、広範囲な顧客に効率的にアプローチでき、データ集計も効率的なWebアンケートが採用される傾向にあります。
 
その上で、調査の目的を達成するために必要な情報を的確に入手できる質問項目を作成します。 顧客の満足度、不満点、ニーズ、行動、意見などを具体的に把握できるよう、質問の種類（選択式、記述式、評価スケールなど）や表現、順序を慎重に設計します。誘導的な質問や曖昧な表現は避け、客観的で正確な回答が得られるよう工夫することが重要です。
 
満足度調査項目の設定
CSポートフォリオ分析では、顧客が商品やサービスに対して抱く具体的な満足度を項目別に把握することが重要です。ここでは例として、スーパーマーケットにおける顧客満足度調査を想定し、以下の項目を設定します。
 

 
 
重要度を測るための総合満足度調査
項目別の満足度に加え、総合的な満足度を測定するための設問も設けます。これは、各項目の満足度が総合的な評価にどの程度影響を与えているかを分析するために使用します。
 

②アンケート実施

アンケートの実施にあたっては、効率的かつ正確なデータを収集するために、事前準備と適切な運用管理が重要です。
 
まず、回答フォームがあらゆるデバイスでスムーズに利用できるよう、事前に動作確認を行い、どの環境からでもストレスなく回答できることを確認します。また、設問の分岐ロジックやデータの記録精度、個人情報保護への対策についても、配慮が必要です。
また、予算やスケジュールなどを勘案し、可能な範囲で本調査に先立ち、少人数を対象としたプレテストを実施し、設問の理解度や回答のしやすさ、矛盾点の有無などを検証します。あわせて、所要時間やデータの出力形式についても確認し、問題点があれば事前に修正します。
 
調査開始後は、回答状況を定期的にモニタリングし、特定の層に偏りが生じたり、回収率が低下したりした場合には、追加配信やリマインドの送付、謝礼内容の見直しなど、適切な対応を迅速に行います。実施期間中も中間的なデータチェックを実施し、不具合を早期に発見・修正することで、調査全体の品質を維持することが可能です。
 
 

③データ集計

アンケートの回答を回収したら、次に「データ集計」を行います。この工程は、CSポートフォリオ分析の精度と信頼性を左右する、とても重要なプロセスです。
 
まず、Webアンケートシステムから回答データを抽出します。システムによっては、自動的に入力ミスや形式の不備がチェックされる機能がありますが、抽出後も欠損値や論理矛盾のある回答がないかを確認し、必要に応じてデータクリーニングを行います。
 
続いて、各設問に対する顧客の回答傾向を把握するために、Webアンケートシステムの集計機能や、抽出したデータを統計解析ソフトに取り込み、単純集計やクロス集計の表を作成します。これにより、顧客がどの要素に満足しているのか、または不満を抱いているのかを把握することが可能です。
 
 

④CSポートフォリオ分析

ここでは、提供されたアンケートテンプレートに基づき、300人の回答データを設定し、CSポートフォリオ分析を実施する手順をExcel（エクセル）の画面イメージと共にご説明します。
 
STEP1　「満足度」の算出
まず、集計した300人分のアンケート回答結果の数値から「満足度」を算出します。「満足度」は各項目について、「満足」から「不満」までの回答人数を合計します。

 
新しい列を作成し、「満足」と「やや満足」を「満足」、「不満」と「やや不満」を「不満」として合計し、回答者数（300）で割って満足度を計算します。

 
 
STEP2　「重要度」の算出
続いて、重要度を算出します。Excelの「データ」タブにある「データ分析」を選択し、「相関」を選びます。入力範囲に各項目の満足度データと総合満足度のデータを選択し、「OK」をクリックすると、相関行列が表示されます。各項目と総合満足度の相関係数が、その項目の重要度となります。
相関係数は-1から+1の間の値をとり、絶対値が大きいほど関連性が強いことを示します。

 
総合満足度を「重要度」とし、今までの表を組み合わせた表が下表です。

 
 
STEP3　境界線の算出
上表の右側に「平均」を算出しており、これは満足度と重要度における「総合満足度」を除いた値になります。この数値が満足度と重要度を分割する境界線になります。
 
 
STEP4　グラフへのプロット
CSポートフォリオ分析においては、算出された「満足度」を横軸、「重要度（総合満足度への影響度）」を縦軸に設定し、各評価項目をマップにプロットすることで、下図のように視覚的に分析結果を把握できます。

 
Excelなどのグラフ作成ツールを使用し、各項目を座標上にプロットすることで、どの項目がどの象限（例：重点改善、維持強化など）に位置しているかを一目で確認できます。また、各プロットに項目名（ラベル）を表示すれば、分析結果の共有や報告資料として活用しやすくなります。
この視覚化によって、改善すべき項目や現状維持すべき強みなどが直感的に理解でき、関係者間での共通認識の形成や、具体的なアクションプランの検討にも役立ちます。
 
 
STEP5　改善項目を検討
作成した散布図をもとに、各項目の配置から改善の優先順位を検討します。
 
グラフ上の4つの象限に注目し、各項目がどの領域に位置するかが視覚的に把握していきます。
 
スーパーマーケットのサンプルの場合は、以下のように分類できます。
重点改善項目（低満足度・高重要度）：「価格がすぐわかる」「品数が豊富」
重点維持項目（高満足度・高重要度）：「生鮮食品が新鮮」「惣菜が美味しい」
改善項目（低満足度・低重要度）：「商品の陳列が整っている」
維持項目（高満足度・低重要度）：「品切れが少ない」「商品が見やすい」
 
この結果から、「価格がすぐわかる」「品数が豊富」は重要度が高く、かつ満足度が低い「優先的に改善すべき課題」であることが明確になります。その上で、今後はこの課題に対する具体的な改善策（陳列方法の見直し、発注の工夫、スタッフ教育など）を検討・実行していくことが重要です。
 
 

CSポートフォリオ分析の注意点

CSポートフォリオ分析は、顧客満足度向上のための強力なツールですが、活用にあたっては注意すべき点があります。分析結果の信頼性や実効性を確保するためには、以下の3つのポイントに注意が必要です。

1. データの質と偏りに対する注意
   分析の精度は、収集する顧客満足度データの質と量に大きく依存します。不十分な回答数や特定層に偏った回答は、誤った分析結果や優先順位付けを招く可能性があります。
   データを収取する際は、適切な調査設計を行い、多様な顧客層から十分なデータを収集することが重要です。また、回答率向上の工夫や、無効回答の排除も徹底しましょう。
2. 相関関係と因果関係の混同
   CSポートフォリオ分析では、「項目別満足度」と「総合満足度」との相関関係が示されますが、これはあくまで両者の関係性の強さを示すものです。決して、「この項目を改善すれば必ず総合満足度が上がる」という因果関係を表しているものではありません。そのため、分析結果だけを信頼するのではなく、顧客の声や行動データ、現場の意見なども総合的に考慮し、真の課題を見極める必要があります。
3. 分析結果の解釈
   ポートフォリオ上にプロットされた項目の位置づけは、絶対的な評価ではありません。業界の特性や競合状況、自社のビジネスモデルなどによって、その意味合いは大きく異なります。
   分析結果の解釈を行う際は、過去の調査との比較、競合との相対評価、自社の戦略との整合性など、多角的な視点から検討することで、より的確な意思決定につなげられます。また、専門的な見識を持つ社内外の関係者から、幅広い意見を集めるのも効果的です。

CSポートフォリオ分析の事例

まとめ

ここまで、CSポートフォリオ分析について、その基本概念からメリット・デメリット、導入手順、実施上の注意点などを解説しました。
 
現代のビジネス環境では、顧客のニーズが多様化しており、そのニーズ全てに一律な対応をすることは困難です。限られた経営資源を有効活用し、競争優位を築いていくには、顧客ニーズに対応する優先順位を、的確に設定することが求められます。
 
この記事で紹介した内容を参考に、CSポートフォリオ分析を取り入れ、効果的に顧客満足度を向上させられる実践的アクションへとつなげていきましょう。
 
 
顧客満足度調査についてのご相談はこちら＞
 

アスマークの編集ポリシー
 

関連コンテンツ

【データ分析手法11選 （目的別）】各分析の手順や成功へのポイントを解説

データ分析には様々な手法があり、目的やデータの種類によって最適な方法は異なります。効率良くデータ分析を行うには、その特徴をしっかりと理解し、目的に応じて適切に使い分けることが大切です。
本資料では、マーケティングで利用されるデータ分析の手法を、目的別に11種類、紹介します。

下記に当てはまる方にお薦めの資料です。
●　データを活用して、マーケティング戦略をより強化したい方
●　顧客インサイトを深く理解し、施策に反映させたいマーケター
●　定量データを活用して、製品やサービスの改善に取り組みたい方

> 詳しく見る

顧客満足度調査（CS調査）のサービスの詳細はこちら

貴社の顧客に対する顧客満足度調査（CS調査）を実施できます。調査の設計についてもヒアリング後、ご提案いたします。

アスマークでは、スタッフ全員がお客様を理解することに全力を注ぎます。“アスマークにお願いして良かった”と思っていただけるように、柔軟な対応を心掛けております。

> 詳しく見る

アンケートの調査票の作り方

「アンケート調査は調査票が全てだ」という言葉があるように、調査票の質は調査そのものの精度を大きく左右します。
たとえ作り慣れている人でも、調査対象物に精通しているからこそ気づかなかったり、調査票を何度も読み返していると、不自然さにも慣れてしまい、以下の点に気づかずに疎かになったりしてしまう場合もあります。ここでは、アンケートの調査票の作り方と押さえるべきポイントをご紹介します。

> 詳しく見る

「アンケート初心者向け」セレクト4選

アンケート初心者の方は必読したい、当社の「マーケティングリサーチ初心者向け資料」を4部セレクトしました。全て一括でダウンロードいただけます。

下記に当てはまる方にお薦めの資料です。
●　アンケート調査を初めて実施する
●　リサーチの担当になったが、何から学べばいいかわからない
●　マーケティングリサーチの基礎理解を深めたい

> 詳しく見る

顧客満足度調査（CS 調査）の調査票作成のポイント【テンプレート付】

顧客満足度調査（CS 調査）の一般的な質問項目とその設問の意図について解説しています。

下記に当てはまる方にお薦めの資料です。
●　「顧客満足度調査」を検討している
●　「顧客満足度調査」のやり方が分からない
●　簡単に「顧客満足度調査」をやりたい

> 詳しく見る