2024.11.06
顧客満足度調査のアンケート項目と例文（サンプル）、集計、分析を解説
現代のビジネスにおいて、顧客の声に耳を傾け、そのニーズを的確にとらえることは、企業が成長するために、とても重要な要素です。そのため、顧客満足度調査は、顧客の声を……
公開日：2025.04.17
「ビッグデータ」「データ分析」「DX（デジタルトランスフォーメーション）」という言葉が飛び交う今、企業が保有する膨大なデータは競争力の源泉とも言えます。しかし、実際にはデータが活用しきれていない、あるいは低品質なまま放置されているケースが少なくありません。本記事では、企業が陥りやすい“データの落とし穴”とその影響、さらにデータ品質を向上させるための課題と解決策を、事例とともに解説します。
ビジネスのあらゆる場面でデータが活用される時代において、「データ品質」は企業の収益や成長に直結する要素です。特に、マーケティングや営業、顧客対応、商品企画など、顧客との接点を持つ活動においては、どれだけ“質の高いデータ”を保有しているかが、意思決定の精度や成果を大きく左右します。
一方で、データは単に保有していればよいというものではありません。不正確な情報、古いまま更新されていない情報、部署ごとに異なるフォーマットで管理された情報など、「低品質なデータ」は、意思決定の誤りや業務の非効率を招き、最悪の場合は顧客の信頼を失うリスクにもつながります。
たとえば、以下のようなケースがよく見られます。
こうしたトラブルの原因となるのが、「データの品質管理が十分に行われていないこと」です。
特にマーケティング領域では、データ品質がリードの獲得数やナーチャリング精度に直結します。広告配信、メールマーケティング、コンテンツパーソナライズなど、すべての施策が「正確なデータ」を前提として設計されているためです。
さらに、営業活動では、担当者が持つ顧客情報が古いままだと的外れな提案につながり、受注機会を逃すリスクが高まります。カスタマーサポートにおいても、顧客履歴や契約内容が正しく管理されていなければ、迅速かつ的確な対応は望めません。
このように、データ品質は単なる“情報の正しさ”にとどまらず、リード獲得、売上向上、顧客満足度、業務効率、ブランド信頼性といった複数の領域に波及する戦略的な要素なのです。
企業が持つデータの精度は、日々の業務の効率や成果に密接に関わっています。一見、地味に見える「データの不備」や「統一されていない情報」は、実はリード獲得の減少や売上低下といった大きな損失につながる可能性があります。ここでは、実際に起こりうる失敗事例を通して、データ品質の低さがもたらす“見えないコスト”について見ていきます。
(1) データエラーが原因でリード獲得が減少
マーケティング施策の成否は、入力されるデータの正確性に大きく左右されます。不正確なデータがマーケティングオートメーション（MA）ツールに登録されると、ターゲティングの精度が損なわれ、広告やメールキャンペーンの効果が十分に発揮されません。その結果、本来獲得できるはずだったリードを取りこぼすリスクが高まります。
【失敗例】SaaS企業
あるSaaS企業では、リード獲得を目的としたホワイトペーパーのダウンロード施策を行いましたが、収集したデータには以下の問題が発生しました。
このように、データ品質が低いとリードナーチャリングの精度が落ち、コンバージョン率の低下を招きます。
(2) ECサイトでのデータ不整合が購買率を下げる
ECサイトの成功には、データの正確な管理が欠かせません。しかし、データの不整合が発生すると、購買率の低下を引き起こし、売上減少につながります。
【失敗例】アパレルECサイト
・在庫データがリアルタイム更新されず、売り切れ商品が購入可能に見えてしまった
・顧客属性データが古く、適切なレコメンドができなかった
・CRM（顧客管理システム）と連携できておらず、カゴ落ち対策ができなかった
このようなデータ管理の問題は、ECサイトの売上に直結するため、データの統合管理とリアルタイム更新の仕組みを整えることが重要です。
データ品質の向上は、単なる管理の問題ではなく、企業の競争力を高める重要な戦略的要素 です。次のセクションでは、データ品質を向上させるための具体的な方法について詳しく解説します。
データ品質を高めることは、企業にとって競争力の強化に直結する重要な取り組みですが、その過程ではさまざまな課題に直面します。適切な対処がなされなければ、データ活用の効果を十分に発揮できず、かえって業務に混乱を招く可能性もあります。以下では、データ品質向上における代表的な課題と、それに対する具体的な対応策を解説します。
(1) データの標準化とフォーマット統一の難しさ
データ統合を行う際に最も問題となるのが、データフォーマットの不統一です。部門ごとに異なるシステムを使用していると、データ形式や項目の命名規則が統一されていないことが多く、統合が難しくなります。
具体例
解決策
(2) データの最新性を保つためのメンテナンス不足
データは蓄積されるものの、定期的に更新しなければ古い情報が混在し、意思決定に悪影響を与えることがあります。特に、BtoBビジネスでは、担当者の異動や企業の統廃合が頻繁に起こるため、データの鮮度管理が重要です。
具体例
解決策
(3) データのセキュリティとプライバシー保護
個人情報や機密データを含む場合、データ品質の向上と同時に、データセキュリティの強化も欠かせません。特にGDPR（EU一般データ保護規則）やCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）などのデータ保護法の影響を受ける企業は、データ管理体制の見直しが必要です。
具体例
解決策
(4) 部門間のデータ共有と運用ルールの統一
データ品質を向上させるためには、全社的なデータ管理方針を整備することが不可欠です。しかし、実際には部門ごとに異なるデータ管理手法が採用されており、データの整合性を確保するのが困難なケースが多いです。
具体例
解決策
(5) AI・機械学習を活用したデータ最適化
近年、AIや機械学習を活用することで、従来は人手での対応が困難だった大規模データの整理や品質向上が可能になっています。特に、異常値の検出や欠損データの補完、重複排除といった処理を自動化することで、作業効率とデータ精度の両立が実現しています。
具体例
解決策
企業の競争力や成長を支えるうえで、データの品質向上は欠かせません。正確なデータがあれば、マーケティング施策の精度が高まり、ターゲットへの的確なアプローチが可能になります。さらに、営業活動の効率化やカスタマー対応の迅速化、経営判断の質の向上にもつながります。
しかし現実には、多くの企業が、データの標準化やフォーマットの統一、定期的なクレンジング、さらにはシステムへの負荷やセキュリティ対応といった、さまざまな課題を抱えています。こうした悩みに対して、有効なソリューションとなるのが「データクリアパス」です。「データクリアパス」は、社内に分散したデータを統合し、重複や不正確な情報を修正することで、データの精度を向上させます。また、BIツールとの連携により、リアルタイムでのデータ分析や可視化にも対応。現場の判断や戦略立案をよりスピーディかつ的確に支援します。
「データクリアパス」は、データ管理に課題を感じている企業にとって、価値ある選択肢となるでしょう。
『データクリアパス』の詳細はこちら＞
データクリアパスについてのご相談はこちら＞
保有データソースの統合・分析でわかる顧客理解：データクリアパス
こんな悩みを解決
・データ形式がバラバラで顧客理解ができていない
・BIツールを活用して顧客データの可視化をしたい
・顧客データが活用しきれていない
・顧客分析に時間と工数がかかっている
・顧客データの統合分析を行える人材がいない
・分析結果の精度を高める手法が見つかっていない
> 詳しく見る
アスマークのアンケートデータ集計・分析サービス
年間1,000件以上の集計業務実績を持つアスマークが、アンケートの集計～入力・分析までをワンストップで対応します。
レポート作成業務は年間450件以上。専門統計調査士、統計士などの有資格者によるプロフェッショナル集団が、調査データからみえるサマリーや結論までご希望通りのアウトプットを実現します。
● 実施したアンケートの活用方法が分からない
● データ入力・集計・レポート作成を一括で依頼したい…
● 紙アンケートを実施したがデータ入力に時間がかかる…
このような方へお勧めのサービスです。
> 詳しく見る
「分析・設計の前提」が分かる正しいデータの見方とは
「データの扱い方」についての悩み、実際の施策にどのようにして結びつけるかの悩みの解決に役立つ「データ活用の課題」に対する解決策を具体的な手法と実例と共にご紹介しております。
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
2024.11.06
現代のビジネスにおいて、顧客の声に耳を傾け、そのニーズを的確にとらえることは、企業が成長するために、とても重要な要素です。そのため、顧客満足度調査は、顧客の声を……
2024.05.21
現代は顧客の価値観やライフスタイルが多様化し、従来のアンケート調査やインタビュー調査では、顧客の潜在ニーズを把握することが難しい場合があります。そこで近年、注目……
2025.02.20
社会調査※1では、アンケートやインタビューを通して大量のデータが集まります。これらのデータを分析し、有益な情報を得るためには、データを分類・整理することが重要で……
2023.03.23
顧客満足度調査（以下CS調査）は、その目的によって、あるいはBtoCかBtoBか、業種、職種等の対象によっても質問内容が異なります。ここでは学習塾、予備校、習い……