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ネットリサーチ(Webアンケート)を成功させるコツ

ネットリサーチ(Webアンケート調査)は、短期間で大量のデータを比較的安価で得ることができるため、誰でも簡単に実施することができます。 ただし、実施するのは簡単でも、その得られたアンケートデータはマーケティング戦略の意思決定の判断材料となりうる質が高いデータだといえるのでしょうか。


下記の要件により結果データの質が大きく左右されます。

  1. 調査目的・調査課題が整理できておらず、「アンケートをすること」が目的になっている
  2. ロジカルな調査票になっていない
  3. アンケートの対象者条件が明確になっていない

逆に言えば、これらのポイントをしっかり押さえておけば、マーケティング戦略の意思決定に繋げられる確かなデータになりうると言えます。

目的と課題を整理する

ネットリサーチは、調査前の準備のレベルによって得られる知見は大きく変わるため、「事前の準備」が非常に大切です。 事前準備を怠り、「アンケートをすること」が目的になってしまわないようにしましょう。

調査前の準備とは?

  • 調査目的を明確にする
  • 調査課題をモレなく整理する
  • 仮説を立てる

調査目的を明確にする

調査結果をどう活用するかが明確に定まっていないと、調査をやっただけで終わってしまうことがあるため、調査を実施する前に、「今回の調査結果をもとにどのようなアクションを起こすのか」を決めておくことが重要です。 言い換えれば、調査をすること自体が目的になってしまわないように注意する必要があるということです。

調査課題をモレなく整理する

調査課題とは、調査の目的を達成するために、得るべき知見のことです。例えば、調査目的が「調査結果を踏まえ、製品のリニューアルの方向性を決める」とした場合、どんな知見を得られれば、リニューアルの方向性を意思決定できるのか?という視点で、課題を整理していく必要があります。


今回の例ですと、下記のように整理しておく必要があります。

  • 味覚評価:3品の中でどの製品の味覚が評価されるか
  • 購入意向:3品の中でどの製品の購入意向が高いか
  • パッケージ評価:3案あるうちどのデザイン案が支持されるのか

課題が整理できていれば、これらの知見が得られるように調査票を設計できるので、必要な情報に、モレ・ダブりがなくなり、意思決定もスムーズになります。

仮説を立てる

ネットリサーチの本質は、仮説検証です。仮説があることで、マーケティング戦略全体の意思決定がスムーズになります。 仮説を立てる際に重要なのが、検証により仮説が肯定された際の次のアクションまでがきちんと描かれていることです。 こうすることで、ネットリサーチにより仮説が正しかったことが確認できた後、間髪入れずに次に何をすればよいかが決まりますので、時間的ロスが少なくなります。

例)商品の売れ行きが落ちてきている場合の仮説

仮説 売れ行きが落ちているのは、パッケージデザインが奇抜すぎるからなのではないか?
アクション 肯定された場合のアクション:パッケージデザインの〇〇を中心に刷新する
仮説 売れ行きが落ちているのは、当該商品の市場がシュリンクしているためではないか?
アクション 肯定された場合のアクション:撤退を視野に入れ、デスクリサーチ及びPOSデータからその妥当性を検証する
仮説 売れ行きが落ちているのは、価格が高すぎるためなのではないか?
アクション 肯定された場合のアクション:市場にない中価格帯のラインナップを検討する

このように仮説が立てられていれば、この仮説が検証できるように調査を設計できるので、調査結果がでると同時に、次の一歩を踏み出すことができます。 マーケティング戦略は、意思決定の速さ(スピード)が命です。

ロジカルな調査設計

調査の設計は、ロジカルな思考と経験値が求められます。選択肢に当てはまるものがないような整合性が取れていない調査票になってしまうと、 回答者はどれを選んで良いのかわからなくなるため、いい加減な回答をしてしまいます。 いい加減な回答が発生してしまったデータは、マーケティング戦略の意思決定には全く役立たなくなってしまいます。 回答者の立場に立った上、下記のポイントを押さえたロジカルな調査設計をする必要があります。

設問順番が論理的かどうか

設問の順番が回答しやすい順序であること、論理的な流れになっていることが重要です。 例えば、今後の購入意向を聞きたい場合、いきなり「今後も購入したいか?」と聞くのは間違いです。 先ず知っているかどうか、購入したことがあるかどうか、その評価はどうか、そして購入意向という流れが自然です。

設問文や選択肢では、人によって解釈が異なる表現はさけましょう

例えば、「”最近”買った飲み物はなんですか?」という設問の場合、 「最近」とは人によっては昨日今日のことを思う人もいれば、直近1週間のことを思う人もいるので、人によって解釈が異なってしまいます。 そうすると、どこの時点での回答なのか、不明瞭になってしまいます。

設問文には主語を必ず入れましょう

例えば、「自宅で醤油をどの位の頻度で使いますか?」という設問の場合、回答者自身の質問なのか、家族も含めた質問なのか迷ってしまいます。 主語をきっちり入れて、「あなたは~」と続けるようにしましょう。

回答する負担を考えましょう

つい、「ついでのこの設問も加えよう」と設問を増やしがちになってしまいますが、回答者にとっては、アンケートのボリュームが多ければ多いほど、回答意欲と回答の精度が下がってしまいます。 本当に聴取したい設問にたどり着くまでに回答者が疲弊してしまわないように、余計な設問は極力省きましょう。 また、自由記述(FA)回答やマトリクス(MT)設計の設問方法は回答負荷が大きいため、多用するのは控えましょう。

複数回答(MA)を多用しない

複数回答(MA)は回答の差が出にくいため、優劣が分かりにくくなる傾向があります。

スマホで回答することを前提とする

PC回答よりスマホ回答比率が高くなる傾向にあるため、スマホでの回答が苦にならない仕様にする必要があります。 例えば、動画の提示や画像の提示などは注意が必要です。

調査対象者を選定する

「どういう条件の人に対して」「何名の」調査をするかによって、得られる知見は大きく変わります。 ここがブレていると、メインターゲットとなる方の回答を逃してしまい、意味のないデータとなってしまいます。 また、何名規模のアンケートをするべきなのかも、調査目的や調査課題によって異なります。

メインターゲットを逃していないか

必ずメインターゲットの特性をまとめ、対象者から外さないように心がけましょう。

年齢・性別以外の条件はないか

調査対象者の条件は、デモグラ属性だけで大丈夫でしょうか。設定しているターゲット属性が、デモグラ属性以外の変数も含まれているのであれば、 その要素も含めた条件設定が必要です。 例えば、「都内に住む30代男性で、趣味が多く、ファッションには妥協をしない人」がメインユーザー/ターゲットで、満足度を確認した場合、 デモグラ属性だけでは、メインユーザー/ターゲットが漏れてしまう可能性があります。 条件合致者を抽出するスクリーニングで、趣味を聴取し、ファッションへのこだわりが強い人をきちんとあぶり出し、本アンケートへ誘導させる必要があります。

調査対象エリアは?

地域差をみたいのか、日本全国の縮図としてみたいのか、三大都市圏のみでよいのか、によって調査対象となるエリアが異なります。

誰の調査結果を知りたいのか

調査結果をどのような視点で分析するかを決めた上で、条件設定する必要があります。 例えば、「男性と女性で満足度に差があるのか?」を確認したい場合は、男性と女性どちらも条件に設定する必要があります。

ネットリサーチは、母集団の傾向を推測するもの

ネットリサーチは、その結果が対象者全員に調査を行った結果とほぼ同一のものとして解釈できなければなりません。その為に必要なサンプル(回答者の数)がどの位なのか?を考えた上で、サンプルサイズを決定する必要があります。

※ネットリサーチの母集団は「パネル組織」であり、日本の縮図とは言えない点を考慮する必要がある。

【ご参考】信憑性のあるデータが取れるサンプル数はどのぐらいですか?(Q&A)

調査設計・調査票の作成のテクニックは一昼夜で身につけられるものではありません。 統計の基礎知識を学び、マーケティングおよび、マーケティングリサーチの知識を得た上で、どのようなアウトプットにすべきなのかをイメージできるようになって、ようやく正しい調査設計ができるようになります。 Web調査で正しいデータを取るためには、プロの技術が必要です。1問1答のような内容で、簡単な集計だけで済む場合でない限りは、リサーチ会社に設計からご相談することをおすすめします。

ご参考