アンケート コレスポンデンス分析

【アンケート集計術】コレスポンデンス分析をするとクロス集計がみえる

アンケート結果はクロス集計することが多いと思いますが、項目が多すぎると数字の羅列にしかみえず、視認性に劣ります。

そこでおすすめなのがコレスポンデンス分析です。

クロス集計の結果をコレスポンデンス分析にかけると、データを可視化できるので、アンケートが何を物語っているのかひと目で理解することができます。

プレゼン効果も高まるので、おすすめです。

クロス集計になぜ可視化が必要なのか

クロス集計をコレスポンデンス分析によって可視化する必要があるのは、クロス集計は数字の羅列であり、ひと目みてわかるものではないからです。

データを直感的に把握しなければならないとき、クロス集計は不利だといえるでしょう。

クロス集計のビジュアルの限界

例えば以下のようなアンケートを実施したとします。

  • 自動車A、B、Cの長所を探る
  • 回答者は100人
  • 回答者に自動車A、B、Cの長所を「高級感、性能、デザイン、コスパ、ファミリー」のなかから1つ選んでもらう

アンケートの結果が次のようになったとします。

この表はクロス集計で複数の設問の回答を1つにまとめたものですが、この表から読み取れることは

  • 自動車Aは性能がよい格好いい高級車のようだ
  • 自動車Bはコスパがよいファミリーカーのようだ
  • 自動車Cはバランスがよい自動車のようだ

ということ。

これだけの情報を、表をみてすぐに理解させることができるのはクロス集計の優れたところですが、強弱がわからないところが欠点です。

表を「じっくり観察」すると、自動車Bは高級感や性能、デザイン性にもポイントが入っており、ファミリーカーでありながら、高級車が持っているテイストを兼ね備えた自動車をつくたもの。一方、自動車Aのメーカーは、コスパとファミリー向けが0点になっていることから、高級感、高性能、高いデザイン性に特化した自動車であることがわかります。

このように、クロス集計は「じっくり観察」しないと、データがみえてきません。クロス集計は単なる数字の並びであり、ビジュアル化の工夫がなされていないからです。

コレスポンデンス分析ならひと目でデータの意味を理解できる

これは、先ほどのアンケート結果をイメージして作成したコレスポンデンス分析です。

文字が書かれている

低い精度で自動的に生成された説明

これをみただけで

  • 自動車Aは、高額度とこだわり度が相当強い
  • 自動車Bは、標準度と安価度が強いといえるが、それほどその2つに特化しているわけではない
  • 自動車Cは、自動車Aより、自動車Bに近い

というそれぞれの車の特徴が分かります。

行の要素も列の要素もグラフに配置する

コレスポンデンス分析では、クロス集計の行の要素(高級感、性能、デザイン、コスパ、ファミリー)も、列の要素(自動車A、B、C)も、X軸(横軸)とY軸(縦軸)からなるグラフに置いていきます。

こうすることで、行の要素と列の要素を同時に比較することができます。

例えば、自動車Aは、高級さと、高性能と、デザイン性と緊密であることが、自動車Bは、コスパとファミリーの要素に近いのですが、それほど緊密ではないことがわかります。

X軸とY軸の要素を変えることができる

コレスポンデンス分析で重要なのは、X軸の要素とY軸の要素を自由に設定できること。

先ほどのグラフでは、「X軸:高額か安価か」「Y軸:標準かこだわりか」と設定しましたが、これを「X軸:尖っているか無難か」「Y軸:走り重視か利便性重視か」に変えると、また違ったコレスポンデンス分析ができます。

X軸とY軸の要素は、アンケートの実施者が知りたいことによって変えることができます。

どうしたらよいかがみえてくる

コレスポンデンス分析の使い方の一例を紹介します。

先ほどのコレスポンデンス分析をもう一度みてみます。

文字が書かれている

低い精度で自動的に生成された説明

仮に、Bのメーカーが、自動車Bの販売台数が伸び悩んでいて、マイナーチェンジを検討していたとします。

AとCはライバル会社の自動車で、いずれも販売好調です。

このコレスポンデンス分析から、自動車Aの成功は、高級路線、高性能路線、デザイン性重視路線を、迷うことなく突き進んだことが要因であると推測できます。

それに比べて自動車Bは、ファミリーに特化しているわけでもなく、安さも最優先であるわけではありません。特化の弱さが自動車Bの敗因であることがわかります。

また、自動車Cのバランスのよさは見事です。これなら、自動車Aに飽きた人も、自動車Bに満足できない人も、自動車Cに買い換える可能性があります。それが販売好調の要因かもしれません。

では自動車Bはどのように改良したらよいのでしょうか。

安価を追求すれば、自動車Cに対して高いと感じている消費者を、デザイン性を高めれば、自動車Aのオーナーにセカンドカーとして選んでもらえるかもしれません。

時計 が含まれている画像

自動的に生成された説明

自動車Bのマイナーチェンジ版はB’に位置し、B’は自動車Cより安価さが際立つもの。

また、自動車Aのオーナーにセカンドカーとして自動車Bを買ってもらう戦略であれば、こだわり度の強さが必要であり、セカンドカーは安価に持ちたいと思うニーズにも B’ は合致します。

まとめ~数字は意外にみにくい

アンケート業務においてクロス集計は基本作業であり、クロス集計することでさまざまな示唆を得ることができます。

数字は最強のエビデンス(科学的な根拠)なので、クロス集計はマーケティングの強い味方といえます。

しかし、数字は視認性に劣ります。「78-25=」と「437-384=」の答えが同じであることを瞬時にわかる人は多くないでしょう。

クロス集計をしたら、ぜひコレスポンデンス分析もしてみてください。

統計ソフトを使うと簡単に作成することができます。

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<参考>

コレスポンデンス分析

コレスポンデンス分析

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