顧客サービス向上のためにアンケートを活用

顧客から収集したアンケートから現状を把握し、ニーズを発見することは、提供するサービスの改善・向上を行う上で非常に重要です。
では、例えば次のようなサービスの満足度に関するアンケート結果があった場合、どのように分析したらよいでしょうか？表示の都合上一部の項目を省略しており、満足度に関連すると考えられる項目が全部で数十項目にわたるものとします。

こういったデータから「どうすれば顧客の満足度を上げることができるか？」「顧客のニーズはどこにあるのか？」などを読み取りたいところですが、いざ手を付け始めると、どこから分析すればよいのか、またどのような分析手法が適切なのか分からないという方も多いのではないでしょうか。

ここで因子分析と呼ばれる分析手法を使うと、上記のデータを次のようにまとめることができます。

この分析結果から、「通いやすさ」や「設備のよさ」などは満足度の高さにあまり影響していない一方で、「接客」や「イベント」といった項目は満足度の低い要因になっていると考えられます。また、満足度によらず「案内」が低くなっており、こちらは全体の課題になっていると考えられます。

因子分析とは、このように項目数の大きいアンケート結果をいくつかの少項目（因子）にまとめることで、全体を把握するのに適した分析手法です。因子分析を理解して実務に活用することで、項目数が多く一通り集計するだけでも手間のかかるデータの全体像を素早く把握して、サービスの改善や向上に活用するための示唆を得ることができます。

本講座では、因子分析の基本的な考え方について学び、Rで実践を行います。Rとはプログラミング言語の一種です。初心者の方はプログラミングと聞くと難しそうと思われるかもしれませんが、ご安心ください。基本的にはコードをコピペで動かしていくことになりますので、Rを触ったことがない方でも問題なく分析をすることができます。

アンケートデータをどのように活用していけば良いか分からないという方、あるいはアンケート分析の引き出しを増やしたいと思っている方はぜひご参加ください。

※今後の開催日程については、順次公開いたします。詳細はお問い合わせください。