アンケート調査調査とは何か、特徴と例

顧客は本当に何を求めているのか」という古くからの質問をよく耳にする。答えは簡単だ！調査は、効果的な戦略を開発し、従業員や顧客を満足させるためのデータを得るために不可欠である。綿密に練られた調査戦略によって、私たちは競争力を高め、時代を先取りするための情報を得ることができる。

その結果を分析することで、顧客のリピーターを増やし、従業員のモチベーションを向上させ、一流のサービスを提供するための解決策を探ることができる。当て推量は不正確で、誤った経営判断につながる可能性がある。では、なぜ直接的な方法を取らず、顧客に直接尋ねないのだろうか？これらの貴重な洞察は、金に値する価値がある。アンケートについて話そう！

コンテンツインデックス

サーベイとは何か？
オンライン調査
オンライン調査の利点は何ですか？
良いアンケートのテンプレートと例
良いデザインのアンケートを作成するには？
調査の特徴

アンケートとは何か？

アンケートは、質問をすることによって、個人のグループから情報を収集する方法である。調査は、紙と鉛筆、オンラインフォーム、電話、対面インタビューなど、さまざまな媒体を通じて実施することができる。

調査の主な目的は、調査対象のグループを代表するデータを収集し、研究者が情報に基づいた意思決定や結論の導出を行えるようにすることである。アンケートを成功させるためには、回答に影響を与えるような誘導的な質問や負荷のかかる質問を避け、明確で簡潔、偏りのない質問を作成することが不可欠です。

アンケートはデータ収集の強力なツールであり、貴重なデータを迅速かつ効率的に収集することができる。調査の目的とプロセスを理解することで、正確で有意義なデータを収集し、意思決定に役立て、成果を上げることができる。

このプロセスでは、オンラインまたはオフラインのアンケートを通じて人々に情報を求める。しかし、新しいテクノロジーの登場で、ソーシャルネットワーク、電子メール、QRコード、URLなどのデジタルメディアを使って配布するのが一般的になっている。

オンライン・アンケートはどうですか？

オンライン調査とは、構造化された一連の質問のことで、回答者は通常、フォームに記入することによって、インターネット上で回答します。より自然な形で回答者に接触することができる。

一対一の対話を通じて情報を収集する従来の方法よりも時間がかからず、コストもかからない。データは収集され、データベースに保存され、後にその分野の専門家が評価する。

回答者がこのようなオンライン調査に参加するインセンティブとして、企業はギフトカード、商品やサービスと交換できるリワードポイント、無料航空会社のマイル、ガソリンスタンドの割引などの特典を提供する。

報酬を伴う調査研究は、企業と回答者の双方にとってWin-Winの状況である。企業や組織は、市場調査のために管理された環境から貴重なデータを得る。

について学ぶ：良いアンケートを作成するための12のヒント

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オンラインアンケートのメリット

オンラインでアンケートを取ることの利点は数え切れません。この方法を使えば、簡潔な時間で多くの人から情報を集めることができる。アンケートは現在、一般的に使用されているツールであるため、政府機関、大学、非営利団体など、さまざまな分野に浸透している。

オンラインでアンケートを取る場合、従来の方法よりもいくつかの利点があります。このコンセプトをより詳しく理解するために、オンラインアンケートを利用する主な利点に飛び込んでみましょう。

正確性： オンライン調査では、回答者が簡単な選択ボタンで回答を登録するため、誤差は少ない。ある研究によれば、人間の介入は誤差を10％増大させる。
分析が簡単で迅速： すべての回答がオンラインで登録されるため、データをリアルタイムで簡単に分析できる。また、推論を導き出し、結果を共有する準備ができている。
参加のしやすさ： この新時代のテクノロジー志向の宇宙では、地球上のほとんどの人がインターネットにアクセスできる。回答者はEメールでのアンケート受信を希望している。回答者は自分の都合に合わせて適切な時間と場所を選んで回答を登録できるため、参加のしやすさは飛躍的に向上する。
素晴らしいブランディングの練習： オンライン・デザインでは、組織や企業は、自社のブランドに沿ったアンケートを作成することができる。ロゴや似たようなブランド言語（色やフォント）を使用することで、回答者はブランドとより深くつながることができるため、企業は優位に立つことができる。
回答者は、正直であると同時に柔軟であることができる： ある研究によると、回答者は長い質問に答えるよりも、オンラインアンケートを利用した方が参加率が高いことが分かっている。適切な質問をするアンケートを作成することで、回答者は正直に答え、質問を省略したり、より中立的な選択肢に回答したりすることができ、回答の柔軟性が高まります。
調査テンプレート： 主要なオンラインリサーチツールには、専門家が設計した準備の整った調査テンプレートが用意されており、研究者はそこから選択して調査研究を実施することが容易になります。これらのテンプレートは、各業界に特化した吟味されたアンケートであり、調査をさらに効率化する。

良いアンケートのテンプレートと例

調査員は、適切な質問と媒体を使って調査を実施し、回答を追跡しなければならない。 QuestionProは、さまざまなタイプのアンケート、投票、クイズの作成と配布を支援するプラットフォームです。

350種類以上のアンケートテンプレートをご用意しています：

顧客満足度（CSAT）＋ネット・プロモーター・スコア（NPS）調査：顧客は王様である」という言葉を繰り返し耳にするが、それは真実である。満足した顧客とは、直接的な手段を通じてブランドや組織の成長に貢献し、ブランドの支持者となってくれる顧客のことである。このテンプレートは、あなたのブランドが築き上げたのれんと、それがどれだけ参照可能であるかを語るものである。
従業員満足度テンプレートこのテンプレートは、従業員の満足度を測定したい組織に最適です。このテンプレートは、あなたの組織の文化と、その文化の中で計画を立てている従業員の仕事に対する満足度についての洞察を与えてくれる。
B2BアンケートテンプレートB to Bアンケートテンプレートは、ビジネスに直接貢献する事業体に関するフィードバックを収集するための効率的な方法です。ベンダー、顧客、彼らの経験などである。
社内コミュニケーション評価テンプレート：この例は、社内コミュニケーションのテーマ、ニュースレターで取り上げるトピック、掲示板の更新情報、会話における組織運営の効率性などについて、従業員の視点を分析するために不可欠です。
ハードウェア製品評価テンプレートハードウェア製品の機能向上は、原材料、サプライチェーン、製造ラインなど多くの要素が影響するため、一筋縄ではいかない。したがって、ハードウェアのフィードバックを引き出す際には、可能な限り客観的であることが不可欠である。それは、どのような製品革新が必要かを理解するのに役立つ。
戦略立案調査：イノベーションの方法論は、あらゆる組織の製品・サービスラインにとって不可欠である。それゆえ、顧客サポートを実施し、必要に応じて製品やサービスの微調整を行うことは、組織の維持と成長のために必要なことである。このテンプレートは、組織が事業戦略を策定するのに役立つ。
ビジネス人口統計調査このテンプレートでは、職業、主な事業分野、職務とその内容、組織の総収入などの情報を得るのに役立つ人口統計学的な質問と例を尋ねます。
コース評価アンケートこのテンプレートは、教育機関がコースのフィードバックを定期的に実施し、受講生がコースが役に立っているかどうか、コースが十分に刺激的かどうか、また、受講生がコースが学習効果を高めるとともに金額に見合う価値があるかどうかを確認するのに役立ちます。

良いデザインのアンケートを作成するには？

先に説明したように、調査は通常、個人、企業、または組織が情報の必要性に直面し、十分な既存のデータがないときに始まる。以下の推奨事項を考慮すること：

目的を明確にする：調査を実施する前に、その目的と結果が計画されていなければ、調査は意味をなさない。調査方法と計画には、実行可能なマイルストーンと調査対象サンプルを含める。また、これらのサンプルの適切な分配方法も、最初の段階で確立しておかなければならない。
質問の数：市場調査で使用する質問の数は、調査の最終目的によって異なります。可能な限り冗長なクエリーを避けることが肝要である。アンケートの長さは、収集しなければならない中核的なデータ指標によってのみ決定されなければならない。
簡単な言語：アンケートの脱落率が高くなる要因のひとつは、回答者が言葉を理解するのが難しいと感じた場合である。従って、アンケートにはわかりやすい文章を使うことが不可欠である。
質問のタイプ： アンケートにはいくつかの質問タイプがあります。回答者が最も理解しやすく、回答しやすい質問タイプを使用しながら、調査にとって最も価値のある質問タイプを使用することが不可欠です。ネット・プロモーター・スコア（NPS）のようなクローズエンドの質問や、多肢選択式の質問を使用すると、アンケートの回答率を高めることができます。
一貫性のある尺度： 評価尺度の質問を使用する場合は、調査研究全体を通して尺度が一貫していることを確認する。ある質問では-5から+5まで、別の質問では-3から+3までの尺度を使用すると、回答者を混乱させる可能性がある。
調査の論理 ロジックは、調査設計の最も重要な側面の1つです。ロジックに欠陥があれば、回答者はそれ以上、あるいは望ましい方向に進むことはできない。選択肢を選択したときに、次の論理的な質問だけが表示されるように、論理を適用してテストしなければならない。

調査の特徴

調査は、あるテーマについて、あるいは人々について、その知識、態度、行動を記述、比較、説明、予測するための情報を収集するための最もよく使われる手法のひとつである。簡単に言えば、必要な情報を得るためのツールである。

1.試料と試料の決定

まず、調査対象者とも呼ばれるサンプルが必要です。このサンプルは、必要な人口統計学的特徴を持つ一連の調査回答者データで構成される必要があります。オーディエンスの質が高ければ高いほど、レスポンスの質やインサイトも向上する。

調査サンプルの特徴は以下の通りである：

サンプル・サイズの決定 サンプルが決まったら、そのサンプルに含まれる個人の総数がサンプル・サイズとなります。サンプルサイズの選択は、調査研究の最終目的によって異なります。アンケート回答者のデータは、必要な人口統計学的特徴を持ち、アンケートの質問に適切に答え、最適な洞察を提供できる一連のデータで構成されている必要があります。
Types of sampling: There are two essential types of sampling methods: probability sampling and non-probability sampling. The two standard sampling methods are:
- 確率サンプリング： 確率サンプリングは、確率論に基づいて回答者を選ぶ方法である。この方法の大きな特徴は、集団の各個体が等しい確率で選ばれることである。
- 非確率サンプリング： 非確率サンプリングとは、リサーチャーが自分の裁量や直感に基づいて純粋に回答者のサンプルを選ぶサンプリング方法である。あらかじめ決められた選考方法はない。

2.アンケートの質問正しい質問をするには？

価値ある質問は、あらゆる調査、ひいてはあらゆる研究調査の成功の礎となる。

調査項目の特徴は以下の通り：

データ収集：Eメール、SMS、ウェブインタセプト、モバイルアプリのいずれのアンケートであっても、正確で完全な回答をどれだけ効率的に収集できるかを決定する唯一の共通点は、アンケートの質問とそのタイプです。
測定尺度の基本レベル4つの測定尺度は、アンケートの多肢選択式質問を作成する上で非常に重要です。これらは、名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比率尺度であり、これらの基礎がなければ、多肢選択問題は作成できないのである。したがって、強固な研究枠組みを構築するためには、これらの測定レベルを理解することが不可欠である。
さまざまな質問タイプの使用：多肢選択式質問は、最も一般的な質問タイプで、一般的な質問タイプには、二項選択式質問、意味差尺度質問、順位質問、評価尺度質問などがあります。自由形式の質問は、詳細な質的データの収集に役立つ。
調査の実施調査に必要な最適な回答数を確保するためには、調査の種類を計画することが不可欠です。インタビューや質問、あるいはアンケートを組み合わせることもできる。インタビューには、電話、対面、オンライン、アンケート、個人的な聞き取り、ウェブ調査などがある。

3.調査ロジック：スキップロジックと分岐

ロジックは調査の本質的な特徴のひとつである。調査でロジックを使用するとは、質問に対する現在の選択に基づいて回答者を移動させることです。アンケートのスキップロジックと分岐は、「インテリジェント」なアンケートを作成する機能を提供します。つまり、回答者はスクリーニングの質問に対する回答に基づいて、関連する質問に回答することができます。その特徴は以下の通りだ：

設計：この段階では、ユーザーはロジックを設計し、各回答者に無関係な質問がアンケートの一部として表示されないように設定します。
アプリケーション調査ロジックは、条件分岐または無条件分岐を使用して適用することができます。研究の目的によってロジックの基礎となるその他のパラメータは、パイピングデータ、質問の無作為化、リンク割当などである。

4.調査方法

調査方法は、母集団から個々の単位を綿密にサンプリングし、そのサンプルに対してデータ収集技術を実施することを研究する。これには、データ収集を実施し、調査の回答率を高めるために、あらかじめ定義されたサンプルにさまざまな質問タイプを尋ねる手段やプロセスが含まれる。

この2つの特徴的な会員タイプは、経験的な調査誤差に焦点を当てる分野の専門家と、調査設計や誤差の低減に取り組むその他の会員である。アンケートを実施する際の管理者の主な仕事は、サンプルの特定と作成、テスト問題の検証、質問の実施方法の選択、データ収集方法、統計分析、データ報告の検証です。

デザインに基づく調査方法

調査研究には次のような種類がある：

横断研究： 横断研究は、観察研究の一種であり、標本集団全体のある時点で収集された変数のデータを分析する。母集団または事前に定義されたサブセット。このタイプの研究は、横断的分析、横断的研究、または有病率研究とも呼ばれる。横断研究で収集されるデータは、研究対象以外のすべての変数において類似している人々から得られたものである。この変数は、横断的研究を通じて一定である。
縦断的研究： 縦断的研究：縦断的研究とは、特定の個人を長期間（多くは数年または数十年）にわたって追跡するために、連続測定または反復測定を用いる観察研究である。縦断的研究では、質的または量的なデータを収集する。縦断的研究では、回答者を数ヶ月から数十年の期間にわたって観察し、回答者やその態度の変化を観察する。例えば、ある研究者が若い男の子（10～15歳）がかかる病気を調べたいとする。そして、研究者はその期間に個人を観察し、意味のあるデータを収集する。
相関研究： 相関研究は、2つの異なる変数を研究する非実験型の研究デザインである。統計分析は、外部の “変数 “に邪魔されることなく、両者の関係を調べるのに役立つ。この研究では、2つの変数のうち、もう一方の変数が変化した場合の変化と変化の程度を理解することを目的としている。例えば、アイスクリームのトラックがジングルを大音量で鳴らしていれば、人々はどのアイスクリームのトラックが近所にあるのか、そしてそのトラックがその人のいる場所からどのくらい離れているのかを理解し始める。

さらに詳しく 記述研究と相関研究

分布に基づく調査方法

アンケートの配布方法には様々なものがあります。よく使われる方法として、以下のようなものがあります。

Eメール：Eメールの送信は最も簡単なアンケート方法です。回答者はターゲットに絞られており、回答者はすでにあなたのブランドを知っているため、より高い確率で回答が得られます。 QuestionProのメール管理機能を使用して、回答を送信および収集することができます。
回答者を購入する：サンプルを購入することで、多くの回答基準を達成することができます。調査研究の適格基準を満たしている。
ウェブサイトに埋め込む：サイト上にアンケートを埋め込むことで、非常に多くの回答を得ることができます。アンケートの埋め込みは、ユーザーがウェブサイトに入るときや、ウェブサイトを出るときに行うことができます。より多くの回答を得るためには、押し付けがましくないフィードバック収集方法が不可欠である。また、ブランド想起値がトップであるため、寄せられた回答は正直なものであり、デジタルであるため回答の収集や分析も迅速である。
ソーシャルネットワークに投稿する： ソーシャルネットワークに投稿するのも、反応を得るための効果的な方法だ。アンケートはソーシャルメディア上でリンクとして公開され、ブランドをフォローしている人々がオーディエンスや回答者となる。必要な回答数に上限はなく、最も簡単かつ迅速に回答を得ることができる。
QRコードです。QuestionProのQRコードには、アンケートのURLが格納されています。このコードは、雑誌、看板、名刺など、あらゆるもの／媒体に印刷／掲載することができる。適切なリーダー・アプリケーションを搭載したカメラ付き携帯電話を持つユーザーは、QRコードの画像をスキャンして、携帯電話のブラウザでアンケートを開くことができる。
QuestionProアプリ： QuestionProアプリを使用すると、アンケートをすばやく回覧でき、オンラインでもオフラインでも回答を収集できます。
API：潜在的な回答者がアンケートに参加するために、QuestionProプラットフォームのAPI統合を使用することができます。
SMS： SMSアンケートを利用するのも、フィードバックを集める手っ取り早い方法です。この方法は、回答が早く、アンケートがシンプルでわかりやすく、長すぎない場合に使用できる。この方法は、フィードバックを収集する際の開封率と回答率を高める。

配布では、調査目的や特定の調査に使用するリソースに応じて、上記の方法の1つまたは混合を使用することができます。調査票の配布方法には、コスト、調査研究の種類、質問の柔軟性、回答を収集する時間、データに対する統計分析、調査への回答者の参加意欲など、多くの要素が関わってくる。

電話やEメールによるアンケートを実施し、回答者を選んで対面インタビューを行うことができます。また、学校のクラスやショッピングセンターでの買い物客のグループなど、集団で回答者にアンケートを記入してもらい、調査データを得ることもある。

また、例えば、意見、態度、事実の詳細、習慣、後の分類のための経験、得られた結果の分析単位などを知るために、オープンまたはクローズドな質問を使って、その内容によって分類することもできる。

同じように、アンケートの質問例を使って、さまざまな選択肢の分類を尋ねることができます。 5分以内で答えられるような簡潔な調査でもいいし、1時間以上かかるような長時間の調査でもいい。例えば、人々の詳細な行動や態度について知る必要がある人は、アンケート調査に加えて、パネルやオンライン・コミュニティを利用することを好む。

5.調査データの収集

調査データの収集方法は、時代とともに進化してきた。研究者たちは、調査データの収集方法として、紙による調査から迅速なオンライン・アンケートの利用へと移行しつつあるが、これには長所と短所がある。ほとんどの場合、研究者はサンプルから必要なデータを収集するためにさまざまな方法を使わなければならない。

時間、関心、インセンティブなど複数の要因がデータ収集プロセスに関与するため、各手法の調査回答率は異なる。

上記のセクションでは、デザインに基づく調査データ収集方法、横断的調査、縦断的調査について見てきた。この方法では、4つの主要な調査データ収集方法を、その実施方法に基づいて見ていく。それらは

オンラインオンライン調査は現在、最も広く利用されている調査データ収集方法となっている。オンラインアンケートでは、高度な質問からわかりやすい質問まで、さまざまなタイプの質問が用意されています。データ収集とデータ分析が構造化され、管理しやすくなった。オンライン調査の回答率は、他の調査方法と比べて非常に高い。
電話：電話調査は対面調査よりも安価で、時間もかからない。電話という手段で回答者にコンタクトを取るのは、労力も人的資源も少なくて済む。それでも、回答者は電話で情報を伝えることをあまり信用していないため、アンケートの回答率には議論の余地があるかもしれない。この調査データ収集法では、調査者が調査の流れから逸脱する余地も少ない。
対面式：対面調査は、調査データ収集の最も広く使われている方法である。この調査データ収集法における回答率は、対面であるため回答者が調査者を信頼しているため、常に高くなる。この調査方法における調査デザインは事前に十分に計画されているが、詳細なデータを収集するために掘り下げる余地は大いにある。
紙か印刷か現在、主にフィールド調査で使われている調査データ収集方法で、最も使われていないのが紙による調査である。研究者や組織は、ロジカルに管理するのが難しく、分析するのも難しいので、この方法を使うことから離れつつある。ノートパソコンやコンピューター、タブレット端末が使用できない場所でも使用できるため、昔ながらのデータ収集方法であるペンと紙を使用する。

6.調査データ分析

アンケートを実施する際には、その分析にアクセスできなければなりません。紙とペンやエクセルシートを使った手作業によるアンケートでは、経験豊富なデータアナリストによる分析が必要である。

この調査データを統計分析することで、収集されたすべてのデータの意味を理解することができる。調査データの分析には複数の方法があるが、そのほとんどは量的データである。一般的によく使われるのは、次のようなタイプだ：

クロス集計は、データの意味を理解するために基本的な集計フレームワークを使用する、最も簡単な統計分析ツールの1つである。生の調査データは大変なものですが、そのデータを表に構造化することで、異なる調査パラメータ間の類似性を導き出すことができます。互いに排他的なデータを含む。
トレンド分析では、長期にわたる調査データを見ることができる。調査データのこの統計的分析方法は、集計された回答データを経時的にプロットするのに役立ち、回答者の認識の経時的変化を結論付けるのに役立つ。
MaxDiff分析は、複数のパラメータにわたる顧客の嗜好を理解するのに役立つ調査手法である。例えば、製品の価格、特徴、マーケティングなどがマックスディフ分析の基礎となる。単純化すれば、この方法は「ベスト・ワースト」方式とも呼ばれる。この方法はコンジョイント分析と似ているが、実施するのはずっと簡単である。
コンジョイント分析は、商品やサービスを選択する際の人の選択を理解することを目的とした、高度な統計調査手法である。この方法は、顧客にとって何が重要で、どのようなパラメータが購買の意思決定を左右するのかを深く洞察する。
TURF分析（Total Unduplicated Reach and Frequency Analysis）は、製品、サービス、またはその両方のミックスの総市場リーチを評価する統計調査手法である。この方法は、メッセージングがどの程度の頻度でオーディエンスに届いているのか、またその頻度を調整する必要があるのかを把握するために広く使われている。 TURF分析は、Go-to-Market戦略の策定と成功の測定に広く使用されている。
ギャップ分析では、期待されるパフォーマンスと実際のパフォーマンスの差を調整するのに役立つサイド・バイ・サイド・マトリックスの質問タイプを使用する。この調査データの統計的手法は、何が生産を実用的なパフォーマンスから計画的なパフォーマンスへと移行させなければならないかを理解するのに役立つ。
SWOT分析も広く使われている統計的手法で、調査データを組織や製品・サービスの強み、弱み、機会、脅威を表すデータに整理し、競争の全体像を把握する。この方法は、効果的なビジネス戦略の立案に役立ちます。
テキスト分析は、インテリジェントなツールが、定性的でオープンエンドなデータを理解しやすいデータに変換し、定量化またはファッション化する高度な統計手法である。この方法は非構造化データに適用される。