アンケートデータを使って、視聴者グループ間のパターンや関係性を発見したいと思ったことはありませんか？ リサーチャーやインサイトマネージャーは、実施したリサーチがビジネスに応用可能な結果をもたらすことに成功したと主張する前に、「数字」やデータを理解する必要がある。
問題なのは、最初に入手した生データではそれが得られないことであり、見直すのに手こずり、誤解を招く可能性さえある。
市場調査を開始する際、最初に自問するのは、”オーディエンスはこの製品やサービスを買いたいのか？”ということだ。 しかし、視聴者を代表するさまざまなタイプの顧客をすべて考慮する必要もある。 ブランドは、デモグラフィック、サイコグラフィック・セグメンテーション、様々な購買行動やトレンドに基づいて顧客を区別する。
複数の異なるテーマや結果があり得ることはご存じだろうが、データをどのように結果に結びつけ、さらに理論に結びつけるのか。 そのような関係をどうやって見つけるのですか？ ある視聴者グループと別の視聴者グループでは、製品やサービスに対する感じ方がどれほど違うだろうか？ 具体的にどのような違いがあるのか。
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調査研究におけるクロス集計
アンケートレポートを作成する際には、まず基本的な頻度分析、つまりアンケートに回答してくれた回答者の「全体的な」インサイトを把握します。 例えば、質問に対する各回答を選択した視聴者の割合がわかります。
また、この調査に参加した全観客の人口統計を確認することができる。 洞察に富んでいるとはいえ、これでは通常、研究者であるあなたがこの研究のために最初に求めていた洞察や大局的な目的を達成することはできない。
では
クロス集計
?!それは包括的な内訳であり、行と列で構成されるバナーやピボットテーブルの形で表示されるメインフレームの統計モデルである。 これらの表は、2つの変数の間の相互作用を分析し、測定することを可能にする。
行（またはX軸）には、質問とその差のある調査回答を並べた。 同時に、列（またはY軸）は、比較を実行したい変数を表します（*これは、アンケートの質問に基づいている場合もあります）。 これにより、研究内のパラメータ間の異なるパターン、傾向、相関関係（それらが相互に排他的であるかそうでないかを問わない）を特定することが容易になる。
クロス集計では、生データを超えて、1つまたは複数の質問（または変数）が互いにどのように相関しているかを見ることができます。 クロス集計はまた、いくつかの可能性のある結果を持つように見えるデータを取り、研究のさまざまな要因の間にこれらの傾向、比較、相関関係を描くことによって、一つの理論に「ゼロから」焦点を合わせるのに役立つ。
調査研究におけるクロス集計の効果的な使用について詳しく知りたい方は、こちらをご覧ください、
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クロス集計は調査においていつ、どのように使われるのか？
クロスタブを実行する際、以下のようなグループ化を変数として適用することができる：
- デモグラフィック 年齢、性別、世帯収入の範囲、民族や背景、場所（国、地域、州/県、キャンパスなど）で対象者を分けることで、調査結果を比較することができます。
- サイコグラフィックス ある組織に対する個々の態度に基づいて、視聴者をセグメント化できているか？ 彼らが大切にしているもの、個人的に満足しているものは何か？ 自分の価値観や態度を顕在化させるために、彼らはどのような行動を取るのか。
- 消費者行動 あなたの顧客は、製品やサービスをオンラインで購入することを好みますか？ 店頭で？ 両方の組み合わせ？ あなたの視聴者のうち、ブランドの忠誠心が高く、多くの複数のブランドで製品やサービスを購入しようとするのは誰か？
さらに、クロスタブはこれらの異なる質問タイプすべてに対応しています：
- 複数選択（単一選択と複数選択の両方）
- ドロップダウンメニュー
- マトリックスの質問
- 評価または
リッカート尺度による質問
- ネットプロモータースコア（NPS）
- コンジョイント分析
- マックスディフ分析
また、様々な業界の様々なプロフェッショナルに使用されており、最も一般的なものは以下の通りである：
- 市場調査員／製品調査員／顧客満足管理者 フィードバックや製品・サービスの満足度調査はもちろんのこと、メタデータやデモグラフィックを活用することで、製品を改善したり、マーケティング・キャンペーンの焦点を絞ったりするための実用的な結果が得られます。顧客満足度調査は、管理職や研究者が部門や地域内の改善点を特定するのに役立ちます。
- 学校管理者-教育部門のメンバーは、学生にコースや講師の評価アンケートを送り、科目や授業時間などの変数を用いて、学生の教育経験を改善するための弱点や欠点を明らかにすることができる。
- 人事 –学校事務と同様に、人事部長や管理職は、従業員エンゲージメント、満足度調査、さらには退社時インタビュー調査を利用して、特定のオフィス所在地、部署、職務における対立領域や改善の必要性を特定することができる。
クロス集計の利点とメリットは？
クロス集計の核心は、変数間の相関関係をマッピングすることである。 例えば、パーセンテージを見れば、『この若い観客は、年配の観客よりも新製品に関心がある』と判断できる。 このような相関関係を見つけることができるという事実に加え、高度な統計学的学位がなくても、シンプルで簡単にデータを解釈することができる。
クロスタブは、生データをレビューする際に生じる混乱を避けるのに役立つ。特に、生データ（整然と並べられていない）は、発表する際に完全に理解することができないからである。 たとえ生データに手を出したとしても、自分がレビューしているデータを観察するか、推測するしかない。
35歳の顧客の多くが新しい製品やサービスに興味を持っていることに気づくかもしれない。 しかし、クロス集計では、”35歳以下の顧客の75％が新しい製品やサービスに関心を持っている “という決定的な洞察がある。 つまり、データは数値化できるだけでなく、相対的、比較可能なのだ。
最後に、組織全体の意思決定を改善するために使用できるクリーンなデータを提供するのに役立ちます。 定量的で比較可能なデータがすぐに手に入ることで、適切なフォローアップの質問をすることができる。 その結果、データをさらに掘り下げ、オーディエンスフィルターやカスタム変数（他のアンケート回答やプラットフォームに保存している他のプロフィールデータに基づく）を通して、より興味深い異常や洞察を見つけることができます。
結論
クロススタブは、データを結果に、結果を理論に変換するのに役立つ。 クロス集計を行うことで、データや調査結果がより充実したものになるだけでなく、研究者であるあなたが、さらにどのような追加調査データを探し、決定する必要があるのかを、より深く理解することができる。 ランニングに慣れれば慣れるほど クロス集計分析的な研究プロセスに精通しているほど、だ。 どのようなデータを探すべきかを理解することで、ビジネスを適切な結果に導き、企業の利益を最大化することができる。
