アンケートデータ分析へのBIの活用


ビジネス・インテリジェンスの導入でできることの一つが、アンケートデータの分析です。アンケートデータを分析することで、データマイニングを実現することができます。目的はその結果をマーケティング戦略に生かすこととなります。ここでは、アンケートデータの分析にBIを活用する場合のポイントを5つご紹介していきます。

1. 仮説を立てたアンケートの設問を考えること


アンケートは、数が多くなればなるほど、回答率は下がります。しかしがなら、顧客の何らかの特性を把握し、マーケティング戦略に活かすのがアンケートです。マーケティング戦略の立案に必要となる顧客特性が把握出来るチャートをイメージし、そのチャートが作成できるようなアンケートの設問を考案することが重要になります。でないと、それなりのコストを掛けて取得したアンケートの回答が、全く生かされない、ということになりえます。

2. 回答しやすい設問、分析しやすいUIを用意すること


アンケートを作成しても顧客が回答してくれなくては意味がありません。先程も説明した通り、アンケートは可能な限り短いものにするべきです。その上でアンケートの設問は、できるだけ回答しやすく、興味を引くものである必要があります。

また、分析がしやすいように、あらかじめ、回答にはナンバリングするなど、自由回答を許さないアンケートにすることも大切です(テキストマイニングを行うことを予め予定している場合は除きます)。これらも、最終的に可視化したいチャートをイメージした上で、UIを設計することが重要になります。

3. ビジネスデータと比較しやすいインフラを事前に用意しておくこと


アンケートデータはビジネスデータと組み合わせて分析することに意味があります。例えば、売上データと顧客に回答してもらった「ショッピングアンケート」を統合して分析することで、顧客のショッピングの傾向が把握する、といったようなことです。このようにアンケートデータとビジネスデータを統合できる環境を事前に想定しておくことが大切です。セルフサービス型のBIであれば、データソースに関わらず統合が可能なツールもあります。顧客にアンケートデータをとる場合には、異なるデータソースの統合が可能なセルフサービス型のBIをあらかじめ準備して行うことがおすすめです。その後のビジネススピードが圧倒的に早くなるでしょう。

4.最後に


アンケートデータの利用は、マーケティング戦略では重要な項目です。しかし、アンケートをただやみくもに取っていても意味をなさないでしょう。もしも、アンケート結果を有効利用したいと考えるならセルフサービス型のBIツールが有効に利用できます。データマイニングを実践したいと考えるなら、ぜひ導入を検討してみてはいかがでしょうか。


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