ネットリサーチ(WEB定量調査）
Garbage in, garbage out:
ゴミを入れれば
ゴミが出てくる
データを集めるのは簡単だ。
使えるデータかどうかが問題だ。
使えるデータへのこだわり
KFSのネットリサーチ
そのデータは使えるか？
使えるデータへのこだわり
データの取りかたや分析方法によって、
どれほどのレベルで正しいと言えるか、
どこまでのことを正しいと主張してよいかは変わります。
リサーチの世界には、「GIGO」という言葉があります。
これは、「Garbage In, Garbage out.」という用語の頭文字を並べたものなのですが、
簡単に言えば、「ゴミを入れれば、ゴミが出てくる」、 集めたデータがゴミならば、それをどんなに一生懸命、立派に見栄えよく分析したところで、結局出てくる結論は役立たずのゴミでしかありえない、という意味です。
ネットリサーチ業界では、モニター数を競う傾向があります。
当社も自社でリサーチモニターを囲っていますが、そもそも、リサーチモニターの数は、一定以上のボリュームがあれば、数だけを競ってもあまり意味がないことは、調査に詳しい人が知っている事実です。
リサーチモニターの数を競うのは、従来、出現率が低く、調査協力者を探すのが難しかった人、 例えば、
- 自家用クルーザーを持っている人：1000人にアンケートしたい
- 海外に不動産を3箇所以上持っている人：1000人にアンケートしたい
- この10日以内に自宅を購入した人：200人にアンケートしたい、など、
これらのニーズにスピーディに対応するためです。
モニター数を何万人と抱えることが、調査会社として普通になってきている現在、調査そのものの精度（得られる情報の質）と、モニター数は、それほど関係ありません。
いくらインターネットの利用が普及してきたとはいえ、そもそも、「ネットリサーチモニター＝アンケートに協力してよいと思っている人」である時点で、一種のバイアスがかかっている、偏りのある母集団なのですから。
アンケートなどの調査・リサーチと称されるものは、世の中の実態や、人々の意見を把握することを目的としますが、これらのアンケートモニターを母集団としたネットリサーチと、あなたが知りたい現実の社会集団との間には不可避的に「ズレ」が生じます。
ネットリサーチを行う際には、この「ズレがあること」を前提に話をしなければなりません。
マーケティングリサーチのバックボーンとなる、社会調査論や社会統計学などは、いかにこのズレを最小にするか、そのための方法論や、どのくらいの信頼度でこのデータは正しいと主張してよいかを判別する統計手法を、学術的に追及してきたものです。
もちろん、ネットリサーチは、コスト的にも、知りたいことをダイレクトに訊ねることができる気軽な調査手法という点でも、非常に優れた手法です。
だからこそ、この手法を有効活用するためには、どのような点に留意すべきか？
KFSでは、リサーチ専門会社として、ネットリサーチという手法の特性を踏まえ、“あなたが本当に知りたいことと手法上のズレ”が、どのプロセスで生まれる可能性があるのか、それを最小化するためには、各調査プロセスの段階で、どのような手法をとるべきなのか、実査ノウハウを積み上げています。
ネット利用が進み、データを集めること自体は、非常に簡単。
しかし、ネットリサーチの調査手法としての容易さが増せば増すほど、そのデータは、どこまできちんと使えるデータなのか、が問われているのではないでしょうか？
“使える”にこだわったKFSのネットリサーチ
ネットリサーチにおけるKFSの7つの特長
1.調査企画：調査のゴールセッティング＆ 調査設計立案
- ネットリサーチで集めた顧客の声は “宝の山” か、ゴミ箱行きか？
まずは、あなたにとっての“知りたいこと＝調査目的や調査結果の活用イメージ”を明確化するところから。
マーケティング目標から、調査目的へブレイクダウンすることで、初めて、調査のゴールが明らかになる。 - 調査は手段。手段の話をする前に、目的の話をしましょう。
2.調査対象＆対象者数の決定：ロジカルサンプリング設計＆ スクリーニング
- 「答えて欲しい人」の定義がダイジ。
- サンプルサイズをどの程度設定すれば、信頼性あるデータか？ リサーチコンサルタントがサポート。
- 対象者のスクリーニング設問は、“性善説”ではなく、“性悪説”で。
3.質問紙作成：知りたいことに届く調査票づくり
- 「知りたいこと」に基づくロジックツリー
- 回答者を迷わせない、回答を誘導しない心理学アプローチ
- 思っているほど、簡単ではない調査票づくり。だからこそ、プロにおまかせがスピーディ
4.実査:自由度の高い実査システム
- 全てオーダーメイドで、貴社専用のアンケートサイトを作成。だから画像の導入など、自由度の高い画面設計が可能
- 質問ロジックの設定や、質問の順番、選択肢の並び換えのランダム機能など、先入観（バイアス）をなくすための仕組み
- なりすまし回答や重複回答を実査の段階で防ぐ仕組み
5.データチェック:使えないデータは捨てる
- 質の高いデータを得るためには、クリーニング精度を上げること。
- 回答所要時間、重複回答はもちろん、対象条件の言い換え設問、矛盾回答チェック、意図的虚偽回答、など、複数のチェック関門をくぐらせる
- データをふるいにかける一手間は、惜しまない
6.集計・分析＆報告書作成:目的思考＆ビジュアル思考
- 目的思考のぶれない分析。データの切りだし方、使い方、見せ方、すべてにロジックストーリーがある。
- 分析のための分析では意味を成さない。ビジネス現場で使えるのは、”伝わりやすさ”
- ＫＦＳの場合、プロのリサーチコンサルタントが、統計手法を用いたデータ分析にあたるのはもちろん、結論は何か、結局何がアクションとして考えられるのか、調査会社として考える「成功の鍵（Key Factor for Success）」を提言。
7.海外リサーチ対応 （別ページへ）
- KFSのネットリサーチは、海外・グローバルにも対応
- 個人情報管理の厳格運用が求められるヨーロッパはもちろん、米国や、成長が続くASEAN諸国、インド、中国などにも現地協力会社ネットワークのもとに対応
- 海外ネットリサーチにおいても、国内ネットリサーチと同基準のサービスをご提供
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