ネットリサーチにおけるKFSの7つの特長

STEP1.調査企画:
特徴1.調査のゴールセッティング＆調査設計立案

結論として何をアウトプットすべきか？
調査目的の設定が調査を実施する全てのプロセスにおけるアンカーとなる。

  Defining the problem may be the most important element in making effective decisions – and the one executives pay the least attention to.
意思決定において、問題の明確化ほど誰も気にしないが重要なことはない。
-ピータードラッガー

The Effective Executive　The Elements of Decision Making

貴社専属のリサーチコンサルタントが調査目的明確化のプロセスからサポート（調査ゴールセッティング）

ゴールセッティングの重要性

調査目的なんて、わかっている？
-調査において、1番大切なのは調査のゴールセッティング（調査目的の明確化）」です。

何を知りたいのか」がわかっていなければ調査の焦点が定まらず、「それがどうした」といった程度の結論しか導き出せないのは自明のこと。

「何を考えるべきかを明確化する」＝イシューの特定化という言葉を使いますが、まず、この問題設定を明確化するという作業こそ、その後のすべてのアンカー（よって立つべきところ、迷った際にも戻る碇）の役割を果たす重要な作業です。
調査目的が、なんとなく、「○○の顧客満足度を知る」「○○の利用実態を知る」で終わっていたら残念です。

そのデータを得ることで何がしたいのか、本来のマーケティング目標（売上を上げる、シェアを上げる、新規顧客創造、新商品開発、etc.）から演繹的にブレイクダウンしていくことが本来的なやり方です。

KFSでは、専任のリサーチコンサルタントが、実査段階だけでなく、その前のプロセスである調査目的の明確化からサポート。それによって、ご依頼企業様に対して、社名でもあるKFS(Key　Fcator　for　Success-成功の鍵）を提供することを目指しています。

問題解決に向けてのシナリオ作り＝仮説立案サポートと仮説から落とし込んだ調査設計立案

問題解決のアプローチ方法にこだわる

マーケティングゴールから、調査ゴールに落とし込む際は、ロジカルシンキングの要素だけでなく、視点を横に広げるラテラルシンキングの視点を取り入れ、今までの角度とは違う視点から問題解決の方法を探り、仮説立案につなげていくことも大切なポイントです。

テラルシンキングとは、問題解決にあたって、「思考の幅を広げて、課題を新たな別の視点で捉えなおす」ことで、新しい発想を得ようとするための考え方。

簡単に言えば、こんなアプローチもあったのね、という“目からウロコ”型のアプローチ。 よく調査を行うには、「仮説が重要」といいますが、どのような仮説を持つか、視点の置き方によって、今後の戦略が左右されるのですから、仮説創造＆構築プロセスこそ重要です。

そして、

どのような仮説なのか、仮説の持ち方いかんによって、誰に、どのような方法で、何を聞くか、調査設計そのものが変わるのはいうまでもありません。だからこそ、KFSでは、仮説立案作りから、お手伝いをしています。

STEP2.調査対象＆対象者数の決定
特徴2.ロジカルサンプリング＆スクリーニング

質の高いリサーチパネルから、最適な対象者を選定:KFSのリサーチパネルの特徴

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。

KFSのリサーチモニターについて

1.提携モニターを含めればモニター母集団は100万人。難易度の高いユーザーにもリーチ可能

KFSでは、定期的に、メールマガジンなどの広告を通じて、インターネットユーザーに対してモニター募集の呼びかけを行っています。KFSが自社で抱えるリサーチパネルに加えて、協力会社のモニターも加えれば、リーチできるモニターの数は、100万人以上。出現率の低いお客様に対しても、スピーディにアプローチすることが可能です。

2.アンケート依頼数と頻度の管理によるモニターパネルの成熟化（アンケート慣れ）の防止

アンケート母集団に、特定の業界、特定の業種について、何度かアンケートを繰り返すと、回答するパネルメンバーの中に問題意識が生まれたり、関心が高まるなどで、関連記事などに目を通すようになったり、知識が高まるなどを通じて、実際の世論と距離が生じていく場合があります（パネルの成熟化）。KFSでは、アンケート依頼数と、依頼頻度を管理し、回答者のアンケート慣れを防いでいます。

3.不正回答者、不誠実なモニターの排除

モニター登録時には、重複登録やなりすまし登録を防止するために、厳密なチェック体制を敷き、質の高い母集団形成に努めています。また、モニターアンケート回答内容を常に厳重にチェックしており、「いい加減な回答をするモニター」「矛盾回答の多いモニター」は、アンケート依頼対象から除外しています。
1）.重複登録

• • 同一アンケートで、同一人物と見られる場合　（名前やメールアドレスが同じ、など）

2）.登録情報とアンケートでの回答内容が一致しない

• • • 性別、年齢などのモニター登録情報と、アンケートでの回答内容が一致しない
    • 事前調査（スクリーニング調査）で「○○所有」や、「○○経験あり」のはずが、アンケートでの回答内容と一致しない

3）.アンケート回答にかかった時間（アンケートログインから回答データの送信まで）が極端に短い

4）.同一の選択肢での回答の偏りや矛盾回答が多い

5）.5段階評価質問で、すべての項目において「5.非常に良い」と回答するなど

対象者の定義やサンプル数の設定の仕方を、リサーチコンサルタントがサポート

調査対象者」の設定サポート：“誰に”聞くか？

調査対象者の定義というと簡単そうですが、これが不明確だとデータとしての役立ち度が大きく下がります。

例えば、あなたが知りたいのは「カメラユーザーの利用実態」だとした場合、コンパクトデジタルカメラ利用者のことを指すのか、デジタル一眼レフ利用者のことを指すのか？　それともスマホのカメラ利用者でしょうか？　人によって捉え方は様々です。

5年前に買った人と、半月前に買った人、同じように、「カメラユーザー」ですか？

対象者の定義の仕方は、調査目的・調査結果の活用イメージによって、大きく変わってきます。
出来る限り、知りたい情報のリアルな実態とのずれを少なくし、あなたが知りたいことに近づけるためには、「誰に聴くか？」をきちんと定義し、考えることが大切です。

サンプル数の設定サポート：“何人に”聞くか？データの信頼性と費用対効果のバランス

ネットリサーチにおけるサンプル数は、できるかぎり多数にしたほうが、母集団の属性により近づくといわれています（中心極限定理）。

今までに調査をやられたことのある方は、実際に集まったデータが、特にシェアごとのサンプル割付などを行わなくとも、市場シェアを反映していることを経験的にご存知だと思います。

だからといって、ただやみくもにサンプル数は集めれば集めるだけデータ精度が比例して上がるというものではなくサンプル数が2000の場合と、3000の場合とでは、サンプル数の数は1.5倍に増えているのに対して、誤差の範囲は0.4ポイントしか影響を受けません（信頼度95％、単純無作為抽出法の場合：詳しくは「サンプリング早見表」へ）。

サンプルサイズの設定については、サンプリング誤差の精度をどの程度許容するかの判断と、調査予算なども勘案しての総合的な検討が必要です。

調査母集団である属性に、「できるだけ近づける」ことを目的に、母集団に近い属性構成にあらかじめサンプル割付を行ったり、属性別の違いを知ることが狙いの場合は、集計軸に沿って「1グループあたり100サンプル」など割り付けが必要な場合や、多変量解析時には変数に応じてサンプル数を考慮することなど、単に数を集めればよいわけではありません。

また、調査によっては、サンプル数という“数”よりも、その母集団からどの程度、回収できたか、“回収率”を重視する調査もあります （本来全数調査が必要な調査や、偏りのない調査であることが重要な調査。例：人事評価に関連する調査（社員意識調査、法人顧客満足度調査など）。

サンプルサイズの設定は、調査目的・調査結果の活用イメージによって、大きく変わります。
目的によって異なるからこそ、リサーチコンサルタントのアドバイスが役に立つことと思います。

心情に反しますが、スクリーニングは、“性善説”ではなく、“性悪説”で実施します （「なりすまし」の防止）

回答結果の品質に大きな影響を与える問題は、本来の調査対象者に該当しないのに回答するいわゆる「なりすまし回答」の存在です。

KFSでは、この「なりすまし回答」を除外するために、「スクリーニング調査」と呼ぶ事前調査で、論理整合に沿ったギミックを用いて、調査対象条件に該当する人のみを抽出しています。

STEP3.質問紙作成
特長3.知りたいことに届く調査票づくり

ロジカルに考えることと、回答者心理の理解を両立するのは、実は結構、難しい。

「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

リサーチコンサルタントが調査票作りをフルサポート

本当は難しい調査票づくり

役立つデータを得るためには、調査で知りたいこと（調査目的）に焦点を合わせて、ブレイクダウンした仮説を盛り込み、質問項目の全体フレームと質問導線（質問の順序）の明確化をしていく作業が大切です。

それに加えて、「信頼性の高いデータを得る」ためには、質問項目の順番、質問文における言葉の選択、回答選択肢の提示順、質問の書式など（いわゆるコンテキスト）など、全てが、回答に影響を与えることを理解した上で、調査票を作成していくことがポイントです。

調査設計の段階で質問紙はほとんど自動的に決まる　（目的からの逆算式）

調査の専門家は（少なくとも当社では）、調査設計の段階で、調査の目的や、調査設計に盛り込むべき仮説が見えたら、後は自動的に、ロジックツリーを組み立て、それに基づいて質問項目にブレイクダウンしていくため、質問項目は調査設計の段階でおおよそが見えています。

言い換えれば、調査のゴールが見えた時点で、最適な解を求めるためにはこのような質問項目体系が必要で、こうした分析手法、分析体系が必要、よって、調査票を構成する要素となる質問項目や選択肢はこういう項目と、演繹的に質問紙を考えることが大切なのです。

回答者心理の理解の重要性

いくら「論理的に正しい」質問項目体系であっても、作成するのも、回答するのも、人です。

回答する人に対して「バイアス（bias＝偏向、本当の意識からのズレ）を与えない」という視点から、質問の順番、質問文における言葉の選択、回答選択肢の並べ方、質問の回答方式、回答方法のレイアウトなどを考えていくことが大切です。

質問文の順番、質問文の言葉の選択、回答選択肢の提示順、質問の書式など、あらゆるものが無意識的であっても、顧客の回答に影響を与えています。

たとえば、「人は見た目が9割」で第一印象がとても大事というように、ある回答で、「●●についてどのように思いますか？」で「Yｅｓ、No」を表明すると、以下の設問は、自分の回答が基準となってしまい、その回答に沿って次の質問に回答する傾向があります（ 初頭効果と一貫性の法則）。

自分の中で、論理矛盾がないように回答してしまうためであり、だからこそ、質問の順番は、よく考えることが大切です。

調査用語では、上記のように、調査票、質問紙調査において、前の質問とその回答によって、後の質問への回答が影響を受けることを「キャリーオーバー効果」と呼びますが、逆にいえば、質問紙の作り方によっては、意図する回答に回答者を導くことも可能、つまり、意図してなのか、していないのかは別として、仮説検証ではなく、あらかじめ答えありきで、自分の仮説に誘導する調査票も作り得るということなのです。

調査票は、調査のベース。だからこそ、KFSでは、フルサポート体制で、調査の専門家が、お客様の調査目的をよく理解・把握した上で、あなたが納得がいくまでやりとりをすることにより、最適な調査票作りをお手伝いいたします。

STEP4.実査
特長4.自由度の高い実査システム

自由度の高い画面設計
回答者に先入観（バイアス）を与えない仕組み

STEP.2.調査対象＆対象者数の決定
→調査を調査対象者の「代表性」について　詳しくはこちら
→サンプルサイズ（標本数）の設定について　詳しくはこちら

前へ≪｜　1　｜　2　｜