定性分析のやり方とは？マーケティングに活かせる方法を解説

マーケティング活動における重要なステップの一つに、現状の分析があります。そして、その分析方法の中でもメジャーなものが、定性分析と言われる分析方法です。

今回は、定性分析の概要やそのやり方、実施の際の注意点などについて、詳しく解説します。

定性分析とは

定性分析とは、質的データを用いて行う分析手法のことです。この質的データとは、クチコミや記述式アンケートなど、数値化できないユーザーの声や行動を指しており、数値を基に分析を行う定量分析の対となる分析方法と言えるでしょう。

定性分析の場合、ユーザー一人ひとりの声や行動を深堀して分析していくため、定量分析に比べて少ないデータ量で有効な分析ができる点に強みがあります。加えて、数値に表れないユーザーの本音を探っていくことで、定量分析ではわからない課題や、必要とされるニーズを知ることができるのも大きなメリットです。

その一方で、数値化されているデータではないからこそ、それらを深堀して分析するのは容易ではなく、また主観的な評価をしてしまうことで、正解を導くのが困難になってしまう可能性もあります。特にチームとしてマーケティング活動を行っている際などは、メンバー全員が納得できるような評価をした上で、改善策を講じていく必要があります。

なお、定量分析については下記の記事でわかりやすくご紹介していますので、ぜひご覧ください。

定性分析の方法

次に、定性分析を行うための具体的な方法について見ていきましょう。

ユーザーインタビュー

ユーザーに直接インタビューを行い、意見や感想を集めることができるユーザーインタビューは、代表的な定性分析の方法のひとつです。ここで集めることができた良い感想はもちろん、悪い感想であったとしても、定性分析の際の重要な質的データとなるでしょう。良い感想を導くことができた箇所は、何が良かったのかを細かく分析することでさらなる改善を目指しつつ、悪い感想だった箇所は、その原因を詳しく調べて修正することで、より多くのユーザーを満足させられるようになるはずです。

グループインタビュー

グループインタビューはユーザーインタビューと基本的には同じ分析方法といえますが、多人数で行うためインタビュイー同士で意見を育ててもらえることも多く、より深い感想を聞ける可能性が高くなります。一人では言語化できていなかったであろう意見や、グループメンバーの意見を基にした新たな課題が出てくることもあり、そうした深い意見はサイト改善において非常に重要な判断材料となります。

自由回答式アンケート

択一式のアンケートではなく、自由回答式のアンケートを集めることも、定性分析の方法の一つです。「満足～不満」の択一式アンケートでは、満足が多いのか不満が多いのかということしかわかりません。しかし、ここに自由回答のアンケートが入れば、「なぜ満足なのか」「なぜ不満なのか」という理由が明白になり、より具体的な課題点を見つけ出すことができるようになります。

UIレビュー

UIレビューは、サイトに対する定性分析において行う手法で、ユーザーが実際にサイトを使っている様子を観察したり、感想をもらったりする分析方法のことです。

自分たちの中では完璧なUIを作ったと思っていても、ユーザーに実際に触ってもらうと、自分たちが想定していなかった動きをされてしまったり、間違った操作をされてしまったりすることもあるでしょう。作り手の意図が必ずしもユーザーに届くというわけではありませんから、どこまで自分たちの意図が伝わっているのかを調べるのに最適な方法と言えます。

SNS上の反応

直接的なインタビューやアンケートではなく、SNS上などでユーザーが意識せずにこぼした声を分析するという方法もあります。インタビューやアンケートでは、ユーザーも多少身構えてしまうものですが、SNS上の個人的なつぶやきであれば、まさしく本音が出ている可能性が高く、より真に迫った意見を抽出することができます。

ヒートマップ調査

ユーザーがサイト上のどこを見ていたか、どこをクリックしたかといった情報を、視覚的に表現してくれるヒートマップも、自社サイトのUIに関する定性分析に有用です。このヒートマップを調査することで、サイトのUIに対するユーザーの非言語のメッセージを集めることができます。

本来クリックできない場所で多くのクリックが発生していたり、注視すべきポイントでないところに視線が集まったりしている場合、サイトの見え方がユーザーにとってわかりにくくなってしまっている可能性があります。

定性分析を行う際の注意点

最後に、定性分析を行う際の注意点について、解説していきます。

評価基準を設ける

定性分析は数値のような、誰が見ても同じ答えに行き着くデータを分析するわけではないため、評価基準を事前にしっかりと定めておく必要があります。評価基準が曖昧なまま定性分析を行っても、具体的な課題やその改善方法を見つけ出すことは難しく、場合によってはチームの方向性が揺らいでしまうこともあるでしょう。

フレームワークを活用する

上で解説した評価基準を定める場合には、PEST分析やファイブフォース分析といったフレームワークを活用するようにしましょう。定性分析の際に基準となるフレームワークがあれば、意見がバラけにくくなり、より正確な分析結果を出すことができるようになります。

フレームワークについては、下記の記事でもご紹介していますのでぜひご覧ください。

定量分析と組み合わせる

定性分析は、数値データを基にした定量分析と組み合わせることで、より正確な情報を得ることができるようになります。例えば、サイトPV数が多くある半面、使いにくいという意見が多かった場合などは、サイトそのものの人気はあるので、UIやUXを改善しようという意見を出すことができます。

逆にPV数が少なく、満足度の高い声が多いのであれば、より露出を増やすための施策を打つべきと言えるでしょう。数値データと質的データは、それぞれで得た情報を補完し、より精度の高い情報へ変化させてくれるのです。

意見を多面的に分析する

定性分析では、例えば同じユーザーの声だったとしても、Aさんの分析とBさんの分析ではまったく異なる結果になることも少なくありません。しかし、これらの異なる分析結果は、どちらかが間違えているということではなく、そのどちらにも正解の可能性があるものです。

定性分析は、客観的なデータを基にしないからこそ、分析側もできる限り主観を排除し、多面的に分析するようにしなければなりません。そうしないと、改善どころか改悪に突き進んでしまう可能性もあるでしょう。

定性分析を正しく活用し、サイト改善の質を高めよう

定性分析は、扱い方こそ簡単ではありませんが、正しく活用することができれば、よりユーザーに寄り添った改善を実行することが可能になります。定量分析と組み合わせたり、複数人で分析してそれぞれの結果を参考にするなど、定性分析のデメリットを減らし、メリットを最大化できる体制を整えるようにしてみましょう。

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