顧客やユーザーの心理や行動背景を理解し、マーケティングに活かすためにも、定性分析の概要や手法について押さえておきたいものです。
ここでは、定性分析の概要や代表的な分析方法、定性分析のメリット・デメリットなどについて解説します。
定性分析とは
定性分析とは、質的データを元に分析する手法のことを指します。定量分析はアクセス解析や売上業績などの数値データを元にするのに対し、インタビューや口コミ、ユーザーの行動観察など、数値では表せないデータからユーザー心理を読み解きます。簡単にいうと「なぜそうなったのか」を分析するのが、定性分析です。
例えば、ユーザーインタビューを通して商品に対する率直な感想をヒアリングし、「そのときどう感じたのですか？」「なぜそう思ったのですか？」と質問を重ねて、ユーザーの隠れた思いやニーズ、本音を引き出します。その上で、ユーザーのニーズや心理に即した具体的な改善施策を検討していきます。
定性分析の主な分析方法
定性分析では主に以下のような分析方法が用いられます。
ユーザーインタビュー
ユーザーインタビューとは、自社の商材やサイト、アプリなどのユーザーから協力者を集め、インタビューを実施する方法です。実際のユーザーと対面で会話しながら意見をヒアリングできるため、アクセス解析をはじめとする定量分析では得られないユーザーの本音や知見を得られるでしょう。ユーザーインタビューでは一問一答のような質問を行うのではなく、ユーザーの答えに応じて深掘りした質問をすることで、よりユーザーの本音に近づけるはずです。ユーザーが緊張して本音を話してくれない状態は避け、リラックスしたムードを演出するのも重要です。
自由回答式アンケート
アンケート調査の中でも「なぜそう思ったのですか？具体的に回答してください」といったような、自由回答式アンケートの結果も定性調査に役立ちます。ユーザーインタビューのように深掘りした質問を行うことはできませんが、選択式アンケートでは得られないユーザーの思いを具体的に引き出すことができます。
UIレビュー
ユーザーに実際のサイトやアプリを使ってもらい、その際の行動を観察したり意見をヒアリングしたりするのがUIレビューです。サイト制作者や運営担当者が想定していない行動をとったり、見てほしい場所が注目されていなかったりと、自分たちでは気づけない発見が多く得られるものです。ユーザーを集めるのが難しければ、サイトやアプリの運営に携わっておらず、日ごろあまり利用していない社員に協力してもらうのも手です。
SNS上の消費者の声の分析
BtoCの商材の場合、一般消費者がSNS上に感想を投稿しているケースがあります。SNS上の口コミは企業に忖度せず本音で話されているため、率直な意見を知るために役立ちます。
定期的に自社商材のキーワードでSNSをチェックし、参考になる意見をピックアップすることで、具体的な改善施策の検討に活用することができるでしょう。
ヒートマップ調査
ヒートマップ調査とは、ユーザーがサイトのどこをよく見ているのか、マウスやスクロールの動きを元に分析する手法のことです。ヒートマップ調査用のツールを導入すれば、サイトがサーモグラフィのように色づき、よく見られている箇所やあまり見られていない箇所を直感的に把握できるようになります。想定していたところがあまり見られていない場合は、なぜそうなってしまっているのか仮説を立てて、導線やボタン、文言などを変更して効果検証を行いましょう。
定性分析に使えるフレームワーク
定性分析は数値データでは読み解けないユーザー心理を把握するのに役立ちますが、一方で分析が主観的になりやすい傾向にあります。できる限り主観性を排除し、客観的に分析するためにも、以下のようなフレームワークを活用することをおすすめします。
PEST分析
PEST分析とは、自社を取り巻く外部環境の中でも自社で統制できない環境が、どのような影響を与えるのかを分析するための手法です。
- Politics（政治的要因）：法律や条例など政治的・行政的な要因
- Economy（経済的要因）：景気や為替動向など経済的な要因
- Society（社会的要因）：人口や社会インフラ、ライフスタイル、トレンドなど社会的な要因
- Technology（技術的要因）：生産技術やマーケティングなど技術的な要因
上記４つの要因の頭文字をとり「PEST分析」と名付けられました。それぞれの要因の中でも自社にとってポジティブなものは「機会」、ネガティブなものは「脅威」と分類します。いかにして脅威を機会に変化させるか、定性調査で収集したデータを参考に分析を進めるとよいでしょう。
ファイブフォース分析
ファイブフォース分析とは、自社の属する業界の状況や収益構造分析するために用いられる手法です。フォース（force）とは脅威や勢力という意味で、以下の5つの競争要因から多面的に業界を分析します。
- 買い手の交渉力
- 売り手の交渉力
- 業界内の競争
- 新規参入の脅威
- 代替品の脅威
定性分析では競合他社の商材への印象をヒアリングするなど、ユーザーの業界全体への認識を把握できる問いを投げかけることで、自社の強みや立ち位置をより正確に分析できるようになるでしょう。
定性分析のメリット
定性分析にはたくさんのメリットが存在します。その内容を具体的に見ていきましょう。
限られたデータ数でも有効
定量分析は偏りのない分析を行うために、ある程度まとまったボリュームの数値データが必要になります。一方、定性分析は一人ひとりのユーザーの本音を分析することが目的なので、限られたデータ数でも十分有効な分析が行えます。ただし、一人だけの意見を重く受け止めすぎると視野が狭くなってしまう可能性があるため、ユーザーインタビューや自由回答式アンケート、SNSの口コミ調査などを活用してできる限り様々な意見を目にするよう心がけましょう。
定量分析ではわからない背景が知れる
定量分析は数値データを元に客観的な状況を分析できますが、その背景までを正確に読み取ることはできません。定性分析はユーザーの心理や本音を把握するために行う分析なので、定量分析ではわからなかった背景を知ることができます。「なぜそう思ったのか」「なぜそう行動したのか」といったユーザーの意見や感想を参考に、数値データの背景を読み解いて、仮説を立てた上で具体的な改善施策を実行しましょう。
定性分析のデメリット
定性分析にはデメリットも存在します。以下の点に注意して、定性分析のデータを有効活用しましょう。
評価基準があいまいになりやすい
定量分析で扱う客観的な数値データとは異なり、人の意見や感想というものは厳密な評価基準がありません。同じ意見であっても、分析する人によってとらえ方が異なってくる可能性もあります。分析内容にブレを生じさせないためにも、先に紹介したフレームワークを活用したり、定量分析で立てた仮説を検証するために定性分析を活用したりと、評価には一定の工夫が求められます。
主観的な判断になりやすい
人の意見や感想を分析するのは、主観的な判断になりやすいのが事実です。しかし、定性分析を主観的な判断のみで評価すると、チームやプロジェクト内での共通認識が持てず、具体的な改善施策の実施につながらなくなってしまうおそれがあります。評価基準を明確にしたり、分析チームでディスカッションした上で判断を下したりと、できる限り客観的に判断できるようルールを設けましょう。
定性分析で定量分析の不足点を補おう
定性分析はユーザーの本音や心理を読み取る上で重要な分析手法ですが、それ単体では不十分であるといえます。数値データを元にする定量分析で状況を客観的に把握し、課題に対する仮定を裏付けたり、具体的な改善策を検討したりするために定性分析を活用すれば、有効なマーケティング施策につながるはずです。
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