顧客を100倍深く理解するためのアンケートデータ分析 〜隠されたインサイトを発掘し、ビジネス改善の具体的アクションへ〜

「アンケートはしてみたものの、得られた回答データを有効に活用できていない」という悩みの声を多くのお客様から寄せられます。せっかく何十人、何百人（または何千人）ものアンケートデータを集めたにも関わらず、チーム内で回覧して終わる、5段階評価の平均をとって終わる、自由記述を読んで一喜一憂して終わるといった状況に陥っていませんか。

たかがアンケートデータと思われるかもしれませんが、データを有効に活用することで有名なFacebook、Airbnb、Netflixといったシリコンバレーのテック企業は、膨大なアンケートデータをユーザーから収集し、このデータをもとにプロダクトやサービスの改善を行い、ユーザーのエンゲージメントを上げ、収益をさらに伸ばすということを日々行っています。

現在のようにデジタル化が進んだ時代では、マーケティング、営業、人事、プロダクト開発、医療といった様々な分野でアンケートデータを素早く簡単に集めることができるようになりました。しかし、このデータからビジネスやサービスの改善につながる意思決定を行うために有用なインサイトを得る分析手法は、まだ多くの人にとって未知の領域です。

そこで、データサイエンスの民主化を推進するExploratoryが、アンケートデータの分析に焦点をあてたトレーニングを開始いたしました。

様々な形のアンケートデータからビジネスや顧客サービスの改善につながるインサイトを掘り出すための分析手法を、実際のデータを使って手を動かしながら学んでいただけます。

データの型やデータの持ち方といった基礎から始まるため、データ分析の前提知識がなくても安心してスタートできます。また、効率的に回答を集計できるようになる手法など、知らないと時間を大幅に無駄にしてしまう実践的なテクニックを身につけられます。

さらに、対応分析、因子分析、クラスタリング、テキストデータ分析など、アンケートの分析でよく使用される手法を体系的に学習できます。

実際の現場で課題となる分析結果の解釈についても、Exploratoryのアナリティクスガイド機能を活用することで、統計結果を直感的に理解し、理論を実践に活かす体験ができるよう設計されています。

各トピックをハンズオン形式で学ぶため、トレーニング修了後にはご自身のアンケートデータをすぐに分析できる状態になります。質問数の最適化や、回答の背後にある隠れた要因の発見、回答者（顧客、ユーザー、従業員、患者など）の特徴に基づくセグメンテーション、自由記述のテキストデータからの潜在ニーズの定量化など、実践的なスキルを習得できます。

さらに、トレーニング終了後も、個別相談や実務での質問に対応するミーティング・チャットサポートを通じて、継続的に支援いたします。

本トレーニングのゴールは、参加者の皆様が自分のアンケートデータを自ら分析し、回答者を深く理解して、ビジネスやサービス改善を実現できるようになることです。

これまで活かしきれていなかったアンケートデータを、本当に価値ある資産へと変えてみませんか？

アジェンダ

09:00 - 09:30

• アンケートデータの基礎知識

09:30 - 10:00

• 対応（マッピング）表を使った列名と値の置換

10:00 - 11:00

• 整然データ - クロス集計表の作成、複数回答の集計

11:00 - 11:30

• 統計的推定 - 信頼区間

11:30 - 12:00

• 変数間の関係性の分析 - 相関分析

13:00 - 14:00

• カテゴリ型の回答の関係性を読み解く（対応分析）

14:00 - 15:00

• 回答の要因と特徴の分析（因子分析）

15:00 - 16:00

• 顧客セグメンテーション（K-Means クラスタリング）

16:00 - 16:30

• 顧客アンケートのテキストデータの分析（単語のカウント・共起ネットワーク）

16:30 - 17:00

• 総括、Q&A

講師

西田 勘一郎 (CEO, Exploratory) - Twitter

2016年初頭に、オープンソースの世界で起きているデータサイエンスの革新的な技術や新しい手法を、世界の全ての人たちが使えるようにするというビジョンのもと、Exploratory, Inc を立ち上げる。

米オラクル本社で、16年にわたりデータサイエンスの開発チームを率い、機械学習、ビッグ・データ、ビジネス・インテリジェンス、データベースに関する数多くの製品を世に送り出すかたわら、世界中の企業へのトレーニング、コンサルテーションを通してデータ・ドリブンなビジネスを可能にするテクノロジーの民主化に努める。

現在はExploratory, Inc.でCEOを務めるかたわら、データサイエンス・ブートキャンプ・トレーニング、日本でのデータサイエンス勉強会などの場を通してシリコンバレーで行われている最先端のデータサイエンスの世界への普及と教育に取り組む。

また現在、日経BPビジネスで「文系でもできるデータサイエンス」というオンライン・セミナーのシリーズを動画で配信中。データサイエンスの様々なトピックに関して、前提知識がなくてもわかりやすいように解説している。

村里 郁哉 (カスタマーサクセス, Exploratory)

2019年春、「データサイエンスの民主化」というミッションに共感し、Exploratory, Inc. に参加。

Exploratoryでは、導入支援や活用サポート、トレーニング・セミナー・ユーザー会の企画・運営、実践的なコンテンツの発信などを通じて、データサイエンスの普及に取り組む。特に、サーバーを活用した組織的なデータ活用の推進や、SaaS領域に関する情報発信に注力。

HP（Hewlett-Packard）では、eCommerceをはじめ、テレセールスやフィールドセールスなど多様なチャネルにおいて、8年間にわたりビジネス・マネジメントおよびプランニングを担当。マネージャーとして、社内外に蓄積された膨大なデータをもとに、ビジネス成長のための意思決定を推進。

白戸 敬登 (Customer Success, Exploratory)

Exploratory, Inc. でカスタマーサクセスを担当し、カスタマーがデータを使った意思決定により成功していけるように、活用の支援やコンテンツの発信を務める。 大学在学中にはアプリに特化したユーザーの行動分析ツールを開発する企業にて、アプリ業界のKPI分析などを担当。 そこでExploratoryに出会い、UIを通してデータサイエンスが簡単に使えることに感銘を受けて、2019年にExploratoryに参加。