1. CS(Customer Satisfaction) 分析とはここでは CS 分析について解説します 1.1. CS 分析とは魅力的な自動車を販売しているが買い手がつかない面白いゲーム機を販売しているが売れ行きが悪いこの原因は何でしょうか? 商品の価格サポート店員の対応店内の雰囲

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ゆきかせ
5 years ago
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1 CS 分析の基礎三池克明ここでは Microsoft Excel を使った基本的な CS 分析を解説します利用者の意識を分析し, 改善すべき内容を見つける際に役立つ手法です目次 1. CS(Customer Satisfaction) 分析とは CS 分析とは改善の余地が多いとは総合評価との相関が強いとは CS 分析の例モニターの回答から改善点を分析する例題 : 試作品のモニター回答データの入力集計する ( 満足 ) の回答数を数える満足率 ( 満足と回答した比率 ) を計算する相関係数を算出する決定係数を算出する右クリックのオートフィルで他の欄も計算させる分析する探し方満足率の順位をつける決定係数の順位をつける順位の和を求める改善の余地が多く且つ総合評価との相関が強い項目とは更に深く分析する...23

2 1. CS(Customer Satisfaction) 分析とはここでは CS 分析について解説します 1.1. CS 分析とは魅力的な自動車を販売しているが買い手がつかない面白いゲーム機を販売しているが売れ行きが悪いこの原因は何でしょうか? 商品の価格サポート店員の対応店内の雰囲気立地検証すべき項目は多岐にわたりますこのような問題の原因を探る手法の一つが CS 分析です CS とは Customer Satisfaction の略で顧客満足という意味ですそして顧客に満足を感じさせるにはどの要素の改善に力を入れるべきか探るのが CS 分析です CS 分析の手順は以下のようになることが多いようです (1) 顧客に対しアンケート調査を行う質問内容は商品の満足度とそれに関連すると思われる項目で満足度の点数を回答してもらいます例えば新開発の携帯電話であれば価格重さデザインといった関連項目と携帯電話そのものの総合評価といった具合です (2) 回答を分析する回収したアンケート回答から 1 改善の余地が多く2なおかつ総合評価との相関が強い ( 関連性がある ) 項目を探します見つけたらそれが改善すべき項目です -1-

3 ある項目の満足度1.2. 改善の余地が多いとは例えば右のアンケートの回答の場合改善の余地が多いのはどちらでしょうか? 質問 1 は満足の回答が 3 つで全体の 60% です一方質問 2 は 1 つで全体の 20% です CS 分析では満足という回答が占める割合が少なければ少ないほど改善の余地が多いと判断します回答者質問 1 質問 2 1 満足やや満足 2 不満満足 3 やや満足やや不満 4 満足不満 5 満足やや不満 1.3. 総合評価との相関が強いとは例えばある科目の出席回数と成績身長と体重アルバイトに入った時間と給料には何かしらの関係があることが分かると思いますこの関係の捉え方の一つが相関ですこのようにプロットした点が一本の線に集まっているように見えることを相関が強い ( 相関がある ) という総合評価の満足度この図のように総合評価の満足度とある項目の満足度の相関が強ければその項目の満足度が変化すれば総合評価の満足度も変化する可能性が高いことが分かります -2-

4 2. CS 分析の例モニターの回答から改善点を分析する試作した携帯電話の評価の CS 分析を例に CS 分析を学びましょう 2.1. 例題 : 試作品のモニターある携帯電話開発チームが試作品の評価をするためにモニター 20 人に実際に使用してもらいその満足度について以下のようなアンケート調査をしました以下の内容についてお答え下さい回答 ( 該当する数字をで囲んでください ) 性別 1: 男性 2: 女性デザイン満足不満重さ満足不満ボタン満足不満液晶満足不満カメラ満足不満アプリ満足不満総合評価満足不満それでは回収した回答から CS 分析を行ってみましょう -3-

5 2.2. 回答データの入力 Microsoft Excel を起動し下図のような表を作成しますファイル名は CS 分析.xls(.xls は Excel が自動で付加 ) とします -4-

6 3. 集計する分析作業の下準備としてデータの集計をしましょう以下のように集計欄を追加します ( 満足 ) の回答数を数えるセル C24 をアクティブセルにします -5-

7 1 クリックメニュー挿入 (I) - 関数 (F) をクリックします 2 クリック関数の分類 (C) は統計を選択し関数名 (N) 欄は COUNTIF を選択して OK ボタンをクリックします 1 統計を選択 2 COUNTIF を選択 3 クリック -6-

内容を確認 3 クリックセル C24 にセル C4~C23 の範囲内で 5 となっているセルの個数つまりデザインについて

8 範囲をデザインの回答 20 人分を選択し検索範囲を満足に相当する 5 を入力しますまた説明と数式の結果が表示されているので確認するのも良いでしょうそして OK ボタンをクリックします 1 設定または入力 2 内容を確認 3 クリックセル C24 にセル C4~C23 の範囲内で 5 となっているセルの個数つまりデザインについて 5( 満足 ) と回答している個数が算出されます COUNTIF 関数の詳細は Microsoft Excel のオンラインヘルプを参照してください -7-

9 3.2. 満足率 ( 満足と回答した比率 ) を計算するセル C25 に左図のように式を入力します =C24/COUNT(C4:C23) と入力セル C25 にデザインの満足率が算出されます ( 参考 ) 5( 満足 ) の回答数満足率全体の回答数 -8-

10 3.3. 相関係数を算出する相関係数とは相関の度合いを示す数値です文字式では r であらわしその値の範囲はとなります 1 r 1 計算式は割愛しますセル C26 をアクティブにしますメニュー挿入 (I) - 関数 (F) をクリックします -9-

11 関数の分類(C) は統計を選択し関数名 (N) は CORREL を選択してから OK ボタンをクリックします配列 1 欄にはデザインの回答の範囲を配列 2 欄には総合評価の回答の範囲 ( 列名を絶対参照にしておくこと ) を選択し OK ボタンをクリックします列名を絶対参照にすることデザインの回答と総合評価の回答の相関係数が算出されます -10-

12 相関係数と相関の正負強弱の関係相関係数から相関の正負と強弱を読み取ることができます正負 r 0 : 正の相関点が右上がりの線に集まっているように見える r 0 : 負の相関点が右下がりの線に集まっているように見える強弱 r が 1 または -1 に近い : 強い相関点が線に集まっている r が 0 に近い : 弱い相関点が散らばっている r 1 1 r r 0. 5 強い負の相関弱い負の相関 0.5 r 0.5 相関が無い 0.5 r r 1 r 1 弱い正の相関強い正の相関 ( 数値はあくまで目安です ) -11-

13 3.4. 決定係数を算出する決定係数とは一方の要素が他方の要素を決定付ける度合いを示す数値です今回の場合は相関係数とほぼ同じであり相関係数の 2 乗で表すことができます ( 詳細は割愛します ) セル C27 に左図にように式を入力します =C26^2 と入力デザインの回答と総合評価の回答の決定係数が算出されます -12-

オートフィルをしたい範囲 ( セル C24 ~C27) をドラッグして選択します

14 3.5. 右クリックのオートフィルで他の欄も計算させるオートフィルを使うと計算式の複製が容易ですが同時に罫線などの書式も複製されてしまいます今回のようにすでに罫線が引かれた表でオートフィルをする場合は右クリックでドラッグをするオートフィルが便利ですオートフィルをしたい範囲 ( セル C24 ~C27) をドラッグして選択します選択セルの右下にあるを右クリックでセル I27 までドラッグします右クリックでドラッグ書式なしコピー ( フィル )(O) をクリックしますクリック -13-

2 と低いよって液晶の満足率が群を抜いて高いことからこの携帯電話は液晶の品質が高いことが推測できる総合評価との決定係数を見るとアプリ ( 約

15 書式を乱さずにオートフィルができました念のため下図のように式の参照範囲が正しいかどうかを確認しておきましょうこの結果から以下のことが分かります満足率を見ると液晶 (0.55) が一番高く続いて重さ (0.3) が高いその他は 0~0.2 と低いよって液晶の満足率が群を抜いて高いことからこの携帯電話は液晶の品質が高いことが推測できる総合評価との決定係数を見るとアプリ ( 約 0.55) が一番高く続いてデザイン ( 約 0.40) 重さ( 約 0.37) と続いていることが分かるよってモニターの総合評価はアプリデザイン重さを重視している可能性があることが分かる -14-

16 4. 分析する改善の余地がある満足率が低い総合評価との相関が強い決定係数が高い両方の性質を満たす項目を探してみましょう 4.1. 探し方簡単な方法は右図のように決定係数と満足率の散布図を作成しグラフ右下に一番近い位置で点を打っている項目を探すことですしかし Microsoft Excel では右図のように各点に説明が付いているグラフを作るのは少々面倒ですそこで今回は RANK 関数を使って探す方法を解説しますそれでは以下のように表を追加しましょう満足率 100% 50% 液晶重さ改善の余地があり総合評価との相関が強いボタンアプリカメラデザイン 0% 総合評価との決定係数 -15-

17 4.2. 満足率の順位をつける満足率を昇順 ( 小さい順 ) で順位をつけましょうはじめにセル C28 をアクティブセルにしますメニュー挿入 (I) - 関数 (F) をクリックします関数の分類(C) はすべて表示を選択し関数名 (N) は RANK を選択してから OK ボタンをクリックします -16-

18 数値欄にはデザインの満足率のセルを範囲欄はデザイン ~ アプリまでの満足率の範囲セルを ( 列名を絶対参照にしておくこと ) そして順序欄は 1 を入力してから OK ボタンをクリックします列名を絶対参照にすることデザインの満足率の順位が昇順で表示されました RANK 関数の詳細は Microsoft Excel のヘルプを参照してください右クリックのオートフィルで他の順位も求めましょう満足率の順位が昇順で付いていることを確認してください -17-

19 4.3. 決定係数の順位をつける決定係数を降順 ( 大きい順 ) で順位をつけましょうはじめにセル C29 をアクティブセルにしますメニュー挿入 (I) - 関数 (F) をクリックします関数の分類(C) はすべて表示を選択し関数名 (N) は RANK を選択してから OK ボタンをクリックします -18-

列名を絶対参照にすることデザインの決定係数の順位が降順で表示されました RANK 関数の詳細は Microsoft

20 数値欄にはデザインの決定係数のセルを範囲欄はデザイン ~ アプリまでの決定係数の範囲セルを ( 列名を絶対参照にしておくこと ) そして順序欄は 0 を入力してから OK ボタンをクリックします列名を絶対参照にすることデザインの決定係数の順位が降順で表示されました RANK 関数の詳細は Microsoft Excel のヘルプを参照してください右クリックのオートフィルで他の順位も求めましょう決定係数の順位が降順で付いていることを確認してください -19-

21 4.4. 順位の和を求めるセル C30 に左図のように式を入力します =C28+C29 と入力デザインの順位の和が算出されました更に右クリックのオートフィルで全ての項目の順位の和を計算させますここでは順位の和が一番小さい項目を改善の余地が多く且つ総合評価との相関が強いと判断することにしています他の方法がないかを考えるのも良いでしょう -20-

4.5. 改善の余地が多く且つ総合評価との相関が強い項目とは満足率の順位と決定係数の順位の和が小さい項目が改善の余地が多く且つ総合評価との相関が強い項目です表を見るとデザインとアプリが共に最小値の 4 であることが分かります候補が 2 つになりましたがあなたはどちらの改善を優先すべきだと思いますか?

22 4.5. 改善の余地が多く且つ総合評価との相関が強い項目とは満足率の順位と決定係数の順位の和が小さい項目が改善の余地が多く且つ総合評価との相関が強い項目です表を見るとデザインとアプリが共に最小値の 4 であることが分かります候補が 2 つになりましたがあなたはどちらの改善を優先すべきだと思いますか? このように判断に迷うケースは実際にもありますそのような場合は (1) モニターの数を増やして再調査する男性 9 人女性 11 人は少ないかもしれませんね (2) 質問の内容に問題が無いか検討する例えばデザインを 3 と回答したモニターは形状は気に入ったのだけど色が気に入らないから 3 にしたのかそれとも色は気に入ったのだけど形状が気に入らないから 3 にしたのかもしれませんもしかしたらそれ以外の理由かもしれませんねこのような理由を考慮しなくても良いのでしょうか? (3) このデータを更に深く分析するまだ何か情報が隠れている可能性があります (4) 関係者で討論してどちらかに決定する時間やコストをこれ以上かけられない場合はこうせざるを得ないでしょう -21-

23 (5) etc. 両方の改善に取り組むべきという結論もありえるでしょうねなどさまざまな方法がありますただし安易に結論を出すべきではないことは明白です今回は (3) このデータを更に深く分析するを採用しますここで簡単な CS 分析の手法の解説はおしまいですよって CS 分析の考え方や Microsoft Excel を使った分析手順を知りたいだけでしたらここで終わりにしても結構ですこの先は CS 分析というよりはデータ分析をするにあたっての考え方や注意すべき事柄についての内容になります統計学的な考え方の解説や Microsoft Excel の操作説明はありません分析をすると何が分かるのかただのデータの集まりからどこまで情報を引き出すことができるのかそしてどの点に注意すべきかを知りたい場合はそのまま読み進めてください -22-

24 5. 更に深く分析するアンケートにはそれぞれの満足度だけでなく性別も質問していますそこで男女別に CS 分析を行い比較してみましょう表 1 に男性の回答とその CS 分析結果を示します順位の和が一番小さいのはボタン ( 満足率 22% 決定係数 0.70) とアプリ ( 満足率 11% 決定係数 0.47) の 2 凡例 1: 男性 2: 女性 No. 性別デ表 1. 男性の回答とその CS 分析結果満足不満ザイン重さボタン液晶カメプラアリ総合評価 ( 満足 ) の選択数満足率 11% 33% 22% 67% 0% 11% 11% 総合評価との相関係数総合評価との決定係数満足率の順位 ( 昇順 ) 決定係数の順位 ( 降順 ) 順位の和

25 つですまた候補が 2 つになってしまいましたね続いて女性の場合は表 2 に示すとおりですこちら満足率が低く且つ相関が強い項目はデザインであることが分かります凡例 1: 男性 2: 女性 No. 性別デ表 2. 女性の回答とその CS 分析結果満足不満ザイン重さボタン液晶カメプラアリ総合評価 ( 満足 ) の選択数満足率 9% 27% 18% 45% 0% 27% 18% 総合評価との相関係数総合評価との決定係数満足率の順位 ( 昇順 ) 決定係数の順位 ( 降順 ) 順位の和

26 ここまでの分析で満足率が低く且つ相関が強い項目について以下のことが分かりました (1) 全体で分析した結果デザインとアプリが候補に挙がった (2) 男性のみで分析した結果ボタンとアプリが候補に挙がった (3) 女性のみで分析した結果デザインが候補に挙がったもう一つ重大な事実がありますそれはモニターの内訳は男性 9 人女性 11 人ですつまり女性の方が多いのですよって男女混合で分析した場合女性のデータの方が強く反映されやすいことが分かります実際 (3) の結果が (1) に影響しているようにも見えますそうであれば男女比を差し引いた場合満足率が低く且つ相関が強い項目はアプリでありアプリが満足できるように改善すべきであると結論付けられるのではないでしょうかそもそもモニターの男女比を同じにすれば分析がここまで手間取ることは無かったでしょうしかし購買者の男女比が男性 45% 女性 55% と予測されていた場合モニターの男性を 9 人女性を 11 人にしたことは正しいといえますそうなるとこの結論はおかしいですよね? 今回の例題はそこまで考えていませんが実際の分析の場面では考えるべき事柄です表面的な作業に囚われて大事なことを見逃すことのないように注意しましょう参考文献 (1) Microsoft Corporation :Microsoft Excel のヘルプ,Microsoft Excel (2) 柏木吉基 :Excel で学ぶ意思決定論, オーム社,2006 年 (3) 縄田和満 :Excel による統計入門, 朝倉書店,1996 年 (4) 島久代, 植木節子 : 統計初歩の初歩, 日科技連,1999 年 -25-

(7) 表示されている [ オートフィルオプション ] をクリックして [ 書式なしコピー ] をクリックします (8)[ 評価 1] の結果が表示されます [ 評価 2] の列には [ 売上数量 ] が 1500 以上であれば 1000 以上であればそうでなければと表示されるようにしてくだ

(7) 表示されている [ オートフィルオプション ] をクリックして [ 書式なしコピー ] をクリックします (8)[ 評価 1] の結果が表示されます [ 評価 2] の列には [ 売上数量 ] が 1500 以上であれば 1000 以上であればそうでなければと表示されるようにしてくだ < Excel2016 関数ノ巻終了チェック解説例 > 問題 1 [ 売上実績評価 ] シートの [ 新商品売上実績表 ] を表示してください [ 評価 1] と [ 評価 2] の 2 列を関数で求めましょう [ 評価 1] の列には [ 売上数量 ] が 1000 以上であれば達成そうでなければ未達成と表示されるようにしてください (1)[ 売上実績評価 ] シートの [ E4] セルをクリックし