マーケティング施策の定番である「アンケート」。顧客の意見や満足度を測る上で欠かせない方法です。しかし、その結果が会社に成長につなげられていないケースもあるのではないでしょうか？

集計結果が「知っていたことの再確認」で終わってしまう、「なんとなくの結果」に終始してしまい、次のアクションを起こせない――。多くの企業がこの「アンケート疲れ」に陥り、貴重なVoC（顧客の声）を単なるデータとして積み上げてしまっています。

本記事では、アンケートを「データ収集」で終わらせず、顧客の深層心理にある「インサイト」を引き出し、次の戦略を決定づけるマーケティング施策へと昇華させるための、具体的な方法を紹介します。

アンケートは他の調査方法と比較した場合、以下のような3つのメリットを提供します。

• 定量的なデータ収集と傾向把握
  大規模なサンプルに対して均質な質問を行うことで、統計的に有意なデータを得られ、市場全体の傾向や自社の立ち位置を数値で把握できます。

• 潜在ニーズの可視化
  適切な設問設計により、「言葉にはなっていないが、誰もが感じている不満や欲求」を浮き彫りにし、イノベーションのヒントを得ることができます。

• 施策の裏付け
  意思決定の際に、「顧客データに基づく」という明確な根拠を提供できるため、社内での議論や予算獲得の説得力が増します。

上述のようなメリットはあるものの、アンケートは調査手法としては万能とはいえず限界があり、いくつかのデメリットが存在します。

• 「本音」を答えづらい
  人は社会的に望ましい回答をしようとする傾向があるため、質問によっては「建前」や「忖度」が混じります。（例：健康食品の利用意向など）
• 設計ミスによるデータの偏り
  誘導的な質問や選択肢の不足は、意図しない偏った結果を生み出します。

これらのデメリットを乗り越え、表面的な「声」ではなく、裏にある「インサイト」を掘り起こすことこそが、アンケート施策成功の鍵となります。

アンケート調査は多くの企業で行われている一方で、事業へ最大限に活用できているケースは多くはありません。その代表的な要因をいくつか紹介します。

多くのマーケターが陥るのが、「聞きたいこと」をただ羅列してしまうことです。

• 「あれも知りたい」「これも知りたい」と質問を詰め込み、回答者の負担を増大させている。

• 質問の焦点が定まらず、「このアンケートで何を知りたいのか」というゴールが曖昧になっている。

結果として、アンケートの回収率は低下し、集まったデータも断片的で、結論がうまく見いだせなくなってしまいます。

「アンケートの回収が終わったので、集計レポートを作成しました」で終了していませんか？ このようなことが発生する要因の一つは、設問設計と分析フェーズが切り離されていることです。分析の段階になって初めて「この質問とあの質問の相関を見れば、隠れたニーズが分かったはずなのに！」と気づいても手遅れになってしまいます。
アンケートは「分析（インサイト抽出）の設計図」を明確にしておかないと、ただのデータ集計作業で終わってしまいます。

質問設計を誤ってしまうと、回答者の本音を知る機会を損失してしまい、アンケート結果からのインサイト抽出を難しくしてしまいます。

• ダブルバーレル質問（二重質問）
  「この製品は使いやすく、デザインも気に入っていますか？」のように、一つの質問で二つの論点を尋ねるため、回答者がどちらに答えているのか判別不能になります。

• 誘導質問
  「ご存知の通り、この製品は業界No.1ですが、ご意見は？」など、回答者の判断を無意識に誘導してしまう質問。

• 「本音」を記述させない自由記述
  「この製品に求める改善点を自由にお書きください」といった抽象的な質問では、深く考える時間がない回答者は、当たり障りのない意見しか書けません。

アンケート設計は、調査を始める前に「このアンケートで解決したいビジネス課題は何か？」というゴールを明確にすることから始まります。

• NG例：「顧客満足度を知りたい」
• OK例：「新機能Aの利用率が低い理由について、競合サービスとの機能比較の結果、顧客が『面倒くささ』を感じているという仮説を検証したい」

この「仮説」から逆算することで、設問は「何を知るべきか」という目的に沿ったものに絞られ、無駄な質問がなくなります。

アンケートの質問を作成する際、重要なのは「その質問で何を明らかにしたいのか」という問いの意図を明確にすることです。単に聞きたいことを羅列するのではなく、すべての設問をステップ1で立てた仮説の検証、あるいはインサイトの深掘りという目的に紐づける必要があります。

設問設計では、まず回答者を分析するための軸を固めましょう。具体的には、サービスの利用頻度や購買実績、競合製品の利用経験といった「行動」や「属性」に関する質問を冒頭に設定します。これらは後のクロス分析（相関分析）を行う際の重要なセグメントとなります。

さらに、質問形式を戦略的に使い分けることも大切です。例えば、KBF（購買決定要因）を知りたい場合は、重要度を段階的に問う「スケール形式」が適しており、満足度や推奨意向といった「感情・態度」を数値化する際には「リッカート・スケール」が有効です。質問の意図に応じて、最も精度の高いデータが得られる形式を選択する意識を持つことが、インサイト獲得の精度を決定づけます。

無意識なニーズであるインサイトは、質問者が直接聞いても抽出することはできません。ステップ3では回答者の「無意識のニーズ」を引き出すテクニックを紹介します。

• 言語連想法
  自由記述で「当社のサービスを一言で表すと？」と聞き、その次に「なぜそう感じたか？」と理由を深掘りすることで、連想された言葉の背景にある本音（感情）を捉えます。
• 文章完成法（SCT）
  「私が〇〇サービスを利用する理由は、__________ だ」のように、未完成の文章を提示し、回答者に自由に記述してもらうことで、本質的な利用価値が浮き彫りになります。

インサイト分析の鍵は、「設問と設問のクロス分析」です。

• セグメント別の比較
  「不満度が高いユーザー」と「満足度が高いユーザー」の回答を切り分け、行動や属性の違いを比較します。
  例：「競合製品の利用経験者」は、「未経験者」よりも特定の機能への不満度が高い、など。
• 行動と感情の相関分析
  「利用頻度（行動）」と「推奨意向（感情）」の相関を分析し、熱心なロイヤルユーザーの共通点を炙り出します。

これらの分析「型」を設問設計の段階で織り込んでおくことが、インサイト導出の近道です。

• ペルソナの更新
  「30代男性、課長」といった表面的な属性だけでなく、「（アンケート結果から判明した）仕事の成果を上げるために、常に最新情報をキャッチアップする裏の動機」といったインサイトを組み込みます。

• カスタマージャーニーマップの更新
  顧客がサービスを認知・検討・利用する各段階で、「顧客が言葉にしていない不安や期待」というインサイトを明記し、改善すべきタッチポイントを特定します。

適切に設計されたアンケートから得られたインサイトは、製品開発やコミュニケーション戦略の重要な指針になります。

• プロダクト改善
  「この機能は面倒だが、ないと困る」というインサイトが得られた場合、機能の廃止ではなく、使いやすさの改善にリソースを集中すべきと判断できます。
• 訴求メッセージの最適化
  顧客が「便利さ」ではなく「使い終わった後の安堵感」に価値を感じているというインサイトを得た場合、広告メッセージを「効率」から「安心」へと変更することで、共感を呼ぶ訴求へと転換できます。

アンケート結果で「高LTV（生涯価値）顧客」と「低LTV顧客」のインサイトをクロス分析することで、単なる購買額ではない本質的なセグメントを再定義します。

• アクション
  例えば、「満足度は低いが、離脱しない顧客（惰性利用）」と「高満足度で、他者推奨意向が高い顧客（ロイヤルユーザー）」を特定します。

• 活用
  ロイヤルユーザーに対しては、インサイトに基づいた限定的な新機能の先行体験を促すなど、パーソナライズされたCRM（顧客関係管理）施策を展開し、エンゲージメントとLTVをさらに高めます

アンケートの自由記述系の設問から得られた情報は、読者が検索を行う際のキーワードと類似している可能性があり、オウンドメディアのSEO戦略に活かせます。

• アクション
  顧客が商品・サービス名ではなく、「その裏側にある課題」をどのように表現しているか（例：「業務効率化」ではなく「帰宅時間を1時間早める」、など）をインサイトとして抽出します。
• 活用
  そのインサイトをタイトルや見出しに反映させることで、検索エンジンだけでなく、潜在顧客の心にも響く共感性の高いSEOキーワードを狙うことが可能となり、記事のクリック率（CTR）とドメインパワー向上に貢献します。

マーケティングにおけるアンケート施策は、単なるデータの収集や集計ではありません。顧客の行動の根底にある「インサイト」を掘り起こし、事業成長につながる仮説を検証するための重要なプロセスです。

多くのアンケート施策が成果を出せないのは、「設計の甘さ」と「分析への意識不足」に原因があります。今回紹介した「仮説からの逆算」「問いの意図の明確化」「感情を拾うテクニック」を実践することで、アンケートは「単なるデータ」から「次の一手を導く指針」へと生まれ変わります。

まずはこれまでのアンケート施策を見直し、データの中に眠る顧客インサイトを掘り起こしましょう。それこそが、事業を前進させる第一歩となります。

Umee Technologiesのインサイトアナリシス™「Front Agent」は、対面、WEB会議、電話などあらゆる商談から得られた会話データを解析し、顧客の隠れた本音や施策の意思決定理由を可視化するインサイト解析ツールです。これにより、商談から得られたVoCに基づいたインサイトマーケティングを可能にし、顧客理解に基づいた意思決定や施策設計をより精度高く行うことができます。

顧客と営業メンバーの会話の特徴を抽出。指定した顧客セグメントごとの特徴 / 共通点から、勝ち筋やインサイトをファクトに基づいて抽出。

VoC活用に課題を感じている企業は多く、その主な理由として「集計や分析をするリソースが足りない」「収集や分析に時間がかかり活用するところまでいかない」が挙げられており、この課題を解決するための初期コンサルティングをセットに。

営業現場は録音 / 録画ボタンを押すだけ。議事録作成からSFA / CRMへの連携まで全て自動化。蓄積された議事録データからインサイトの抽出までをAIエージェントが支援。

「Front Agent」は、既存のCRMやSFAシステムと連携することで、商談情報の一元管理と自動記録を実現します。活動記録やレポート作成といった事務作業に費やす時間を削減でき、より多くの時間をマーケティング戦略の立案や顧客との関係構築にあてることができます。