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データ解析サービス
解析事例

ここで掲載されている事例内容は,実際におこなった解析サービスを加工・編集したものです.

目的と解析方法

目的
自社ソフトの改善点を見つけるため,顧客アンケートの結果から不満足の要因を分析したい.

データを集めるために取られたアンケート

統計ソフトウェアに対する顧客満足度アンケート
Q1. 弊社のソフトの満足度は?
1.満足 2. やや満足 3. やや不満 4. 不満
Q1 で「3」または「4」とご回答された方はQ3にお答え下さい.
Q2. ソフトの使用頻度は?
1.頻繁に使う 2. よく使う 3. 時々使う
4.あまり使わない 5. ほとんど使わない 6. 使用したことがない
Q3. 不満足の原因は?(複数回答可)
1.操作性が悪い 2. 機能が充実していない
3. ヘルプがわかりにくい 4. サポート体制が不十分
5. ソフトにバグがある 6. 使えるデータ数,項目数が少ない
7. その他(       )

解析例

(1) Q1,Q2,Q3の単純集計

図1

図2

図3

  1. 「満足」と「やや満足」が全体の60%を占める一方,「やや不満」と「不満」が全体の40%もあり,満足度は低い.
  2. ソフトの使用頻度は「頻繁に使う」から「ほとんど使わない」までばらけている.
  3. 不満足の原因としては「バグ」や「その他」が多い.

(2) Q1とQ2のクロス集計

図4

ソフトを頻繁に使っていて,不満を感じている人が多くいることが分かる.
ソフトをよく使うことで,欠点が多く見つかっているのかもしれない.

(3) Q3の自由回答文(その他)のキーワード集計

図5

不満足の「その他」の自由回答文には「システムダウン」というキーワードがよく出てくる.
システムダウンが不満足の大きな原因になっているのかもしれない.

(4) Q1とQ3のマッピング

図6

マッピングにより,不満足の原因は「操作性,機能」と「ヘルプ,サポート」,「バグ,その他」,「データ数」の4つにグルーピングされることが分かる.
特に「バグ,その他」の付近に「不満」と思っている人が多くいることが分かった


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