パートナー満足度調査

分析手法(3)数字の意味を見える化

自由回答を効果的に活用することで、
数字の意味を「見える化」。

「〇〇について満足」とは、具体的にどういうこと?
「〇〇について不満」とは、具体的に何が満で、どんな改善を望んでいるのか?
数字だけではイメージしにくいことを、自由回答と組み合わせて分析することで「見える化」。

[満足度の得点が、65点です。
特に、「ABCの項目では、不満が顕在化しており、全体平均と比較して、満足度が〇〇点、下がっています・・・。]

統計上の数字データ(満足度得点・定量データ)だけですと、「〇〇について満足or不満」とは具体的に何が満足or不満なのか、イメージがわきづらいということはよくあることです。

KFSのパートナー満足度調査報告書では、
統計上の字データ(満足度得点・定量データ)と、自由回答(定性データ)を効果的に組み合わせて分析することで
調査結果の内容と改善指針の「見える化」
を図っています。

満足度調査は定量データと自由回答を組み合わせて分析

例.部門別総合評価と自由回答に見る今後の改善の方向性

  • 上記は、パートナーから見た「受注業務」にしての評価が、他の業務の総合評価と比べて満足度が今一歩なのはなぜか、自由回答からその要因と改善の方向性を探ったもの。
    特にパートナー満足度調査では、調査主体が明確な上、ビジネスパートナーとしての立場からの回答であるため、多数の自由回答が寄せられ、問題点や解決の方向性が見えやすい点がポイント。
  • 単に、「○○点だから悪い」「○○点だから良い」とするのでなく、「〇〇という選択肢の項目で満足or不満なは具体的に何を指しているのか?」「どのような改善が望まれているのか?」、数字の裏に隠された、インサイト(=回答者のホンネ)に迫ることが可能になります。
    だからこそ、具体的な課題や次に打つ手の見える化を図ることが可能になるのです。
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