Vol.3 日経リサーチ独自の分析手法 「CrossRanking」のご紹介

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2020年５月

日経リサーチ金融ソリューションチームのメンバーから週１回ご提供するコラム第３回は、日経リサーチ独自の調査データ分析の仕組み、「CrossRanking（クロスランキング）」のご紹介です。

アンケート調査に関与されている皆様は、調査結果のクロス集計表や自由回答をご自身の目で読み込み、この層はこういう特徴がある、という傾向の発見を時間をかけて行われた経験があるかと思います。

例えば、CS調査の調査結果から重要な顧客層のニーズや特徴を把握して何をすべきか打ち手を知りたいが、目視では調査データが膨大すぎて傾向を見るのが難しい、特徴を見落としがちになってしまう、といったお悩みをおうかがいすることがあります。

日経リサーチではそのような傾向分析の際に、全ての設問を横断的に機械的に見て特徴の強いものをランキングする仕組み「CrossRanking」を活用しています。

例えば、分析ターゲットを「○○の満足度が低い」と答えた人と定めると、その割合が特徴的に高い回答がどこにあるのか、全設問全選択肢・自由回答に対して網羅的に探しに行きます。

定量データだけではなく定性（自由回答）データも同時に分析が可能です。

「CrossRanking」によって網羅的・客観的な傾向分析を瞬時に行うことで、分析の品質・スピードを高めています。
【分析事例】
金融機関顧客評価調査「金融METER」(※1)の結果より、都市銀行のユーザーにその銀行を他の人に紹介してもよいか、といったNPS(※2)質問を推奨者、中立者、批判者の層に分け特徴を分析しました。
・推奨者は、2つの特徴が出ていることが分かりました。
　①FXや仮想通貨を保有するアクティブな若年層
　②ラップ口座や投資目的の不動産を保有する富裕層
・中立者は、公務員、預貯金、財形貯蓄保有者などの固い職業・固い運用
・批判者は、リタイアした男性60代以上の高齢層
上記のように、特定のターゲット層別で特徴をざっと捉えることができます。

ご関心がある方はお気軽にお問い合わせください
※1:金融METER®は日経リサーチの登録商標です
※2:Net Promoter®およびNPS®は、ベイン・アンド・カンパニー、フレッド・ライクヘルド、サトメトリックス・システムズの登録商標です。

■今週の執筆者■
金子 貴大（デジタルマーケティング部）
主な担当業務：CRMデータ・アクセスログデータの可視化・分析

「CrossRanking」 の技術も用いている弊社独自のデータ分析手法は弊社ホームページでもご紹介しています。
ぜひご覧ください。 https://www.nikkei-r.co.jp/service/analysis/

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