データというのはアンケートデータに限らず十人十色、いや一人十色です。
それを見る時の立場に応じてさまざまな顔を持っています。
全体としては混沌と見えるのが、データの普通の姿と言えるでしょう。

しかし、ビジネスではこれは逆説的に解釈した方がよいかもしれません。

「どんな基準、視点、立場」で目の前の現象を整理すれば、目標までの道筋がハッキリ見えるのか、有効性と効率性を勘案し、アプローチを逆算する必要があるということです。

当資料内では実際のアプローチの仕方や、目標達成の統計的根拠となる「意味ある表側項目」の作成方法をご紹介します。

「どんな基準を、どう満たすと、目標達成率はどれ位見込めるのか」を見通せる客観的な情報です。

統計に基づく基準だからこそ、発展ポテンシャルに関する「気づき」が可能になります。そしてこの気づきを「たまたま得る」のではなく、「得るべくして得る」方法をご紹介いたします。

従来の仮説検証型リサーチに加えて、気づき獲得型リサーチを実践する際のヒントになるでしょう。


■アンケート分析事例■

【テーマ】フィットネスクラブにおける有望会員の特徴解明
～２年以上の継続利用が見込める有望会員は、どんな特徴があるか？～

主な分析手法： 母比率の差両側検定、Ｚランキングチャート分析、有望プロファイルランキング分析

【紹介内容および用途】
・有望会員をどう定義するか
・意味ある表側項目の作成方法（有望プロファイルランキング表）

上記事例の詳細な解決策やアンケート分析ノウハウは当資料内にございますので、是非ご覧ください。