Discussion of Destination Branding.

オーランド14日目 〜今日も変わらず良い天気

オーランドは、今日も変わらず、良い天気です。ただ、夕方になると、どこかしらで夕立は発生します。まぁ、20分もあれば、あがってしまいますが。
ただ、降り出したときの量は半端じゃないので、その時間に屋外、たとえば、テーマパークのようなところにいたらかなりきついだろうなぁと思います。傘が役に立つレベルじゃないですからねぇ。
オーランドのテーマパーク周りをするときは、ポンチョが必要かもしれません。(実際、持参の人は多くいらっしゃいます)
また、雨ネタでいうと、一地域だけ、局地的に降るために、遠方で降っている場合、雨雲から雨が地上に降っている光景を視認できます。つまり、雨が降っているところと、そうでないところを視認できるのです。
こうした光景は、以前、石垣島でもみたことがありますが、地元の人からすると当たり前でも、私などにとっては、とても新鮮な風景です。
さて、今日は、一昨日からの書籍の続きを読んでいます。この本、全部で230ページほどあるのですが、208ページまできました。一気に読んでしまっても良いのですが、ちょっと疲れたのと、区切りがよいので、のこり20ページは明日に。

Capter10 QUESTIONNAIRE DESIGN

ここでは、調査票をどのように作り上げていくのか。が整理されています。社会調査法と重なる部分も多いですが、復習をかねて整理をしておきます。(英語での言葉遣いの練習という視点もあります)

The basic principles of asking question

まずは、質問項目の作り方ですね。注意点が3つ挙がっています。

  • Will the respondent have the information/knouwledge to answer it? 回答者は回答できるだけの情報や毛知識を持っているか
  • Will the respondent understand the question? 回答者は質問をちゃんと理解しているか
    • common words 一般的に使われているが、人によってとらえ方の違う言葉を使っていないか
    • double question 一つの設問に2つの意味を含めていないか
    • long rambling question, or definition 長い質問や定義になっていないか
  • Is the resondent likely to give a true answer? 回答者は本当の答えを回しているか
    • difficult to articulate their views 電話インタビューなどにおいて回答者がいい加減に答えていないか
    • responder’s memory 回答者の古い記憶や思い違いに依存していないか
    • difficult to identify and negotiate 回答者との対応が問題を生じさせていないか
      • eager to please and averse to unpleasantness 回答者は幸せを好み、不幸せを嫌う−>満足度向上方向あがる(後述)
      • a tendency to give socially acceptable answers 一般論に傾きがちになる
  • Will the question bias the response? 満足度向上方向にバイアスがかかるなどしていないか?
  • といったことです。
    これらの多くは調査票設計において基本的な事項ですが、興味深かったのは、満足度向上方向にバイアスがかかるというものです。
    実際、私たちの調査でも、思った以上に満足度は高くなる傾向にあります。これは、私としては、「観光客は自分の旅行が駄目なものだったとは思いたくなく、自身で、自身の記憶を改ざんするなどし、良い思い出を強く意識しているから」と考えており、そう、クライアントにも説明していましたが、まさしく、その通りのことが記述されていました。
    さらに、それをふまえ、調査票では、「How satisfied are you with」と尋ねるよりも、「How satisfied or dissatisfied are you with」か「Rate our performance」というように、満足(satisfied)という言葉自体を避けるか、不満足(dissatisfied)を併記することで、バイアスを減じること指摘しています。
    英語と日本語では響きが違う部分があるので、そのまま使うことは出来ない気もしますが、重要な指摘といえましょう。
    なお、本書では5段階にわけて満足度を取得するの一般的なものとして示していますが、現在、我々の調査では7段階としています。段数を多くすることで、バイアスがかかっても、上位グループの中での差を示すことが可能と考えています。ちなみに、この段数を10段階まであげると、より分散できるという話を聞いたことがあります。

    Piloting

    以上のような視点から、調査票を作ってみたら、まずは、実験しろ。と指摘しています。(うーん。教科書ですね)

    Type of Question

    次に、設問項目の種類と、設問内容の種類をそれぞれ整理しています。
    Types of question(設問項目の種類)は、Closed Question(項目をあらかじめ決めておいて選ばせるもの)と、Open Question(自由記入型として自由に記述させるもの)
    Perpose Question(設問内容の種類)は、Behavioural questions(習慣に関するもの)、Attitude questions(満足度などへの評価、期待などに関するもの)、Classification questions(性別や年代といったデモグラ系に関するもの)
    といった感じです。英語として、Closed,Openということは知りませんでした。

    Raiting scales

    次に、主にさきほどの「Attitude question」に関して、どのように、評価などの段階を取得するのかとなります。
    ここでは、以下の7種類が例示されています。

    • Likert scales(リッカートスケール/米国の心理学者の名前から) 文章に対して同意するか否かを尋ねる。うちの再来訪意向が相当。
    • Verbal scales(直訳:言語スケール) Likert Scalesに表面的にはとても似ている。項目に対する評価を、言語にてクラス分けをし、尋ねるもの。われわれの個別満足度など。
    • Semantic Differential Scales(直訳:意味の違いによるスケール) 項目の左右に対比する言葉をおき、その間を、クラス分けし、該当する水準を尋ねるもの。
    • Ungraded Scales(直訳:段階的ではないスケール) Semantic Differential Scalesの間をクラス分けせず、直線のスライダ上に回答させるもの。
    • Numerical Rating Scales(数値格付けスケール) それぞれの評価軸を低位から上位まで数値によってクラス分けし、数値をチェックさせるもの。
    • Ordinal Scales(直訳:順序スケール) 各項目間の相対的な順番を尋ねるもの。(例:重要な順に番号をつけてください)
    • SIMALTO Scales(直訳不能:SImultaneous Multi Attribute Level Trade Off スケール) 各項目別に、それぞれ具体的なレベルに分けて状況を記述したボックス(例:車へのアクセス Level1:1時間以上、Level2:31から60分、Level3:16から30分、Level4:6から15分、Level5:最大5分)を用意し、期待値や希望水準を、そのボックス上に記述(例:I:ideal standard,E:expected standard,U:unacceptable standard/ A for Hotel ABC,Z for Hotel ZZZ)させるもの。

    この辺は、レイアウト上の問題もありますが、前述した”A positive biased(満足度向上方向バイアス)”とからみ、出来るだけ、そうしたバイアスがかからないようにする必要があるということでしょう。
    我々も、調査票のレイアウトについて再点検する必要がありそうです。

    Asseing rating scales

    このバイアス”A positive biased”については、この節でもあらためて指摘されています。本書の例ではGMがあげられています。
    GMでは、長らく、以下のような、一般的、標準的な5段階方式で調査を行ってきた。結果、ほとんどが”Very satisfied”になってしまったが、それと顧客維持とは結びつかなかった。

    • Very satisfied
    • Somewhat satisfied
    • Neigher satified nor disssatisfied
    • Somewhat disssatisfied
    • Very dissatisfied

    こうした現状は、我々も某県のCS調査で実体験済みです。確かに、5段階だとほとんどが最高位かその下(2位)に張り付いてしまい、CS調査自体の意味が喪失してしまうのです。(なので、7段階に段数を増やしました)
    これに対し、GMでは、5段階は変えずに、それぞれの段の意味を以下のように変えて対応しました。

    • Delighted:’I received everything I expected and more’
    • Totally satisfied: ‘Everything lived up to my expectations’
    • Very satisfied: ‘Almost eveerything lived up to my expectations’
    • Satisfied: ‘Most things lived up to my expectations’
    • Not satisfied: ‘My expectations were not met’

    つまり、Satisfied以上を、より細分化したということですね。実質的に段数を上げるのと同じ意味を持っていると考えられます。(ただ、これを日本で使うには、適切な日本語探しが必要ですな)

    Structuring the questionnaire

    さて、ここまでで、調査項目の作り込みはおおむね終了。そこで、実際に調査としてそれらの項目を一つの調査票としてレイアウトしていきましょう。ということになります。
    ここでは、我々がイメージするアンケート調査だけでなく、個人へのインタビューや、電話アンケートなどにあわせて、それぞれの調査票のアレンジが整理されています。

    • Personal Intervies
    • Telephone Interviews
    • Self-completion Questionnaire
    • Summary of Questionnaire types

    たとえば、個人へのインタビューについては、以下のような感じ。

    • Step1: Ice Breaker
    • Step2: Awareness of competing suppliers
    • Step3: Open question on customer’s priorities
    • Step4: Top priority
    • Step5: Closed questions on customers’ prioritiesv
    • Step6: Closed question on supplier performance ratings
    • Step7: Projective question on image
    • Step8: Open question on future trends
    • Step9: Open question on PFIs(Priorities for improvement)
    • Step10: Classification information

    それぞれにアレンジされた調査票イメージも掲載されていますが、割愛。

    Chaptere11 INTERVIEWING SKILLS

    前述されていたインタビューする際の基本的な手法が改めて整理されています。(割愛)

    Chaptere12 ANALYSIS AND REPORTING

    さて、いよいよ分析です。

    Analysing numerical scales


    数量の分析については、まずは、基本的に以下の事項をすべし。と。 我々は、平均くらいしか出しませんが、STDEV、つまり標準偏差が挙がっているあたりが特徴的です。こちらでは、平均と標準偏差はほぼセットで出てきます。この辺は、ちょっと反省ですね。

    • AVERAGE = the arithmetic mean
    • MAX = the largest value in a list
    • MIN = the smallest value in a list
    • STDEV = the population standard deviation of a list
    • MEDIAN = the middle value in a sorted list
    • MODE = the most frequency occurring value in a list
    • COUNT = the total number of non-blank cells in a list

    Analysing verbal scales


    一方、先ほどのレイティングのように、数量データでないものは、数量化して計算することになります。
    これ自体は、現在、我々がやっているように、大変満足を5点、満足を4点…という手法となります。

    The basic results

    んで、数量化したのだから、それぞれについて単純集計、クロス集計などをしなさい。と。

    The satisfaction index


    CS系で興味深いのは、基本結果に続き、satisfaction indexの出し方が出ていることです。
    まずは、それぞれの項目について「重要だと思う」評価を数量化します。この例では10段階評価となっていて、たとえば、Locationのimportance scoreが9.4というのは、Locationの平均点が9.4であることを示しています。
    それらを算出の後、全部足します。ここでは68.6となります。つまり、「大切」だと思う要素は全部で68.6ポイント分あるということになります。
    その上で、それぞれの項目が、その全ポイントに対してどの程度の比率なのかを算出します。Locationで言えば、9.4÷68.6=13.70%となります。これが、それぞれの項目に対するWeighting factor、つまり、重み付け要素となります。

    Importance score Weighting factor
    Location 9.4 13.70%
    Range of merchandise 9.2 13.41%
    Price level 9.1 13.27%
    Quality of merchandise 8.9 12.97%
    Checkout time 8.5 12.39%
    Staff helpness 8.3 12.10%
    Parking 7.9 11.52%
    Staff appearance 7.3 10.64%
    TOTAL 68.6 100%

    その上で、今度は、各項目に対するSatisafaction score、評価スコア(平均点)を記述し、先ほどの重み付け要素と掛け合わせ、Weighted score、すなわち、重み付けされたスコアを算出します。これらを足しあわせたものが、Satisfaction index、満足度指標となります。

    Satisfaction score Weighting factor Weighting scorer
    Location 9.2 13.70% 1.26
    Range of merchandise 7.9 13.41% 1.06
    Price level 8.8 13.27% 1.17
    Quality of merchandise 9.1 12.97% 1.18
    Checkout time 7.4 12.39% 0.92
    Staff helpness 7.7 12.10% 0.93
    Parking 8.6 11.52% 0.99
    Staff appearance 8.5 10.64% 0.90
    Weighted average 8.41
    Satisfaction index 84.1%

    我々の場合、総合満足度を、この指標にそのまま使っていますが、こうした算出法だと、どこに力を入れれば指標が向上するのかが、とてもわかりやすいという利点があります。
    ただ、これをやるには、事前に、重要だと思うというスコアを取得する必要があり、旅行のように、同じ地域でもいろいろな目的が入り乱れているおり、かつ、自由時間活動であるために細かく分解して意識している人も少ないことを考えると、CS-tで導入するのは、少々、難しいだろう。

    The outcomes


    こうした分析の結果。では、どうするのか。何をするのが最適なのかを考えていくことになります。
    これが、PFIs、Priorities For Improvementです。改善項目の順位付けをどうするか?です。
    このPFIsの決め方として、社内的な要素として5つをあげています。

    • Factor1:Size of gap 重要度と現状とのギャップの大きさから決める
    • Factor2:Stated importance 重要度が高いものから決める
    • Factor3:Derived importance 派生した重要度から決める(後述)
    • Factor4:Business impact 投資対効果から決める
    • Factor5:Policy/Regulations ポリシーや規定の制約から決める

    さらに、他社との競合の中で、強み、弱みを踏まえるという視点もあります。
    実際には、これらを総合的に考えて行くことになります。
    さて、Factor3:Derived importance での「派生した重要度」とは何かというと、我々がやっている「総合満足度」と「個別満足度」との相関が、ここで出てきます。
    確かに、相関係数を先ほどのImportance scoreと同様の取り扱いをすれば、CIも算出できます。うーん。この手が合ったかぁ。と思います。
    ただ、本書では、これはあくまでも「派生した」ものであって、本来は、調査票などから取得した「Importance score」を利用すべしとなっています。その理由は、「顧客が自身の意志で答えた結果を尊重すべきである」とのことでした。
    確かに、まぁ。そうかもしれませんが。重要度を聞いても、あまり、意味ある結果にならないのですよねぇ。
    でも、まぁ、使い方自体は間違っていなかったと言うことで。

    Reporting internally

    さて、社内への報告です。以下のような流れですべし。とあります。

    1. Introduction
    2. Sampling
    3. Research methodology
    4. Survey results
    5. PFIs

    まぁ、これはそうでしょうね。現状の報告書の構成もこんな感じです。

    Internal survey


    さらに、社内の現場スタッフなどにもわかりやすく結果を伝えるべし。と。実際に顧客に対応するのは彼らですし、彼らがその重要性を認知しなければ意味は無いからというのが理由です。
    観光の場合は、役所だけでなく、ホテルや観光施設、レストランの人たちに知ってもらう必要がありますよ。ということでしょうね。
    そうしたフォローの機会も作っていくことが必要ですね。

    Capter13:PR ASPECTS

    顧客に対して調査の趣旨、目的をしっかりと伝え、かつ、結果をフィードバックし、その結果に基づいた対応をとっていくことで、調査効率もあがるし、顧客維持にもつながります。という話。
    前述の、現場スタッフだけでなく、大きな主体の一つである顧客に対しても、対応していくことが必要。ということですね。
    ふー。疲れた。
    残るチャプターでは、ロイヤリティ、将来予測、そして利益確保となります。ページ数自体はあまりありませんが、少々、重い内容なので、明日まわし。ということで。

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