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

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

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

	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

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。

Introduction
Sampling
Research methodology
Survey results
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

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。