マネージャーやCEOであれば、定量フィードバックと定性フィードバックの違いを理解することが重要です。これらの用語はしばしば同じ意味で使われますが、顧客が収集できる2つの異なる種類の情報を指します。

多くの人は、定性的フィードバックと定量的フィードバックの違いや、それらが企業のプロセスや製品の改善にどのように役立つかを理解していません。

このブログ投稿では、各タイプのフィードバック、その使用目的、そしてビジネスの効率的な運営にどのように役立つかについて説明します。

定量的フィードバックを理解する

定量的フィードバックとは、パフォーマンスを数値で表すものです。スコア、成績、パーセンテージなどの形で表すことができます。定量的フィードバックは客観的で測定が容易であり、将来の評価や比較の基準として役立ちます。

定量的なフィードバックは、客観的な基準と測定に基づいています。これには、売上高、生産ノルマ、あるいは企業が定量化できるその他の定量的な指標が含まれます。定量的な指標は、具体的な数値と指標に基づいているため、通常は収集が容易です。

定量的なフィードバックは、顧客満足度や従業員エンゲージメント、そして研修の効果を測定するために活用できます。定量的なフィードバックを提供する際には、スコア、成績、パーセンテージなどの数値指標を用いるのが一般的です。

定性的なフィードバックを理解する

定性的なフィードバックは主観的な意見や観察に依存するため、定量的なフィードバックよりも客観性が低くなります。

このフィードバックは、顧客サービスの向上を目指す企業にとって有用です。定性的なフィードバックは、顧客体験に対するユーザーの認識に基づいており、どのように感じているかという観点から測定されます。この種の情報は、数値や統計に頼ることなく、ユーザーが製品やサービスについてどう思っているかを直接把握できるため、定量的なデータよりも有用であることが多いです。

アンケート、インタビュー、質問票は定性的なフィードバックを提供することができます。これらのアンケートでは、多くの場合、製品やサービスに関する全体的なユーザー体験について質問します。例えば、中小企業向けのソフトウェアアプリケーションを販売している場合、インストールの容易さや効果的な使い方の習得のしやすさについて質問するとよいでしょう。

定性フィードバックと定量フィードバックの主な違い

多くの人は、定性的なフィードバックと定量的なフィードバックは表裏一体だと考えています。両者は関連しているものの、全く異なるものです。 違う.

· 主観的 vs. 客観的

定性的なフィードバックは主観的かつ定性的なものであり、意見、感情、認識に基づいています。一方、定量的なフィードバックは客観的かつ定量的なものであり、測定可能なデータ、事実、数値に基づいています。

· データの蓄積

定性的なフィードバックは通常、アンケートやインタビューを通じて収集されます。定量的なフィードバックは、通話量や顧客満足度スコアなどのパフォーマンスデータから得られます。

· 所要時間

定量的なフィードバックは、結果を理解するためにデータ分析ソフトウェアや統計分析スキルが必要となることが多いため、定性的なフィードバックよりも分析に時間がかかる場合があります。そのため、定性的なフィードバックと比較して、解釈や意思決定プロセスへの活用が難しくなる可能性があります。

· パフォーマンス測定

定量的なフィードバックは、結果の定量化と評価を容易にします。定性的なフィードバックでは、データが主観的であるため、これは不可能です。

· データ結果

定量的なフィードバックは、改善すべき点とその効果的な方法について具体的な情報を提供します。一方、定性的なフィードバックは、改善が必要な領域について大まかな情報しか提供しません。

定量的フィードバックと定性的なフィードバックはどこで使用すればよいですか?

定量的なフィードバックは、個人またはチームのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。企業の業績だけでなく、競合他社と比較した業績も測定できます。

定性的なフィードバックは、人々が何かについてどう考えているのか、どのように感じているのか、なぜそのように感じているのかを理解するのに役立ちます。

定量的なフィードバックは、次に何をすべきかを決定する際に最も役立ちます。例えば、価格戦略を変更しようとしている場合、定量分析を用いて、顧客が製品やサービスに対してより高い価格を支払う意思があるかどうかを判断できます。

定性的なフィードバックは、人々の心の中で何が起こっているのか、つまり、なぜ特定の商品を購入したのか、あるいはアカウント登録の途中で Web サイトを放棄したのかについて詳しく知りたい場合に最も役立ちます。

定量分析は、2つ以上の製品（例えば、eコマースウェブサイトの2つの異なるバージョン）を比較するために使用できます。これにより、顧客満足度とエンゲージメントの面でどちらが優れているかを把握できます。

定性分析を行うと、人々が製品に対して肯定的または否定的に反応する理由を理解するのに役立ち、仮定や推測ではなく実際の顧客からのフィードバックに基づいて改善を行うことができます。

定性的なフィードバックが重要なのはなぜですか?

定性的なフィードバックは顧客満足度調査にも活用できますが、状況によってはより適切なフィードバックとそうでないフィードバックが存在します。定性的なフィードバックが重要な理由をいくつかご紹介します。

• 定量的な結果に文脈を与えます。定量的なデータは何が起こったかを伝えますが、必ずしもその理由を説明してくれるわけではありません。定性的なデータはこうした文脈を提供し、組織内で何が起こっているのか、そしてどのように改善できるのかを理解する上で役立ちます。
• 定量レポートでは見えにくい問題点を浮き彫りにします。例えば、特定の製品やサービスに関する顧客からの苦情が増加しているとします。その場合、定性データから、顧客がウェブサイトにアクセスしても欲しい情報を見つけられないことが問題の一因であることが明らかになるかもしれません。これにより、ウェブサイトを改善し、より多くのユーザーが必要な情報を見つけられるようにし、苦情を全体的に減らす方法を特定するのに役立ちます。
• 定性的なフィードバックは、何がうまくいっていて何がうまくいっていないかを理解し、手遅れになる前に改善策を講じるのに役立ちます。また、改善すべき点も指摘されるため、ビジネスにおいて適切な点に集中できるようになります。

定量的なフィードバックがなぜ重要なのか?

定量的なフィードバックは、収集が迅速で、分析が容易で、実用的な洞察を提供するため、ビジネスにとって重要な部分です。

• 定量的なフィードバックは、定性的なフィードバックのように主観的ではないため、分析も容易です。データを確認し、顧客の反応に基づいてどのような傾向が現れるかを確認するだけで済みます。
• 製品やサービスのさまざまな要素をチームメンバーがどのように評価したかを示すグラフを素早く作成できます。これにより、意思決定プロセスに関わる全員が、どこに最も緊急の改善が必要なのかを理解しやすくなります。
• わずか数分で定量データを収集できます。これにより、傾向を追跡し、変更が必要な箇所を特定できます。
• 定量的なフィードバックは定期的に（毎週、毎月、または四半期ごとに）モニタリングできます。ダッシュボードに表示されるため、予期せぬ変化を迅速に特定できます。

定性フィードバックと定量フィードバックの分析

ビジネスにおいては、バランスの取れたアプローチが重要です。「測定できないものは管理できない」という言葉は誰もが聞いたことがあるでしょう。これはほぼすべての業界に当てはまります。

しかし、顧客からの定性的および定量的なフィードバックを分析できたらどうでしょうか？製品の効果をリアルタイムで測定できたらどうでしょうか？自社やその製品・サービスについて顧客がどのような感想を持っているかを確認できたらどうでしょうか？

そこで スピーク・アイ Speak Aiは、企業がリアルタイムの顧客フィードバックを取得できる人工知能（AI）プラットフォームです。Speak Aiを活用することで、企業は自然言語処理（NLP）技術を用いてアンケートを作成し、機械学習技術を用いてそれらのアンケートを分析し、顧客の回答の傾向やパターンを特定することができます。その結果、顧客が自社の製品、サービス、ブランドをどのように認識しているか、そして将来的にどのようなサービスに期待しているかを深く理解することができます。

だからこそ、Speak Aiを活用して定性・定量データを分析し、貴重な洞察を得ている世界中の7,000以上のチームや個人にご参加いただきたいのです。 a トライアル あるいは デモを予約する ワークフローを調整しましょう。