「アンケートにおける属性ってなんなの、、」
「属性の聞き方が分からない、、」
本記事は、アンケートにおける属性について解説をしています。
アンケートにおける属性を理解しておくことで、結果を分析するさいにより深堀することができます。
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コスパ抜群のセルフ型アンケートツール： freeasy
(4.5)
| 利用料金 | 500円~ | 無料お試し | なし |
|---|---|---|---|
| 初期費用 | 0円 | 導入会社 | 3,000社以上 |
セルフ型のアンケートツール。業界最大規模の1300万人というモニターに対して、手軽にアンケートを行うことができ、500円からネットリサーチができる導入ハードルの低さが好評価を得ています。
ローコストでネットリサーチができる
Freeasyの魅力は、なんといっても手軽に利用できる導入コストの低さでしょう。 1問×1人×10円というわかりやすい料金体系で、最安500円から導入できる手軽さです。 初期費用や登録費用もかからないため、アンケートツールはコストがかかると思っている方には特におすすめできます。 本調査前のスクリーニング調査も可能なため、機能性にも優れています。
グラフカスタムでアウトプットが自由自在
Freeasyのアンケートは、単純に回答を集計するだけでなく、回収データをもとに、設問ごとにグラフカスタムすることが可能です。 グラフの形式や色、項目の並び順などを自由に編集して、PNG形式でダウンロードすることができるため、マーケティング資料として活用しやすいという利点があります。
直感的操作が可能
使いやすさも配慮されており、直感的に操作できるシンプルな設計になっています。 マルチデバイスへの対応はもちろん、外出先でも操作可能な使いやすさ、その一方で自由にカスタマイズできる汎用性の高さ、マトリクス設問やランダム表示といった詳細設定も可能など、利用者の知識やスキルに合わせた利用が可能です。
アンケート実施時の属性について
アンケートにおける属性について解説をします。
アンケートの属性とは
アンケートにおいての属性は、属している「性質」のことです。
アンケートの対象である人は何かしらの集団に属しています。
具体的に言うと、男性・女性であったり子供・大人というようにある属性に分類ができます。
属性に分けることで、通常は気づけないような相関関係を知るきっかけになります。
アンケートでよく用いられる属性
アンケートでよく用いられる属性は以下のようなものがあります。
・性別
・年齢
・出身地
・職業
・収入
・趣味
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アンケートにて年齢等の属性を考慮すべき理由
アンケートにおいて属性を考慮すべき理由について解説をします。
属性別の特徴や傾向を掴むことができる
属性を分けることで、例えば購買傾向を掴むことができます。
例えば、「20代の女性は服をよく買う」や「30代の男性はお菓子をあまり買わない」という情報はマーケティングにおいて非常に有益な情報になります。
また属性を一つのグループとし他のグループと比較をすることで違いを分析することができます。
集計や分析で使用することができる
属性を聞いておくことで、集計や分析がしやすくなります。
アンケートの後に、「またサービスを受けたい」と回答した人が女性90%、男性10%であれば女性向けに特化するか男性にもフォーカスをするという戦略を立てることができます。
マイナスの意見が多かった属性に関しては、ターゲットを変えたり商品そのものを変えるというような解釈が可能です。
データ不足時に追加調査が容易になる
回答数が、集まりにくいときにどの属性の回答率が高いかが分かれば追加で調査することも容易です。
また、割合の低い属性が分かれば次回の改善点として活かすことができます。
年齢や年収などの分け方は？
年齢や年収の属性は、どのように分ければいいのでしょうか。
性別の分け方について
性別を聞くさいには、男性・女性とその他を用意しておくべきです。
現在は、性のあり方が様々でジェンダーに配慮する必要があるためです。
「その他」や「答えない」という回答を用意しておくといいでしょう。
年齢の分け方について
年齢は、アンケートの内容によって変化をさせます。
最も細かい単位は、1歳ずつですがこの差に重要性が無ければ分ける必要はありません。
アンケートの回答に合わせて、5年や10年ごとの分け方もできます。
年収の分け方について
年収を聞くさいは、100万円を単位にするのが一般的です。
また、世帯年収か個人年収か聞きたい情報をはっきりと明記しましょう。
アンケート調査における属性について
アンケート調査の属性とは、アンケート対象の属する性質のことです。
具体的には、年齢・性別・年収などの集団のことを指します。
アンケートで属性を、考慮することで特徴や傾向が掴めるという利点があります。
また、集計や分析にも便利でサンプル数が足りないさいにも簡単に母数を増やすことができます。
属性を聞く際には、必ずしも詳細に聞く必要はありません。
細かすぎる必要があるのかを検討し適切な尺度で質問をするようにしましょう。
