定性分析とは、消費者やユーザーの心理・行動を把握するために役立つ分析方法の一つです。
定性分析は、限られたデータ数でも有効な分析を行えるなど、さまざまなメリットがあります。
一方で、いくつかのデメリットもあるため、他の手法との併用も検討するとよいでしょう。
本記事では、定性分析の基礎知識や定量分析との違い、定性分析を行うメリット・デメリット、主な手法とその特徴について解説します。
データには、数値で表せる「定量データ」と、数値化できない「定性データ」の2種類があります。
定量データとは、例えばWebサイトのアクセス数や商品の売上数など、実際に測定できるデータのことです。
一方の定性データは、ユーザーの意見や行動など、数値化できないデータのことを指します。
ユーザーの性別や職業といった属性データに加え、商品レビューやアンケートの自由回答など、ユーザーが自ら言葉で表現するデータがこれに該当します。
定性分析は、このような定性データを収集・分析することで、数字だけでは見えてこない潜在的な課題やニーズを明らかにする手法です。
定量分析とは、売上やPV数など、数値化できるデータを統計学や数学などを用いて分析する手法です。
市場動向や自社の現状を客観的に把握・評価できます。
定性分析と定量分析では、扱うデータの性質が異なるため、分析の手法や得られる結果も大きく変わります。
どちらの手法が優れているといったものではないため、目的に合わせて使い分けることが重要です。
定性分析は、ある事象の背景にある理由や、隠れた情報を明らかにする分析方法です。
そのため消費者の行動理由や隠れた本音を知りたい場合などに役立ちます。
一方の定量分析は、データを数値化し現状を客観的に把握・評価する分析方法です。
市場の動向を把握したい場合や、ユーザーの全体的な傾向を知りたい場合などに有効です。
それぞれ分析手法は異なりますが、マーケティングにおいては、定性分析と定量分析の両方が必要になるケースが多く、両者を組み合わせて活用する企業も少なくありません。
しかし、目に見える数値データだけに頼っていると、顧客の心理や気持ちといった数値化できない重要な情報を把握し切れず、見落としてしまう可能性があります。
たとえ、定量分析の結果が順調であっても、顧客が徐々に離れていってしまうかもしれません。
これは、やがて売上やアクセス数といった数値にも悪影響を及ぼし、定量分析の結果にも表れてくるでしょう。
その点、定性分析を実施すれば、数字だけでは見えてこない顧客の不満や不安、潜在的なニーズを正確に把握できます。
定性分析の結果を生かして、顧客の課題を解決したり、サービスを改善したりすることで、顧客満足度を高め、リピーターの獲得や売上、業績の向上にもつながるでしょう。
これにより、企業側が気づいていなかった新たなアイデアが生まれ、それを基にした新商品や新サービスの開発につなげられる可能性があります。
結果として、新たな顧客を獲得し、市場シェアの拡大も期待できるでしょう。
定量分析は大量のデータを分析する際に有効な手法ですが、少量のデータでは、分析結果に偏りが生じたり、偶然の出来事を正しく評価できなかったりするなど、正確な分析が困難になる場合があります。
もし、偏りのある分析結果に基づいて経営戦略や方針を立ててしまうと、ユーザーのニーズを見誤り、的外れな施策を打ってしまう可能性もあります。
一方の定性分析は、アンケートやインタビューなどで得られた回答を一つひとつ丁寧に分析する手法であるため、データ量が少ない場合でも、ユーザーの心理やニーズをある程度把握できます。
もちろんデータ量が多ければ、より多くのユーザーのニーズを把握できますが、データ量が少ないからといって分析結果の信頼性が低くなるわけではありません。
たとえ少量のデータであっても、そこから価値のある情報を得ることは可能です。
定量分析では多くのデータが必要になりますが、定性分析は比較的少ないデータからでも分析を始められるため、実績や経験の浅い企業でも取り組みやすいという利点があります。
顧客のニーズを的確に捉えるには、顧客が言葉にしない潜在的なニーズを理解することが重要です。
しかし、闇雲にアンケートやヒアリングを行うだけでは、顧客の真のニーズをつかみ切れない可能性があります。
そこで、あらかじめ立てた仮説に基づいて調査や分析を行い、仮説の検証を行うことが重要です。
さまざまなデータや資料、現場の知見などを基に仮説を立て、検証していくことで、より確度の高い仮説を導き出せます。
定性分析は、顧客の心理や潜在的なニーズを明らかにするのに役立ちます。
得られた情報に基づいて仮説を立てることで、顧客のニーズに合った効果的なセールスや、顧客に響く新商品開発につなげられるでしょう。
メリットばかりに注目していると、実際に定性分析を活用する際、思わぬ落とし穴に落ちてしまう可能性があるので注意しましょう。
ここでは、定性分析の課題やデメリットを3つご紹介します。
定量分析の場合は、数値データに基づいて分析を行うため、分析者の主観が入る余地がありません。
一方、定性分析はユーザーの意見や感想といった数値化できないデータを扱うため、分析者の解釈によって結果が左右されやすい傾向があるのです。
例えば、ある分析担当者は特定のユーザーの声を重要視する一方、別の担当者は重要ではないと判断するかもしれません。
このように、個人の考え方によってデータの捉え方が異なるため、分析結果がユーザーのニーズと乖離してしまうリスクがあります。
さらに、インタビューやアンケートを実施してデータを集めること自体にも時間がかかるため、分析結果を得るまでに時間がかかってしまうことも課題です。
一方の定量分析では、売上数やPV数といった数値化できるデータをあらかじめ決められたルールに従って集計すれば良いため、比較的短時間で処理できます。
そのため、定性分析を行う際は主観的な判断によらないよう、客観的な判断を心掛けることが大切です。
このばらつきを軽減するには、分析の際に参照できる明確な評価基準を事前に設定し、チーム内で共有することが重要です。
評価基準をマニュアルなどにまとめておけば、担当者が迷ったときにも判断しやすくなり、また、分析の過程が不透明になることを防ぐことにもつながります。
フレームワークを活用することで、主観を排し、客観的な分析を行えます。
またフレームワークに沿って分析すれば、分析の抜け漏れを防ぎ、効率的に分析を進められるでしょう。
フレームワークにはさまざまな種類がありますが、ここでは、定性分析で活用できるフレームワークを2つ紹介します。
5フォース分析とは「競合他社」「新規参入企業」「売り手」「買い手」「代替品」という5つの要因を分析し、自社の収益構造や業界全体の状況を把握するためのフレームワークです。
売り手と買い手の力関係を分析することで業界の収益性を探り、新規参入企業や代替品の脅威を分析することで、自社の利益に影響を与える要因を特定できます。
これら5つの要因を総合的に評価することで、自社が収益を上げやすい戦略を明確にするために役立つでしょう。
PEST分析とは、自社を取り巻く外部環境を「政治（Politics）」「経済（Economy）」「社会（Society）」「技術（Technology）」の4つの要素に分類し、それぞれが自社の現在や将来にどのような影響を与えるかを分析するフレームワークです。
収集したデータをこの4要素に当てはめて分析することで、自社に影響が大きい要因や、優先的に取り組むべき課題などを明らかにできます。
客観的な数値データを使う定量分析と、その背景にある情報を分析する定性分析は、それぞれ性質が大きく異なるため、組み合わせることでそれぞれの弱点を補完し、より深い分析を行えます。
具体的には、最初に定量分析を行い、その結果を踏まえて仮説を立て、次に定性分析を実施することで、仮説の検証を行えます。
質問項目を自由に回答できる形式にすることで、定性分析に活用できます。
さらに、5段階評価などの選択式の質問も組み合わせることで、定量分析にも併せて活用可能です。
例えば、商品に対する満足度を5段階で評価してもらい、その理由を自由記述で回答してもらうことで、定量データと定性データの両方を収集できます。
アンケートは質問項目が固定されているため、インタビューのように質問内容を柔軟に変えることはできません。
しかし、インタビューと比較して回答のハードルが低く、短時間で多くの回答を集められるというメリットがあります。
顧客と対話しながら進めるため、その反応や回答に応じて質問内容を柔軟に変えられます。
インタビューは、アンケートと比較して、顧客のより深い話や意見を引き出しやすい手法です。
一方で、対面でのインタビューは多くの顧客にとって心理的ハードルが高く、時間もかかるため、参加者を募るのが難しいという課題もあります。
なお、インタビューは1対1だけでなく、複数の参加者を相手にするグループインタビューも可能です。
グループインタビューは一度に多くの意見を集められますが、一人ひとりの意見を深く掘り下げるのが難しいというデメリットもあります。
そのため、グループインタビューでは参加人数を増やし過ぎず、1グループ5～6人程度に留めた方が良いでしょう。
定性分析においては、特にユーザーのマウスの動きや購入履歴といったWebサイト内での行動に注目します。
ユーザーがどのような経路で購入に至るのか、あるいはWebサイトから離れてしまうのかを分析することで、ユーザーの関心やニーズを把握し、Webサイトの改善につなげられます。
SNSでの発言は、企業が実施するアンケートやインタビューとは異なり、ユーザーが自由に意見を発信できる場なので、率直な意見や本音を把握できます。
またアンケートやインタビューと比べて手間がかからず、短時間で多くの情報を収集できる点もメリットです。
一方で、膨大なデータの中から本当に必要な情報を見つけるのが難しい、匿名投稿が多いためユーザーの属性を特定しにくいといった課題もあります。
そのため、SNS上の情報から効率的に必要な情報を収集・分析できるツールを併せて活用するのもおすすめの方法です。
これにより、数値では捉えられない課題を発見したり、新しいアイデアの創出につなげたりすることが可能です。
定性分析には、自由回答式アンケート、インタビュー、SNS分析などさまざまな手法があります。
それぞれに特徴やメリットがあるので、目的に合わせて使い分けましょう。
SNS分析を行う場合は、SNSからリアルタイムでデータを自動収集し、多彩な分析が可能なQuid Monitor（旧NetBase）の利用をおすすめします。
Quid Monitor（旧NetBase）は、XやFacebook、InstagramなどのSNSはもちろん、ニュースやブログ、掲示板など、幅広いソースに対応しておりSNS上に点在する有益な情報を網羅的に収集できます。
集めた膨大なデータはリアルタイムで分析され、ポジネガ分析や感情分析など、多彩な分析が可能です。
SNSを使った定性分析を検討されているのなら、Quid Monitor（旧NetBase）の利用を検討してみましょう。
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定性分析は、限られたデータ数でも有効な分析を行えるなど、さまざまなメリットがあります。
一方で、いくつかのデメリットもあるため、他の手法との併用も検討するとよいでしょう。
本記事では、定性分析の基礎知識や定量分析との違い、定性分析を行うメリット・デメリット、主な手法とその特徴について解説します。
目次
定性分析とは？
定性分析とは、アンケートやインタビューなどから得られる、数値化できない情報を収集・分析する手法です。データには、数値で表せる「定量データ」と、数値化できない「定性データ」の2種類があります。
定量データとは、例えばWebサイトのアクセス数や商品の売上数など、実際に測定できるデータのことです。
一方の定性データは、ユーザーの意見や行動など、数値化できないデータのことを指します。
ユーザーの性別や職業といった属性データに加え、商品レビューやアンケートの自由回答など、ユーザーが自ら言葉で表現するデータがこれに該当します。
定性分析は、このような定性データを収集・分析することで、数字だけでは見えてこない潜在的な課題やニーズを明らかにする手法です。
定量分析との違い
定性分析と混同されやすい言葉に「定量分析」があります。定量分析とは、売上やPV数など、数値化できるデータを統計学や数学などを用いて分析する手法です。
市場動向や自社の現状を客観的に把握・評価できます。
定性分析と定量分析では、扱うデータの性質が異なるため、分析の手法や得られる結果も大きく変わります。
どちらの手法が優れているといったものではないため、目的に合わせて使い分けることが重要です。
定性分析と定量分析の使い分け
定性分析と定量分析は、それぞれ適した目的や場面が異なります。定性分析は、ある事象の背景にある理由や、隠れた情報を明らかにする分析方法です。
そのため消費者の行動理由や隠れた本音を知りたい場合などに役立ちます。
一方の定量分析は、データを数値化し現状を客観的に把握・評価する分析方法です。
市場の動向を把握したい場合や、ユーザーの全体的な傾向を知りたい場合などに有効です。
それぞれ分析手法は異なりますが、マーケティングにおいては、定性分析と定量分析の両方が必要になるケースが多く、両者を組み合わせて活用する企業も少なくありません。
定性分析の強みやメリット
定性分析には、以下のような強みやメリットがあります。数値化できない課題が見つかる
定量分析を行えば、売上数やPV数など数値化されたデータから現状や市場動向を把握できます。しかし、目に見える数値データだけに頼っていると、顧客の心理や気持ちといった数値化できない重要な情報を把握し切れず、見落としてしまう可能性があります。
たとえ、定量分析の結果が順調であっても、顧客が徐々に離れていってしまうかもしれません。
これは、やがて売上やアクセス数といった数値にも悪影響を及ぼし、定量分析の結果にも表れてくるでしょう。
その点、定性分析を実施すれば、数字だけでは見えてこない顧客の不満や不安、潜在的なニーズを正確に把握できます。
定性分析の結果を生かして、顧客の課題を解決したり、サービスを改善したりすることで、顧客満足度を高め、リピーターの獲得や売上、業績の向上にもつながるでしょう。
新たなアイデアのきっかけになる
定性分析では、アンケートやインタビューなどを通して、消費者の本音や潜在的なニーズを引き出せます。これにより、企業側が気づいていなかった新たなアイデアが生まれ、それを基にした新商品や新サービスの開発につなげられる可能性があります。
結果として、新たな顧客を獲得し、市場シェアの拡大も期待できるでしょう。
少ないデータでも分析できる
定性分析は、データ量が少なくても分析できる点もメリットです。定量分析は大量のデータを分析する際に有効な手法ですが、少量のデータでは、分析結果に偏りが生じたり、偶然の出来事を正しく評価できなかったりするなど、正確な分析が困難になる場合があります。
もし、偏りのある分析結果に基づいて経営戦略や方針を立ててしまうと、ユーザーのニーズを見誤り、的外れな施策を打ってしまう可能性もあります。
一方の定性分析は、アンケートやインタビューなどで得られた回答を一つひとつ丁寧に分析する手法であるため、データ量が少ない場合でも、ユーザーの心理やニーズをある程度把握できます。
もちろんデータ量が多ければ、より多くのユーザーのニーズを把握できますが、データ量が少ないからといって分析結果の信頼性が低くなるわけではありません。
たとえ少量のデータであっても、そこから価値のある情報を得ることは可能です。
定量分析では多くのデータが必要になりますが、定性分析は比較的少ないデータからでも分析を始められるため、実績や経験の浅い企業でも取り組みやすいという利点があります。
仮説の立案に役立つ
定性分析は、顧客の心理や潜在的なニーズを明らかにすることで、確度の高い仮説を立てるのに役立ちます。顧客のニーズを的確に捉えるには、顧客が言葉にしない潜在的なニーズを理解することが重要です。
しかし、闇雲にアンケートやヒアリングを行うだけでは、顧客の真のニーズをつかみ切れない可能性があります。
そこで、あらかじめ立てた仮説に基づいて調査や分析を行い、仮説の検証を行うことが重要です。
さまざまなデータや資料、現場の知見などを基に仮説を立て、検証していくことで、より確度の高い仮説を導き出せます。
定性分析は、顧客の心理や潜在的なニーズを明らかにするのに役立ちます。
得られた情報に基づいて仮説を立てることで、顧客のニーズに合った効果的なセールスや、顧客に響く新商品開発につなげられるでしょう。
定性分析の課題やデメリット
定性分析にはさまざまなメリットや強みがある一方、課題や注意すべきデメリットもあります。メリットばかりに注目していると、実際に定性分析を活用する際、思わぬ落とし穴に落ちてしまう可能性があるので注意しましょう。
ここでは、定性分析の課題やデメリットを3つご紹介します。
主観的になりやすい
定性分析の課題の一つとして、主観的な分析になりやすいことが挙げられます。定量分析の場合は、数値データに基づいて分析を行うため、分析者の主観が入る余地がありません。
一方、定性分析はユーザーの意見や感想といった数値化できないデータを扱うため、分析者の解釈によって結果が左右されやすい傾向があるのです。
例えば、ある分析担当者は特定のユーザーの声を重要視する一方、別の担当者は重要ではないと判断するかもしれません。
このように、個人の考え方によってデータの捉え方が異なるため、分析結果がユーザーのニーズと乖離してしまうリスクがあります。
データの収集・分析に手間がかかる
定性分析は、ユーザーの意見や声を一つひとつ丁寧に読み込み、分析する必要があるため、データ量が少なくても多くの時間と手間がかかります。さらに、インタビューやアンケートを実施してデータを集めること自体にも時間がかかるため、分析結果を得るまでに時間がかかってしまうことも課題です。
一方の定量分析では、売上数やPV数といった数値化できるデータをあらかじめ決められたルールに従って集計すれば良いため、比較的短時間で処理できます。
定性分析のデメリットへの対処法
定性分析が抱える課題やデメリットの払拭のために実践したい対処法を4つご紹介します。1. 客観的な判断を心掛ける
定性分析はユーザーの心理や心情を把握するための手段なので、企業側の視点や個人の思考を入れ過ぎるとうまく分析できない場合があります。そのため、定性分析を行う際は主観的な判断によらないよう、客観的な判断を心掛けることが大切です。
2. 評価基準を定めておく
前述の通り、定性分析は分析者の主観が入りやすいため、担当者によって結果にばらつきが生じることがあります。このばらつきを軽減するには、分析の際に参照できる明確な評価基準を事前に設定し、チーム内で共有することが重要です。
評価基準をマニュアルなどにまとめておけば、担当者が迷ったときにも判断しやすくなり、また、分析の過程が不透明になることを防ぐことにもつながります。
3. フレームワークを使用する
一定の基準を持って定性分析を行うためには、分析の枠組みとなるフレームワークを活用するのがおすすめです。フレームワークを活用することで、主観を排し、客観的な分析を行えます。
またフレームワークに沿って分析すれば、分析の抜け漏れを防ぎ、効率的に分析を進められるでしょう。
フレームワークにはさまざまな種類がありますが、ここでは、定性分析で活用できるフレームワークを2つ紹介します。
5フォース分析
5フォース分析とは「競合他社」「新規参入企業」「売り手」「買い手」「代替品」という5つの要因を分析し、自社の収益構造や業界全体の状況を把握するためのフレームワークです。売り手と買い手の力関係を分析することで業界の収益性を探り、新規参入企業や代替品の脅威を分析することで、自社の利益に影響を与える要因を特定できます。
これら5つの要因を総合的に評価することで、自社が収益を上げやすい戦略を明確にするために役立つでしょう。
PEST分析
PEST分析とは、自社を取り巻く外部環境を「政治（Politics）」「経済（Economy）」「社会（Society）」「技術（Technology）」の4つの要素に分類し、それぞれが自社の現在や将来にどのような影響を与えるかを分析するフレームワークです。収集したデータをこの4要素に当てはめて分析することで、自社に影響が大きい要因や、優先的に取り組むべき課題などを明らかにできます。
4. 定量分析と組み合わせる
定性分析のデメリットを補う方法として、定量分析と組み合わせる方法もあります。客観的な数値データを使う定量分析と、その背景にある情報を分析する定性分析は、それぞれ性質が大きく異なるため、組み合わせることでそれぞれの弱点を補完し、より深い分析を行えます。
具体的には、最初に定量分析を行い、その結果を踏まえて仮説を立て、次に定性分析を実施することで、仮説の検証を行えます。
定性分析の主な手法
定性分析にはさまざまな手法がありますが、ここでは主な方法を4つピックアップしてご紹介します。1. 自由回答式アンケート
自由回答式アンケートは、ユーザーや顧客にアンケートを実施し、回答を集めて分析する手法です。質問項目を自由に回答できる形式にすることで、定性分析に活用できます。
さらに、5段階評価などの選択式の質問も組み合わせることで、定量分析にも併せて活用可能です。
例えば、商品に対する満足度を5段階で評価してもらい、その理由を自由記述で回答してもらうことで、定量データと定性データの両方を収集できます。
アンケートは質問項目が固定されているため、インタビューのように質問内容を柔軟に変えることはできません。
しかし、インタビューと比較して回答のハードルが低く、短時間で多くの回答を集められるというメリットがあります。
2. インタビュー
インタビューは、自社の商品やサービスを利用している顧客から対象者を募集し、直接会って質問する方法です。顧客と対話しながら進めるため、その反応や回答に応じて質問内容を柔軟に変えられます。
インタビューは、アンケートと比較して、顧客のより深い話や意見を引き出しやすい手法です。
一方で、対面でのインタビューは多くの顧客にとって心理的ハードルが高く、時間もかかるため、参加者を募るのが難しいという課題もあります。
なお、インタビューは1対1だけでなく、複数の参加者を相手にするグループインタビューも可能です。
グループインタビューは一度に多くの意見を集められますが、一人ひとりの意見を深く掘り下げるのが難しいというデメリットもあります。
そのため、グループインタビューでは参加人数を増やし過ぎず、1グループ5～6人程度に留めた方が良いでしょう。
3. アクセス解析
アクセス解析とは、Webサイトのアクセスデータを分析する手法です。定性分析においては、特にユーザーのマウスの動きや購入履歴といったWebサイト内での行動に注目します。
ユーザーがどのような経路で購入に至るのか、あるいはWebサイトから離れてしまうのかを分析することで、ユーザーの関心やニーズを把握し、Webサイトの改善につなげられます。
4. SNS分析
SNS分析は、SNSに投稿された情報を収集し、分析する手法です。SNSでの発言は、企業が実施するアンケートやインタビューとは異なり、ユーザーが自由に意見を発信できる場なので、率直な意見や本音を把握できます。
またアンケートやインタビューと比べて手間がかからず、短時間で多くの情報を収集できる点もメリットです。
一方で、膨大なデータの中から本当に必要な情報を見つけるのが難しい、匿名投稿が多いためユーザーの属性を特定しにくいといった課題もあります。
そのため、SNS上の情報から効率的に必要な情報を収集・分析できるツールを併せて活用するのもおすすめの方法です。
定性分析でユーザーのニーズや本音を正確に把握しよう
定性分析を行うことで、数値化されたデータだけでは分からないユーザーの心理やニーズ、行動原理などを把握できます。これにより、数値では捉えられない課題を発見したり、新しいアイデアの創出につなげたりすることが可能です。
定性分析には、自由回答式アンケート、インタビュー、SNS分析などさまざまな手法があります。
それぞれに特徴やメリットがあるので、目的に合わせて使い分けましょう。
SNS分析を行う場合は、SNSからリアルタイムでデータを自動収集し、多彩な分析が可能なQuid Monitor（旧NetBase）の利用をおすすめします。
Quid Monitor（旧NetBase）は、XやFacebook、InstagramなどのSNSはもちろん、ニュースやブログ、掲示板など、幅広いソースに対応しておりSNS上に点在する有益な情報を網羅的に収集できます。
集めた膨大なデータはリアルタイムで分析され、ポジネガ分析や感情分析など、多彩な分析が可能です。
SNSを使った定性分析を検討されているのなら、Quid Monitor（旧NetBase）の利用を検討してみましょう。
Quid Monitor（旧NetBase）の詳細・資料ダウンロードはこちら
Quid Compete（旧Rival IQ）の詳細・資料ダウンロードはこちら
