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＜目次＞ ● 実態把握について ● 実態把握の詳細 ● 傾向把握について ● 傾向把握の詳細 |
ジャーニーマップを作成すると、以下のグラフが表示されます。
ジャーニーマップには大きく分けて2種類のグラフが存在します。
①実態把握
「推奨度に影響を与えている体験」や「改善効果が大きい体験」を表出します。
実際に改善施策を打つ優先度を決めるときの参考などとしてご活用いただけます。
②傾向把握
「推奨度に影響しやすい体験」や「リスク要因になりやすい体験」を表出します。
発生数などではかれない、潜在的なリスク要因を把握することなどにご活用ください。
実態把握と傾向把握の違い
実態把握では傾向把握で算出しているデータに対して、回答件数や評価の度合いを評価軸に加えています。
そのため、例えば"一部の人しか経験が無いが、推奨度に大きく影響を与えやすい体験"において波形に違いがでてきます。
例として、"商品の返品手続き"といった体験において【実態把握】のグラフでは、実際に返品手続きをしたことがある人が少ないため、改善効果の大きさは小さく、改善優先度は低くなります。
しかし、【傾向把握】のグラフでは、返品手続きを「したとすると」、推奨度に対して影響しやすく、さらに推奨度を引き下げやすい体験として表出します。
(潜在的に推奨度を引き下げやすい状態であるといえます)
この場合、優先度は低いものの、ゆくゆくは改善策を打たないと推奨度を引き下げる可能性があるため、注視はしておくべきでしょう。
③画像としてダウンロード
クリックすると、全画面がpngデータ(透過データ)でダウンロードされます。
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④CSVデータをダウンロード
各グラフの詳細な数値を、CSVファイルでダウンロードできます。
①実態把握を選択している場合は [実態把握のCSVダウンロード] という表示がされ、
②傾向把握を選択している場合は [傾向把握のCSVダウンロード] という表示がされます。
実態把握について
実態把握のグラフ
① 推奨度への影響の大きさ
この値が大きいほど、推奨度へ与える影響が大きい体験であるといえます。
値が0の体験は、推奨度に対して特に影響はありません。
② 推奨度の上げ/下げ
この値が0より高いと、推奨度を押し上げている体験です。
対して、0より低いと推奨度を引き下げている体験といえます。
③ 改善効果の大きさ
この値が大きいほど、改善効果が高い体験です。
たとえ推奨度を押し上げている体験であっても、この値が大きければ改善の余地がある状態です。
④ ±評価平均
凡例をクリックすると、グラフ上にプラス/マイナスそれぞれの評価平均が表示されます。
⑤ 回答確認
クリックすると、該当の体験についてより詳細な分析結果を見ることができます。
(【実態把握】【傾向把握】どちらでも同じものが表示されます)
なお、NPS®要因質問を作成する際に、理由の入力形式を[なし]に設定していた場合は表示されません。
詳細な分析結果については以下のページを参照してください。
⇒ 体験の真因分析
実態把握の詳細
① 推奨度への影響の大きさ
③と④の絶対値を足し合わせた数値です。システム上には表示されていません。
② 推奨度への影響の大きさ(指数化)
①の数値が最も大きいものを100とし、相対的に計算した数値です。
グラフ上の「推奨度への影響の大きさ」は、この数値を使用しています。
③ 推奨度の上げ/下げ(マイナス)
「マイナスに影響した」回答において、AICを用いた数量化Ⅰ類によって算出された数値に対して、
⑧を掛け合わせた数値です。
④ 推奨度の上げ/下げ(プラス)
「プラスに影響した」回答において、AICを用いた数量化Ⅰ類によって算出された数値に対して、
⑨を掛け合わせた数値です。
⑤ 推奨度の上げ/下げ(差分)
③と④を足し合わせた数値です。
⑥ 推奨度の上げ/下げ(差分の指数化)
⑤の数値を①の数値が最も大きいものを100として相対的に計算した数値です。
グラフ上の「推奨度の上げ/下げ」は、この数値を使用しています。
⑦ 改善効果の大きさ
⑥から②を引いた数値です。
グラフ上の「改善効果の大きさ」は、この数値を使用しています。
⑧ 評価平均(マイナス)
NPS®要因の選択肢をスコア化した時のマイナス影響の平均値です。
NPS®要因の選択肢を7段階にした場合、非常にマイナスに影響した〜マイナスに影響したの項目を数値に置換し、合計値を全回答者数で割った数値です。
⑨ 評価平均(プラス)
NPS®要因の選択肢をスコア化した時のプラス影響の平均値です。
NPS®要因の選択肢を7段階にした場合、非常にプラスに影響した〜プラスに影響したの項目を数値に置換し、合計値を全回答者数で割った数値です。
NPS®要因の選択肢をスコア化する際、以下のような規則で置換しています。
以下は7段階の場合です、5段階の場合は-2〜+2まで、3段階の場合は-1〜+1までとなります。
非常にマイナスに影響した：−3
マイナスに影響した：−2
ややマイナスに影響した：−1
影響しなかった： 0
ややプラスに影響した：+1
プラスに影響した：+2
非常にプラスに影響した：+3
傾向把握について
傾向把握のグラフ
① 推奨度への影響のしやすさ
この値が大きいほど、潜在的に推奨度に影響しやすい体験であるといえます。
値が0の体験は、推奨度に対して特に影響はありません。
② 推奨度の上げ/下げしやすさ
この値が0より高いと、推奨度を押し上げやすい体験です。
対して、0より低いと推奨度を��き下げやすい体験といえます。
③ リスク
この値が大きいほど、リスク要因になりやすい体験であるといえます。
該当の体験を「体験する」人が増えた場合などに、推奨度が低くなるリスクがあります。
④ ±評価平均
凡例をクリックすると、グラフ上にプラス/マイナスそれぞれの評価平均が表示されます。
⑤ 回答確認
クリックすると、該当の体験についてより詳細な分析結果を見ることができます。
(【実態把握】【傾向把握】どちらをクリックしても同じものが表示されます)
なお、NPS®要因質問を作成する際に、理由の入力形式を[なし]に設定していた場合は表示されません。
詳細な分析結果については以下のページを参照してください。
⇒ 体験の真因分析
傾向把握の詳細
① 推奨度への影響のしやすさ
③と④の絶対値を足し合わせた数値です。システム上には表示されていません。
② 推奨度への影響のしやすさ(指数化)
①の数値が最も大きいものを100とし、相対的に計算した数値です。
グラフ上の「推奨度への影響のしやすさ」は、この数値を使用しています。
③ 推奨度の上げ/下げしやすさ(下げやすさ)
「マイナスに影響した」回答において、AICを用いた数量化Ⅰ類によって算出された数値です。
④ 推奨度の上げ/下げしやすさ(上げやすさ)
「プラスに影響した」回答において、AICを用いた数量化Ⅰ類によって算出された数値です。
⑤ 推奨度の上げ/下げしやすさ(差分)
③と④を足し合わせた数値です。
⑥ 推奨度の上げ/下げしやすさ(差分の指数化)
⑤の数値内で最も大きいものを100として相対的に計算した数値です。
グラフ上の「推奨度の上げ/下げしやすさ」は、この数値を使用しています。
⑦ リスク
⑥から②を引いた数値です。
グラフ上の「リスク」は、この数値を使用しています。
⑧ 評価平均(マイナス)
NPS®要因の選択肢をスコア化した時のマイナス影響の平均値です。
NPS®要因の選択肢を7段階にした場合、非常にマイナスに影響した〜マイナスに影響したの項目を置換し、合計値を全回答者数で割った数値です。
⑨ 評価平均(プラス)
NPS®要因の選択肢をスコア化した時のプラス影響の平均値です。
NPS®要因の選択肢を7段階にした場合、非常にプラスに影響した〜プラスに影響したの項目を置換し、合計値を全回答者数で割った数値です。
NPS®要因の選択肢をスコア化する際、以下のような規則で置換しています。
以下は7段階の場合です、5段階の場合は-2〜+2まで、3段階の場合は-1〜+1までとなります。
非常にマイナスに影響した：−3
マイナスに影響した：−2
ややマイナスに影響した：−1
影響しなかった： 0
ややプラスに影響した：+1
プラスに影響した：+2
非常にプラスに影響した：+3
推奨度の上げ/下げしやすさ 数値の意味
各体験の「推奨度の上げ/下げしやすさ」の数値は、「体験の評価が1段階上がった（下がった）とき、推奨度の平均値がどの程度変化するか？」を表しています。
①・⑤のグラフのように、「体験の評価」の高低が「推奨度の平均値」に与える影響が大きいとき、「推奨度の上げ/下げしやすさ」の数値が大きくなります。
【実態把握】の数値には、各体験に対する評価平均値を重みづけています。
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