【マーケティングリサーチ】純粋想起を正確に迅速に分析する！認知度調査の自由回答の分析方法
「商品認知を自由回答で聴取したけれど、どのような分析をしたらよいかわからない」「純粋想起のアフターコーディングって面倒」と感じている方も多いかもしれません。
この記事では、商品やブランド、企業名などを聴取する純粋想起の概要やその分析方法を詳しく解説します。
純粋想起とは
マーケティングリサーチにおける「純粋想起」とは、回答者にヒントや事前情報を与えずに、知っているブランドや商品、企業を問う自由回答のことを指します。例えば、「使用しているWEBサービスを思いつく限り挙げてください」といった質問文を用意し、自由回答（フリーアンサー/オープンアンサー）でサービス名を回答者に記述してもらい認知を聴取します。
純粋想起と助成想起の違い
「純粋想起」と同じように認知度を聴取する方法として、「助成想起」があります。「助成想起」は「純粋想起」とは異なり、ブランド名や商品名を選択肢として提示し、その中から回答者に知っているブランドを選んでもらいます。例えば、「使用しているWEBサービスを次の選択肢の中からお答えください」といった質問文を用意し、選択肢に複数のWEBサービスを用意します。
同じ認知度を聞く方法ではありますが、純粋想起は「何の助けもなく消費者がどれだけブランドを思い出せるか」に焦点を当てており、より強い印象や記憶の定着度を聴取することに適しています。一方、助成想起は「聞けば思い出せる」ブランドも含まれるため、認知の幅広さを確認する際に有効です。
純粋想起の分析にはアフターコーディングが必要
「純粋想起」と「助成想起」には上記のような違いがありますが、分析方法にも大きな違いがあります。
「助成想起」は選択肢で回答してもらうため、結果を数量データで回収することができます。数量データはそのまま集計やグラフ化といったデータの可視化が行えることから、統計的な分析に最適です。
しかし「純粋想起」から得られるデータは文字で回答されたテキストデータです。テキストデータは、そのままでは数量として扱うことができず統計的な分析はできません。テキストデータに統計的な分析を実施するためには、アフターコーディングなどのテキストデータを数量データに変換する作業が必要です。
アフターコーディングとは
アフターコーディングとは自由回答やインタビューから得られたテキストデータを、共通のテーマやカテゴリに分類する作業のことを指します。この作業を施すことにより、大量のテキストデータが整理/数量化され、集計やグラフ化が可能になり、統計的な分析ができるようになります。
アフターコーディングの3大課題
自由回答の統計的な分析には欠かせないアフターコーディングですが、実施には「時間の問題」「予算の問題」「分類の統一性の問題」という3つの問題を乗り越える必要があります。
■時間の問題
アフターコーディングには多大な時間がかかってしまいます。データの量にもよりますが、「すぐに分類されたデータが欲しい！」といった要望を叶えることは、ほとんど不可能でした。
■予算の問題
時間がかかるということは労力がかかるということと同義です。必然的に作業費用も高額になります。
■分類の統一性の問題
膨大な量のテキストデータを分類していくアフターコーディングの作業では、作業者によってコーディングの基準にブレが生じてしまうことも珍しくありません。また同一の作業者でもコーディングの前半と後半で基準がブレてしまうこともあります。
これらの課題を考慮したうえで、実施の可否を決めなければならないアフターコーディングは実施のハードルが非常に高い作業でした。
オートFAコーダーとは
オートFAコーダーはアンケートの自由回答や各種テキストデータから共通項目を抽出するアフターコーディングを自動で行うWEBツールです。アフターコーディング業務の長年の課題であった「時間」、「費用」、「分類の統一性」の問題をAIによって解決し、「短納期、低コスト、均質化の担保」を実現します。
オートFAコーダーには、いくつかの優れた機能があります。これらの利点により、自由回答の分析が大幅に効率化され、より高精度な分析が実現します。
■高速かつ高精度なコーディング
オートFAコーダーはAIの力を活用することで、手作業では何時間もかかることが通常であったアフターコーディングを高速で行うことが可能です。また、単語のコーディング精度は98％以上、文章のコーディング精度は92％以上と全体把握には十分な高精度を誇ります。
■一定の分類基準でコーディングを完遂
AIが作業を行うオートFAコーダーでは、手作業で行うときに避けられない分類基準のずれが起こりません。一点の基準でのコーディングはAIによる完全自動のアフターコーディングだからこそ実現できたことの一つです。
■コーディング項目の編集可能
アフターコーディングが完全自動で行えるとはいえ、分析したい項目などが決まっている場合は、項目を自身で自由に設定したい場面も発生します。オートFAコーダーでは分類項目を編集することができるため、分析者の意図通りのアフターコーディングを行うことが可能です。
オートFAコーダーを利用して、純粋想起の分析をさらに充実！
「純粋想起」から得られるテキストデータを統計的に分析可能するために必要不可欠なアフターコーディングですが、表記ゆれなどを考慮しながら統一的な基準で大量のテキストデータをアフターコーディングすることは決して簡単な作業ではありません。時間や費用も掛かるため、プロジェクトによってはアフターコーディングを実施しないことも多々あります。
ですが、オートFAコーダーを活用していただければ、大量の純粋想起のアフターコーディングも数分～数十分で手に入れることが可能です。費用は人手を使うより圧倒的に安価で、精度も98％という高精度のため全体把握には申し分ありません。ご利用いただくことで、高精度なコーディングの結果が迅速に安価に手に入るため、すぐに分析者には分析作業へ着手していただくことができます。
まとめ
ブランドや商品、企業のよりフラットな認知度を聴取することができる「純粋想起」ですが、得られるデータを統計的に分析するにはアフターコーディングという作業が必要です。とはいえ、アフターコーディングには「時間の問題」「予算の問題」「分類の統一性の問題」といった3大課題があり、これらを踏まえると決して実施が容易な作業ではありませんでした。
しかしオートFAコーダーは、AIによる完全自動のアフターコーディングを実現したことにより、これらの問題を完全解決します。
オートFAコーダーを使用していただくことで、純粋想起の高精度なアフターコーディングデータを手に入れることが可能です。分析作業の効率化に最適なオートFAコーダーをぜひご利用いただければと思います。
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【オートFAコーダー】は、アンケートの自由回答のアフターコーディングを数分～数10分で高精度に分類できる自動アフターコーディングサービスです。
サービスURL:https://afac.jp/
アフターコーディン業務の長年の3大課題である「時間」、「費用」、「均質化」を解決できる【オートFAコーダー】を、ぜひマーケティングリサーチ業務や研究にお役立てください。
資料ダウンロード：https://afac.jp/download
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