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2007.09.21

CS調査の実施と分析

QAA研究会9月例会は「CS調査の実施と分析」というテーマで、9月19日18:00~20:00東京・総評会館で開催された。
講師は日本IBM㈱カスタマー・サティスファクション部長の浅野紀夫氏です。
私は当日当地で、他の要件があったので参加させてもらいました。

当日は140名の会場が満席になり、CS調査への関心の高さを再認識しました。

浅野氏は、長年日本IBMにおいて、20年以上CS調査の実施と分析に関わってこられたそうで、その経験と分析ノウハウを、失敗談や裏話を交えてお話しいただきました。

CS調査というと、顧客アンケートを行って、その結果を総合満足度に対する重回帰分析行い、ポートフォリオ分析を実施する、という手順を思い浮かべます。
私のホームページ「スキルアップ研修-CS調査と分析」にもその手順を紹介しています。

浅野氏のお話では、その手順どおりやっても、分析結果はやる人によってみんな違う。
CS調査と分析を行うときは、顧客のことをよくわかっている人が”適切な仮説”を立てて実施すること。
CS調査の結果は、8割は予測通りの結果が出る。
あとの2割に”おや”と思うことがある。
それは”なぜなのか、その本質は何なのか”をワイワイガヤガヤ討議していくうちに”新たな問題”を発見できる。
それは、自分の感覚・経験・直観・閃きである。
1回目の調査は大抵失敗する、継続的な調査で不適切な質問、仮説の誤り、データの不備を改善できる。

そのために大切なこと
・データを平均値だけで判断するな
 個別データを見る
 データ間の関係を見る
 全体の様子を見る
・データが不適切だったら、意味のある分析はできない
・計算結果から意味を読み取り解釈することで、分析となる。

以上のような主旨でしたが、その内容について事例を交えて説明していただきました。

ISO9001 8.4項では「データの分析」を要求しています。
見るところ、要求事項に対して品質マニュアルでは「QC手法を活用する」といった対応が記述される例が多いようです。
QC手法を活用することも大切ですが、本当のポイントは自分の固有技術を元にその集計結果を考察すること、それが分析ですね。
そのことを再認識させていただきました。どうもありがとうございました。

以下は、自分が”おや”と思ったことに対するキーワードなメモです。

 
・調査の精度
                       c
 (母平均)=(標本平均)±1.96×―――
                      √n
   c は標準偏差で、経験値によるとCS調査:10点法 2、100点法 20、5段階 0.8

・個別データを見る(例)
 回収率
  高過ぎ:不正調査、調査しやすい人ばかり選んだ
  低すぎ:協力意欲がない、調査に魅力がない
  長期低下傾向:会社や調査に対する不信感
 欠損値がある
  質問が分かりにくい・答えたくない、不適切な選択肢、不適切な回答者
 異常値がある
  誤解しやすい質問、単位が曖昧、入力ミス

・平均値にすると情報が失われる
 例、新曲を発売するときに、試聴で評価してもらう。
 評価の平均値が同じでも、好き(評価低い)と嫌い(評価が特に高い)に分かれた曲はヒットする。評価の平均値が高くてもみんながよいと評価した曲はヒットしない。

・野球講座
 打点と安打、犠打、飛球、四球、三振、本塁打との相関係数を調査すると、本塁打と相関との相関が出る。ところが三振とも相関がでる。
理屈的には、三振は打点にならない、どうしてか?
本当は
          ┌→ ホームラン
  長距離打者 ┤      
          └→ 三振
という関係にあるから、打点と三振に相関がでた、本当の要因は長距離打者であるということに気づく・・・これが分析である。

実際のCS調査では

      販売員
        │
        │
      本質? ←―― 「人の対応」ではないか?
   ┌――┘ │ └―――――┐
 
 レジ係り  電話窓口  警備員

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