ListeningMind & ChatGPTで「アンケートデータ」から売上を伸ばすアイデアを発見

今回の調査背景

■ 「満足度は分かる。でも、何をすべきかは分からない」状態を超える

多くの企業が、NPSや顧客満足度調査、製品・サービスアンケートなどを通じて
大量の「顧客の声」を保有しています。

しかし、その多くは次のような状態にとどまっています。

• 満足度スコアの前年差を見て終わる
• 自由記述は読めていない、もしくは要約止まり
• 「接客が良い」「使いやすい」と分かったが、施策に落とせない

これはアンケートデータが“評価（結果）”としてしか扱われていない ことが原因です。

本資料では、
アンケートデータに 1億人規模の検索行動データ を掛け合わせることで、
社内データに潜むバイアスを補正し、「次に何を改善すべきか」が具体的に決まる分析手法 を解説します。

■ ListeningMind & ChatGPTによる拡張アンケート分析

本資料で紹介するのは、
ListeningMindが提供する ドライバー分析 × 検索行動分析 による拡張手法です。

アンケート結果をそのまま集計するのではなく、

• 満足度に“本当に影響している要因（ドライバー）”を統計的に特定
• 影響度 × 満足度で優先順位を可視化
• 検索行動データで「なぜそう評価されたのか」を補足

というプロセスを通じて、評価データを意思決定に使える構造データへ変換 します。

これにより、
社内の経験則や前提に引っ張られがちな判断を、
実際の消費者行動という外部事実でアップデート することが可能になります。

資料でわかること

■ アンケート分析が「施策に繋がらない理由」を構造で理解

• アンケートが「点のデータ」になってしまう理由
• なぜ改善テーマが抽象論で終わるのか
• 社内解釈にバイアスが生まれるメカニズム

■ 「影響度 × 満足度」で見える、本当の優先順位

• 満足度を左右する要因を数値で特定
• IPA（4象限）による改善・維持・強化領域の整理
• 「重要だが手を打てていない領域」の発見

■ 検索行動を重ねた瞬間、施策が具体化する理由

• アンケートでは語られない不安・不満の可視化
• 競合や市場と比較されたときの評価文脈の理解
• 抽象的な改善案が、実行可能な施策に変わるプロセス