顧客満足度調査や従業員エンゲージメント調査の結果を前にして、
「回答者をどうグループ分けすればいいのか分からない…」
「チャートを見ても、お客様のタイプが把握しきれない…」
「『タイプ別に施策を考えて』と言われても、どう分析すればいいのか…」
そんな悩みを感じたことはありませんか？
実は、こうしたアンケートデータでも、似た特徴を持つ回答者をグループ化することで、効果的な施策のヒントを得ることができます。ただし、K-Meansクラスタリングのような手法を使っても、その結果をどう読み解けばいいのかが難しいのも事実です。
そこでExploratory v13では、初心者でも安心してクラスタリング分析に取り組める以下の新機能を搭載しました。
- ガイド付きアナリティクスでチャートの見方や分析のポイントをやさしく解説
- AIサマリが各クラスターの特徴を自動で要約・説明
この記事では、こうした機能を使って複雑なアンケート結果から「お客様のタイプ」を明らかにする方法を紹介しています。ぜひご覧ください！