アンケート調査における属性とは|実際に使われる主要項目8例も紹介

アンケート調査にあたり、「年齢」「性別」「年収」欄などを見たことがありませんか?これら調査対象者のプロフィールは、アンケート調査において「属性」と呼びます。

 

アンケート調査は、「結果」がわかれば良いわけではありません。

 

「属性」を知ることで、さまざまな戦略を立てられるようになります。

 

アンケート調査を効率的に利用するのであれば、属性は必ず導入しましょう。

 

アンケート調査における属性とは

アンケート調査における「属性」とは、「性別」や「年齢」など、回答した人のプロフィールを知るための設問です。

 

属性はさまざまな戦略に役立ちます。同じアンケートでも属性を知るか知らないかで、今後の動きは大きく変わってくるでしょう。

 

例えば100人へアンケートをおこなった結果、「YES」の回答が70人、「NO」の回答が30人いたとします。

 

しかし、これで得られるのは「結果」だけに過ぎません。

 

属性調査までおこなえば、どんな人がどんな回答をしたか把握できます。

 

属性を知ることで、アンケート調査を十分に活かせるようになるでしょう。

 

調査対象者が持つ性質や特徴のこと

属性とは、調査対象が持つ性質や特徴を指します。アンケートによくある「性別」や「年齢層」など、調査対象のプロフィールです。

 

属性を知ることで、どんな人がどんな風に考えているか、「結果」だけではなく「プロセス」を知ることができます。

 

「プロセス」がわかれば、自社の改善点がわかりやすくなるでしょう。

 

「属性」だけでなく「履歴」も調査の必要あり

アンケート調査では、属性だけではなく「履歴」も組み合わせましょう。

 

履歴というのは、商材やサービスに対しての履歴です。

 

属性は以下のような内容になります。

  • 地域
  • 性別
  • 年齢
  • 職業
  • 居住地

 

履歴は以下のような内容です。

  • 商材の購入履歴
  • 商材の使用履歴
  • 商材の認知

 

属性と履歴を組み合わせると、例として以下のようなことがわかります。

  • 20代女性は一度商材を購入しているものの、途中で使用を中止してしまう傾向がある
  • 30代女性は一度商材を購入してから、続けて使用してくれる傾向がある
  • 40代は商材購入履歴が少ない

 

あくまで「年齢」と「履歴」のみによる組み合わせ例ですが、属性をさらに細かく絞っていけば、より正確な調査が可能です。

 

なぜアンケートで属性の調査が大切なのか

属性調査は、マーケティングでいうところの「セグメンテーション」にあたります。

※セグメンテーションとはさまざまな切り口で顧客を細分化することを指します。

 

マーケティングの基本であるSTPの流れは「セグメンテーション」→「ターゲティング」→「ポジショニング」です。

 

セグメンテーションができていなければ、ターゲティングもポジショニングもできず、意味のないアンケートになってしまうでしょう。

 

例えば、シニア向け飲食店調査のアンケートと仮定します。

 

「美味しい」「また来店したい」などの意見がわかっても、実際にはどの世代が回答したかわからず、シニア世代を集客する改善点は見つけにくいです。

 

このように、属性調査は問題点を見つける上での要となります。

 

さらに属性調査が大切な理由として、以下の3つを参考にしてください。

 

調査対象が属性ごとに持つ特徴や傾向を見出すため

調査対象は属性ごとに一定の特徴や傾向があります。

 

例として香水に関するアンケートと仮定した場合、属性ごとに以下のように意見が想定できます。

  • 10代女性→安くて甘い匂いの香水が欲しい
  • 20代女性→見た目もお洒落でできるだけ安い香水が欲しい
  • 30代女性→フレグランスで高級感のある香水が欲しい

 

あくまで例ですが、年齢で分けるだけでこれほど傾向が分かれます。

 

属性の特徴や傾向がわかれば、以下のように考えていけるでしょう。

  • どんなターゲットにどんな商材が売れるのか
  • どこを改善すればどんな層に人気がでるのか

 

曖昧なターゲティングではなく、正確なターゲティングができます。

 

回答の集計・分析に属性のデータが必要となるため

属性調査は、回答の集計や分析に使えます。

 

アンケートの集計には、大きく分けて単純集計とクロス集計がありますが、属性はクロス集計する上で重要です。

 

単純集計というのは、1つの質問にどれくらいの人が答えてくれたのか、質問に答えた回答比率の平均値などを求めることを指します。主に全体の傾向や結果がわかるものです。

 

しかし、単純集計では男女の差や年代、年収差などでの比較ができません。

 

そこで使えるのがクロス集計です。

 

クロス集計は、単純集計の値を属性と掛け合わせてデータを掘り下げることを指します。

 

例えば1つの質問に対して「当てはまる」と回答した人が全体で50%いるとしましょう。

 

この50%をクロス分析で深掘りしていくと、「当てはまる」と回答した男性女性の%、年代別の%などがわかります。

 

属性調査をすることで、1つの結果からさまざまなデータが見えてくるのです。

 

データの取れていない属性の把握ができるため

属性調査は、データの取れていない層を把握できます。

 

アンケートは、すべての人が回答してくれるとは限りません。

 

属性調査をしておくと、どの層がアンケートに回答したのか、どの層がアンケートに回答しなかったのかまで把握できます。

 

回答しなかった層を把握できれば、回答してもらうための改善点がわかり、次回のアンケート調査に活かせるでしょう。

 

回答結果を求めるだけではなく、今後回答率をあげるためにも属性調査は必要です。

 

思うようにデータが取れていない時は、属性からなぜ回答してもらえなかったを考えてみましょう。

 

属性のリサーチに使われる主要項目8例

属性リサーチのために使われる主要項目8例を紹介します。

 

属性調査をおこなう際は、以下の主要項目は入れておきましょう。

  1. 1.性別
  2. 2.年齢・世代
  3. 3.最終学歴
  4. 4.職業
  5. 5.住居
  6. 6.年収
  7. 7.世帯年収
  8. 8.居住地域

 

必須項目ではありませんが、アンケート調査をおこなう上での基本項目です。

 

アンケート内容によって異なりますが、主要項目の中から関連する属性を入れておきましょう。

 

また、主要項目はそれぞれ記載の仕方が異なります。

 

以下で具体的な記載例を紹介するので、参考にしてください。

 

性別

まずは基本の性別です。

 

性別による特徴や傾向は大きく異なるので、必ず入れておきましょう。

 

基本的には男性女性の2つですが、アンケート内容によっては3つ目の選択肢を入れておくと良いです。

  • 男性
  • 女性
  • 言いたくない

 

年齢・世代

年齢は4つのパターンがあります。

  • 20歳単位(20歳~39歳など)
  • 10歳単位(10代・20代など)
  • 5歳単位(10歳~14歳など)
  • 層区切り

 

層区切りには、以下のような例があります。

  • 幼児
  • 小学生
  • 中・高校生
  • 大学生
  • 社会人
  • 高齢者

 

アンケート内容によって、どのパターンにするか変えましょう。

 

最終学歴

最終学歴は主に、中・高・大で分けられます。

 

細かく調査する場合は、以下のような例が良いでしょう。

  • 中学校
  • 高校
  • 短期大学
  • 四年制大学
  • 大学院

 

調査内容によっては専門学校や定時制など、さらに細かく分類しても良いです。

 

職業

職業の主な例は以下の通りです。

  • 会社員
  • 公務員
  • 自営業
  • 会社役員
  • 自由業
  • 専業主婦
  • 学生
  • パート・アルバイト
  • 無職

 

さらに細かく、会社員(正社員)・会社員(契約社員)など分けても良いでしょう。

 

住居

住居は一戸建てやマンション・アパートなどが主ですが、細かく分類すると以下のようになります。

  • 持ち家一戸建て(土地付き)
  • 持ち家一戸建て(借地権付き)
  • 持ち家マンション
  • 賃貸マンション
  • 賃貸アパート
  • 賃貸一戸建て
  • 住宅(社宅・寮・公務員住宅など)
  • 間借り
  • その他

 

基本的にはいずれかに当てはまるので、「その他」の場合は()で記載する欄を作ると良いでしょう。

 

年収

年収は200万円~300万円区切りと、100万円区切りの2パターンあります。

 

どちらも1,000万以上は500万単位で記載することが多いです。

 

200万円~300万円区切りの場合は、以下のようになります。

  • 300万円未満
  • 300~500万円
  • 501~700万円
  • 701~1,000万円
  • 1,001~1,500万円
  • 1,501~2,000万円
  • 2,001万円以上

 

世帯年収

世帯年収も年収と同様ですが、基本的には100万円区切りの詳細パターンが多く使われます。

  • 100万円未満
  • 100~200万円
  • 201~300万円
  • 301~400万円
  • 401~500万円
  • 501~600万円
  • 601~700万円
  • 701~800万円
  • 801~900万円
  • 901~1,000万円
  • 1,001~1,500万円
  • 1,501~2,000万円
  • 2,001万円以上
  •  

世帯年収は調査対象によって把握していない場合もあるので、「その他・わからない」の欄を作っておいても良いでしょう。

 

居住地域

居住地域は主に3パターンあります。

  • 8地方(「北海道・東北」「九州・沖縄」のようにまとめたパターン)
  • 10地方「北海道・東北」「九州・沖縄」を別々にしたパターン)
  • 都道府県

 

詳細な居住地域を知るなら都道府県が良いです。

 

ざっくりとした地域だけなら、8地方で記載しましょう。

 

属性の質問項目を考えるときの4つの注意点

属性の質問項目を考えるときは、基本的に2点注意してください。

  • 調査対象者に対して労力をかけさせない
  • より良いアンケートにする

 

では、実際にどのような部分に気を付ければ良いのか、具体的な方法を下記で解説します。

 

項目は選択形式にする

項目はそれぞれ選択形式にしてください。自由回答では、調査対象者に労力がかかってしまいます。

 

アンケートに面倒さを感じてしまうと、アンケートに回答してくれません。

 

また、自由記入欄にしてしまうと調査対象者はどのように記入して良いか迷ってしまいます。

 

例えば年齢を自由記入とした場合、調査対象者の回答は以下のようにバラバラになってしまうでしょう。(対象者が19歳の場合)

  • 19歳
  • 10代
  • 10代後半

 

どの形で記載するべきか、調査対象者はわかりません。

 

「記載の必要がない場所」と認識して回答してくれない場合もあります。

 

選択項目にすれば、調査対象者はチェックするだけです。

 

直感的にチェックするだけなので、調査対象者に労力も迷いも感じさせません。

 

1つの選択肢に解釈の余地を持たせない

調査対象者を迷わせないように、1つの選択肢に解釈の余地をもたせないようにしましょう。

 

調査対象者を迷わせてしまうと、回答を面倒に感じられてしまいます。

 

例えば職業に「フリーター」「パート」「アルバイト」の3つがあった場合、アルバイトをしている調査対象者はどれを選択するべきか迷ってしまうでしょう。

 

迷いを与えないために、「フリーター・パート・アルバイト」と1つにまとめた方が親切です。

 

属性項目は、わかりやすく直感的に選択できるようにしましょう。

 

調査前に立てた仮説を検証するための項目を入れる

アンケート調査では、調査前に仮説を立てた方が効果的です。仮説がなければ、戦略まで落とし込めません。

 

例えば「売り上げ減の理由」を調査するアンケートの場合、属性や仮説がなければ自社に必要なデータがとれず、改善点が見つかりにくいです。

 

「売り上げ減の理由として30代女性の継続率の低さが影響している」と仮説を立てた場合、「性別」「年齢」に関する属性が必要になります。

 

アンケート調査する上では、仮説はとても重要です。

 

さらに、仮説を立てる上で属性は必須になります。

 

ずは仮説を組み立て、仮説をさらに深掘りするための属性調査という流れで項目を考えていきましょう。

 

割付設定を考える

「属性の質問項目」によっては、回答数が極端に少なくなり、設定した割付まで回答が集まらない事態も考えられます。

※割付設定とは調査対象者ごとに、どのぐらいのサンプル数を集めるか決めること。

 

仮説が具体的であればあるほど、検証をおこなうのは難しくなります。

 

属性の質問項目を考える時は、現実的におこなえるかどうかまで考えておきましょう。

 

アンケートの質は属性の調査方法によって大きく変わる

アンケート調査を属性は不可欠です。

 

アンケートを効率的に利用するなら、属性を理解して取り入れてください。

 

属性があるとないでは、アンケートの質は大きく異なります。

 

アンケートは、顧客の心理を知るための手がかりです。

 

しかし、属性をわかっていなければ顧客の心理を理解するのは難しくなり、結果的に戦略まで落とし込めません。

 

アンケート調査を効率的に利用するのであれば、今回の記事でお伝えした内容を参考にしてください。

 

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株式会社まーけっち 代表取締役社長 山中思温

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マーケティングリサーチのプラットフォームの企業で、 最年少で事業部を立ち上げ、広告予算ほぼゼロで、国内トップの実績を達成。


中小・スタートアップ企業のマーケティングに関する構造的課題を痛感し、それを解決するため、株式会社まーけっちを創業。大手企業・国家機関・スタートアップなど100社以上の戦略支援を行い、コミットと売り上げ貢献成果に定評がある。上智大学外国語学部卒。




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