クロス分析とは？
「クロス」には、異なるものを繋ぎ合わせるという意味があります。 つまり、クロス分析とは、複数のデータを繋ぎ合わせて分析することです。一つの質問の回答結果を他の複数の質問や回答者のプロフィール情報と絡めて見ることで、より豊かなインサイトを得ることができます。
例えば、ブランドに対する好意を尋ねる質問を性別・年齢別にクロス分析できます。そうすれば、女性と男性のブランドに対する好意の違いはもちろん、10代、20代、30代、40代の年齢層別の好意を比較分析することができます。そうすれば、ブランドに対する好意が特に高い、または低いセグメントがどこなのかを容易に把握でき、これにより、具体的なターゲット顧客に対する的確なアクションと戦略を立てることが可能です。
「分析対象」と「分析単位」を理解する
クロス分析を活用するには、クロス分析表が何で構成されているかを知る必要があります。クロス分析表は、分析対象と分析単位で構成されています。
分析対象：文字通り、分析する対象または解釈したいデータを意味します。下の表を基準にすると、「好きなワイヤレスイヤホンブランド」が分析対象です。
分析単位：分析対象を分ける単位、あるいは解釈の基準となるデータを意味します。下の表では、5歳単位の年齢を分析単位として設定していますが、これにより、好みのワイヤレスイヤホンブランドに対する回答結果を年齢単位で分析することができます。
分析の[クロス分析]タブでクロス分析表を分析する
OpenAnalyticsを使って、先ほどのサンプル画像で紹介した「普段好むワイヤレスイヤホンのブランド」を5歳単位の年齢別にクロス分析する方法を見てみましょう。
① 5歳単位で全体的な傾向を把握する
クロス分析表で回答順に並べ替えると、縦軸が最も好意度の高いブランド順に変わります。これを見ると、Apple > Samsung Galaxy Buzz > Bang & Olufsenの順で好意度が高いことが分かります。
全体的な回答者基準の傾向が年齢別回答結果にもそのまま現れるかどうか見てみましょう。15～19歳と20～24歳はAppleを好む割合がそれぞれ80.3%、75.9%で、全体平均に比べてかなり高いです(平均：65.5%)。一方、30～49歳はBang & Olufsenを好む割合が20%以上で、平均より高いです(平均：17.7%)。このように年齢別に分けてみると、世代別の好みのブランドに対する好みの差を一目で確認できます。
もし自分自身がBang & Olufsenのマーケティング担当者であれば、この結果からどのようなインサイトを得ることができるでしょうか。Bang & Olufsenは高価なワイヤレスイヤホンのブランドであり、30代以上の年齢層で比較的好感度が高いので、マーケティングも30代以上のターゲットにフォーカスしようという結論を出すことができます。
② 分析単位を変えながら、より詳しいデータ分析を行う
先ほど、Bang & Olufsenのマーケターなら30代以上のターゲットにフォーカスしようという結論が出ましたが、性別による違いはないのでしょうか？分析単位に性別を追加すると、これについて把握することができます。ちなみに、OpenAnalyticsでは縦に最大3つまでの分析単位を並べることができます。
見てみると、30代男性が30代女性に比べ、Bang & Olufsenを好む割合が相対的に高くなっています（各29.0％、24.0％）。また、このような男女の好みの差は40代になるとさらに大きくなることが分かります（各37.4％、18.4％）。
上記の分析結果から、Bang & Olufsenは比較的30代以上の年齢層で好まれており、その中でも特に男性に人気が高いことが分かります。 Bang & Olufsenのマーケティング担当者は、より具体的なターゲット顧客に関する情報をもとにマーケティング戦略を立てることができます。
③他の変数データにもクロス分析を活用する
クロス分析は、特定の状況だけに限定的に使われる分析方法ではありません。把握したい情報が含まれた質問項目と、その質問項目を分割したい基準があれば、それに合わせてクロス分析表を作成できます。
先ほどの例のように、もし我々が高級なワイヤレスイヤホンのブランドのマーケティング担当者であれば、以下のような質問項目で構成されたアンケートを実施することができ、このような質問項目の結果はすべて分析対象にすることができます。
現在利用しているイヤホンブランドを選択してください。 (利用状況)
今後、高級なイヤホンブランドのイヤホンを購入する意向はありますか？ (購入意向)
イヤホンを購入する際、最大いくらまで支払うことができますか？ (購入金額)
イヤホン購入時に最も重視する機能は何ですか？ (主な購入時の検討事項)
上記質問の回答結果を以下のような分析単位に分割すると、より詳細な分析が可能になります。そのため、質問の設計段階から、どのようなデータを分析対象や分析単位にするかを事前に検討しておくことをお勧めします。
性別・年齢層などの人口統計学的変数
ヘビーユーザー・ライトユーザーの有無や主な購入チャネルなどの行動変数
価格感度などのニーズ変数
もし、まだ直接調査していないが、クロス分析表についてもっと知りたい場合は、下記のアンケートサンプルのリンクにアクセスしてください。クロス分析タブで左側のサイドバーの回答者特性カードと質問カードを直接活用して様々なクロス分析表を作成できます。