オンライン調査やリモート調査は、通常、オンラインでのアンケート配布を主としています。iMotions Remote Data Collection（RDC）のようなツールを使えば、参加者のウェブカメラとマイクのみを活用することで、リモート調査の柔軟性と実験室での調査と同等の知見を両立させることができます。本ブログでは、アンケートと行動データを組み合わせて活用する2つの事例をご紹介します。本ブログは「リモートデータ収集シリーズ」の一部です。
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生体認証は、アンケート回答に深みをもたらします。
アンケート調査は、参加者や消費者の意図や好みを理解するのに役立ちます。それらは、回答者の考えや感情に関する明確な情報を提供してくれます。参加者の回答と実際の行動を比較することで、彼らの体験についてより詳細な洞察を得ることができます。
例
本調査において、ある参加者は、利便性と原材料を強調した動画広告を好んだと報告した。その参加者の言葉によれば、この広告は次のようなものであった：
「ピザ作りの工程についてもっと詳しく描かれていて、前作の『みんなでくつろごう』という雰囲気よりも、こちらの方が面白くて食欲をそそられました。」
その特定の動画広告では、ピザ作りの工程（生地を伸ばす、玉ねぎを刻む、チーズをすりおろす、ソースを塗る）を描いたシーンは、広告全体のわずか35%を占めるに過ぎなかったが、この参加者には強い印象を残した。
この被験者の呼吸データを見ると、玉ねぎを刻む場面から始まり、CMの最後まで続く料理の準備シーンに合わせて、呼吸数が増加していることがわかります。
この呼吸データは、ピザ作りに関するシーンを好んだという回答者の回答を裏付けています。もし本調査が効果的な広告のアイデアを考案することを目的としているのであれば、この参加者と同様の顧客層に対しては、ピザ作りに関連するシーンをより多く盛り込むことが有効な戦略となるでしょう。
RDCを活用したA/Bテスト：アンケート調査を超える方法
参加者たちの間では、明らかに人気ナンバーワンの広告がありました！イル・マルテッロはこの広告を社会的なテーマに焦点を当てて制作したため、人々がこの広告を気に入ったのはその社会的な側面だと推測しているのかもしれません。
- あるいは、この広告には9枚のピザが写っていたのに対し、もう一方の広告にはピザが一切写っていなかった（最後にピザの箱がいくつかあるだけだった）という可能性もあります。
- あるいは、このCMにはビールを飲む人々のシーンが多く登場していたのかもしれません。参加者は、ピザよりもビールの方に注目していたため、社交的な雰囲気のCMの方を好んだのかもしれません。
興味深いことに、なぜその広告を選んだのかというアンケート回答において、ほとんどの人は一人称（「私」や「僕」といった表現）を使っていなかった。多くの回答は、広告に対する自身の反応を振り返るというよりは、まるで広告そのものを批評しているかのように読めた。
内省のように聞こえる回答の例：
- 出来上がったピザが写ってる、それがいいね
- 最初の広告の方が共感できました。2つ目の広告のように慌ただしい状況よりも、あちらのシチュエーションの方が自分らしく感じられました。うちの家族にとって、ピザはたいてい計画して食べる食事ですから。
- どちらもうまくいっていると思います。
- これは私にも当てはまります。料理をする気がないときはいつもピザを買いますが、最初の広告で挙げられていたような「前向きな」動機からではありません。
評価のように聞こえる回答の例：
- どちらの広告も何かが欠けており、（最後のロゴを除けば）そのレストランとのつながりを感じさせるというよりは、ごくありふれたものになっています。
- 具材だけでなく、焼き上がったピザも写っていた
- ピザを食べて楽しそうに笑っている人たち
- より共感しやすく、選ばれたイメージもまた共感しやすいものでした――例えば、若い世代や有色人種など……
この傾向から、多くの人は「自分個人にとってどの広告の影響が大きかったか」ではなく、「一般的にどの広告が最も効果的だと考えられるか」を報告していたことがうかがえます。
こうした場面で、生体計測データが真価を発揮します。呼吸数を分析してどの広告が最も興奮を誘ったかを確認したり、アイトラッキングを用いてどのシーンが最も注目を集めたかを把握したりすることができるのです。
調査の回答は、生体認証データの分析に役立ちます。
アンケート回答は、アイトラッキング、表情分析、音声分析、呼吸データなどのデータをセグメント化するためにも活用できます。「データをセグメント化する」とは、ある地域で育った人と別の地域で育った人のデータを比較できることを意味します。また、子供と同居している人とそうでない人を比較することも可能です。
効果的な戦略としては、人口統計に関する質問を、利用可能な広告ターゲティングの選択肢と整合させることです。性別で広告をターゲティングできる場合は、回答者に性別を尋ね、データを性別ごとに分析できるようにしましょう。そうすることで、調査結果を戦略の策定に活かすことができます。
例
例えば、イル・マルテッロ社が子供連れの消費者をターゲットにしようとしているとします。同社は、子供連れの参加者が、子供が登場するシーンにおいて、より注意を向けるかどうかを知りたいと考えています。そこで、子供や家族が登場するシーンをより多く盛り込んだ広告を作成することを検討しています。
ソーシャル広告の中から、子供、大人、ピザが登場する2つの異なるシーンを選びました。グラフは、子供と同居していると回答した参加者（オレンジ）と、子供と同居していない参加者（青）が注目した箇所を比較したものです。これは、アンケートの回答に基づいてデータを抽出・分類した例です。提示されているデータは、各グループの平均値を表しています。
このデータから、『イル・マルテッロ』については一長一短の傾向が見られる。
第1シーンでは、子供連れの参加者は子供2よりも子供1の方を多く見ていた。子供連れの参加者は、子供連れでない参加者と比べて、子供たちを見る時間が長かった。また、子供連れの参加者は、子供連れでない参加者と比べて、テーブルの上のピザを見ることに強い関心を示していた。
2番目のシーンでは、子供連れの参加者は、子供を連れない参加者よりも子供の方を多く見ていました。一方、子供を連れない参加者は、子供を連れない参加者よりもピザの方を多く見ており、これは前のシーンで見られた傾向とは逆の結果でした。
ソリューション
イル・マルテッロ社は、子供や家族が登場するシーンに対して、こうした参加者が一貫して異なる反応を示すという明確な証拠がないため、子供連れの潜在顧客をターゲットにした個別の広告を作成する価値はないと判断する可能性がある。また、シーンに対する反応が異なった理由を明らかにするため、さらなる調査を行うという選択肢もある。
音声について：ナレーターはシーン1で「子供たちとの思い出を作るために」と、子供について明確に言及しています。シーン2では、「ピザを注文するだけ」と述べています。今後の実験として、映像の順序を入れ替えつつ、音声はそのままにするように動画を編集してみるのも一案でしょう。
前の場面：シーン1の場合、前の場面ではバレリーナたちが床に座ってピザを食べている。シーン2の場合、前の場面では男性たちがテレビの前でビールを飲みながらピザを食べている。場面を切り替えることで、前の場面が、選択されたシーンに対する反応にどのように影響しているかをより深く理解できるだろう。
閲覧順序：このデータは、参加者がこの広告を初めて閲覧した時点のものです。2回目の閲覧のみ、あるいは2回の閲覧の平均値のみを分析して、同様の傾向が見られるかどうかを確認するのは比較的簡単でしょう。
別の比較：この問題を徹底的に解明するためには、子供がいる参加者が、子供が登場する場面と登場しない場面に対して、それぞれどのように反応したかについても調べる必要があるだろう。
以下は、人口統計調査データの一部をまとめたものです。これは、データを絞り込むために使用できたその他の分類を示しています。
結論
アンケート調査と生体認証を組み合わせることで、より精緻で強力な分析が可能になります。生体認証はアンケート回答に深みを加え、研究者がデータをより深く掘り下げるのに役立ちます。一方、アンケート調査は、研究者が生体認証データから実用的な知見を引き出すのに役立ちます。