相関分析
2つのデータの関係性の強さを数値化して分析する手法のこと。相関分析の結果を相関係数という。
相関係数は、データの単位に関係なく、-1から1の間で示される。
相関係数が1に近づくと正の相関の関係が強くなり、-1に近づくと負の相関が強くなる。０に近づくと関係性が弱くなる。
顧客満足度調査を実施した場合、総合的な満足度に影響を与えている要因となっている具体的な因子を特定する場合などに活用される。
活用のヒント
・数値化はエクセル関数を使用して算出することができる。
・サンプルデータを使っての相関係数の求め方
=PEARSON （変数１のエリアの指定, 変数２のエリアの指定）
・母集団のデータを使っての相関係数の求め方
=CORREL（変数１のエリアの指定, 変数２のエリアの指定）
※サンプルデータと母集団のデータを使っての分析の場合には （例 サービスレベルとCS）”Pearson関数”を使う
評価項目毎に総合満足との相関を数値化した結果、上記については理解度や一次j解決度が、総合満足度に与える影響がかなり強いことがわかる。（結果が「1」に近いほど、相関性があると判断）
総合満足を高めるためには、より分かりやすい説明をする能力と最初の電話にて解決する能力を高めなければならないことになる。
次のステップとして、解決に「5」や「1」の評価となった顧客のコメント分析を行なう。
