ユーザー満足度の調査分析方法

中嶋です。
今月より、IT投資マネジメント情報局のブログメンバーに参画しました。といっても、IT投資マネジメント領域についてはまだまだ素人ですので、暖かい目で見守っていただければ幸いです。

今回は、先日プレスリリースとして公開された、IDCのマネジメントに関する調査レポートについて触れたいと思います。
※Project Failure is all about Business Perceptions（原文はこちら）

このレポートの中では、プロジェクトの主な失敗要因としてポイントを6つ挙げています。

1. Inadequate project prioritisation and selection processes.
2. Changing scope during the project.
3. A lack of transparency beyond the IT management level.
4. Insufficient executive involvement in IT project governance.
5. Vagueness of the businesses' expected needs or project outcomes.
6. No formalised mechanism for capturing and analysing end-user satisfaction with IT service delivery.

どれもよくある話ですね。

特に2.と5.は、私自身がメンバーとしてプロジェクトに関わっていたときから顕在化していました。相変わらず失敗要因の1つとして挙げられているところを見ると、マネジメント領域で改善・貢献出来るところは、まだまだたくさんあると感じます。

今回注目したのは、6.「ユーザー満足度の調査分析方法が確立されていない」で、確かにユーザー満足度が分かれば、ITプロジェクトの振り返りもより効果的な活動になると思います。例えば、要件がユーザーの求めるものとマッチしていたか、マッチしていなかった場合は何が足りなかったか、といった感じです。私もプロジェクトの振り返りを何度か行いましたが、あくまでプロジェクト内部での振り返りで、ユーザーに対する影響調査までは踏み込めていません。

では、ユーザー満足度はどのように調査分析すればよいのでしょうか？私は、テキストマイニングが解決策の1つとして有効に機能するのではないかと考えます。SNS等に書き込まれたささいなつぶやきから、良い評価・悪い評価を解析出来れば、ユーザー満足度の測定も可能になるはずです。ビッグデータの利活用ですね。

ただ、こんな調査結果も出ています。
日本データマネジメントコンソーシアムのアンケート調査結果ですが、ビッグデータの利活用は検証段階の企業も含めて3割程度しかなく、また米国と比較してもまだまだ後発と言えます。
※詳しくは、「IT Leaders～データマネジメント実態調査」の記事をご確認下さい。

ビッグデータ利活用が進まない主な理由は、

• データ利活用の目的があいまい
• データ分析が出来る人材確保が困難、分析のための組織が無い
• 投資対効果の説明が難しい

の3つだそうです。その一方で、ビッグデータの利活用が重要であると認識している企業は半数以上あるという結果も出ています。データを有効活用したくても、分析出来る人材がいないからやれないのかもしれません。データの解析が出来る人材、データサイエンティストと呼ばれる人材が多く輩出されることで、データの利活用が進んでいくことを願います。そして、データサイエンティストと一緒になって、自分が携わったITプロジェクトの効果を測定してみたいものです。

勿論、効果測定結果を見てプロジェクトの改善にどう活かすのか？といった仕組みは考えないといけません。いつやるか？も含めて、じっくり考えたいです。