どの CSAT・CES を使っていますか
CSAT には統一された尺度がありません。1–5 が最も一般的で、1–7 や 1–10 も使われます。ツールでは尺度と、上位いくつのボックスを「満足」と数えるかを選べます。報告時は必ず数えたボックスを明記してください(例:「トップ 2 ボックス、5 段階の 4–5」)。トップ 1 とトップ 2 の割合は比較できません。
CES には方向が逆の 2 つの版があります。7 段階の同意設問(1 = まったくそう思わない、7 = とてもそう思う)は Dixon、Toman、DeLisi(2013)が示したもので、高いほど良く、同意の割合(5–7)か平均値を報告します。元の設問(Dixon、Freeman、Toman 2010)は「ご依頼の解決のために、あなた自身はどの程度の労力を費やしましたか?」で、1(とても少ない)から 5(とても多い)まで。こちらは低いほど良い指標です。ツールは方向を常に表示し、この尺度では労力が少ない 1–2 を好意的とみなします。
0–10 の推奨意向の設問には NPS 計算ツールを使ってください。
「良い」CSAT や CES の水準はありますか
このページでは「良い」CSAT や CES の数値を示しません。公開されているベンチマークは業界、評価する接点、設問の文言と尺度、調査方法、調査対象によって変わり、他社の数値をそのまま自社と比べられることはまれです。より信頼できる基準は自社の推移です。毎回同じ設問・尺度・ボックスの定義で測り、2 グループの検定や信頼区間で本当の変化と標本誤差を見分けてください。
計算方法
好意的回答の割合 p = x / n。x は好意的なボックス(例:5 段階の 4–5、7 段階 CES の 5–7、1–5 の労力設問の 1–2)の回答数です。Wilson 区間 = [p + z²/2n ± z·√(p(1 − p)/n + z²/4n²)] / (1 + z²/n) で、割合が 100% に近くても 0–100% の範囲に収まります。
平均値の区間は x̄ ± t(n − 1) · s / √n で、s は標本標準偏差(除数 n − 1)です。ウェイト付きデータでは重み付きの割合と平均値を使い、n の代わりに Kish の有効標本サイズ n = (Σw)² / Σw² を用います。
独立した 2 グループの比較:割合はプールした分散による z = (p_B − p_A) / √[p̄(1 − p̄)(1/n_A + 1/n_B)] と、差に対する Newcombe のハイブリッド・スコア区間。平均値は Welch の t = (x̄_B − x̄_A) / √(s_A²/n_A + s_B²/n_B) で、自由度は Welch–Satterthwaite の式で求めます。
計算例:サンプルデータの CSAT
「サンプルデータを使う」で読み込む架空のカスタマーサポート調査には 480 人の回答者がいて、472 人が 1–5 の満足度設問に回答しました(無回答 8 人)。4 または 5 を選んだのは 298 人なので、CSAT(トップ 2 ボックス)= 298 / 472 = 63.1% です。
95% の Wilson 信頼区間は 58.7%〜67.4% です。平均値は 3.828、標準偏差は 0.880 で、標準誤差 = 0.880 / √472 = 0.0405、自由度 471 の t 区間は 3.75〜3.91 です。7 段階の努力設問では、68.8% が「会社のおかげで簡単に解決できた」に同意(5–7)しています(平均 5.15)。
サポート窓口別の CSAT は チャット 78.8%(n = 132)、メール 48.9%(n = 94)、電話 59.4%(n = 160)、セルフサービス 61.6%(n = 86) です。チャット(その他との差 +21.7 ポイント)とメール(その他との差 −17.7 ポイント)は 95% 水準でその他の回答者と有意に異なり、ほかの窓口の差は標本誤差の範囲内です。これは架空の数値で、業界のベンチマークではありません。
向いている場面・向いていない場面
読み方の目安:差の信頼区間が 0 を含まなければ(95% 水準で p < 0.05 と同じ)、2 グループの差は標本誤差を超えています。割合と平均値は食い違うことがあり、トップボックスの回答が増えても平均値はほとんど動かない場合があります。どの数値にも尺度とボックスの定義を添え、1–5 の労力尺度では平均値の低下が改善を意味することに注意してください。
- 向いている:1–5、1–7、1–10 尺度の満足度または労力の設問が 1 つある。
- 向いている:誤差の幅つきで CSAT や CES を報告したい、または 2 つの調査回・窓口・チームが本当に違うか確かめたい。
- 向いている:回答者単位のデータから、トップボックスの割合と平均値をセグメント別に並べて見たい。
- 向いていない:2 グループが同じ回答者(同じパネルへの再調査)で、独立標本の検定が当てはまらない。
- 向いていない:他社が公表した数値と比べたい。設問・尺度・標本が異なるため、自社の推移を追ってください。
- 向いていない:満足度を左右する要因を知りたい。属性評価にキードライバー分析を使ってください。