満足度・不満足度プロットの読み方
プロットの各点は 1 つの機能です。縦軸は満足度係数 CS+（その機能を提供するとどれだけ満足度が上がるか）、横軸は不満足度係数の絶対値 |CS−|（欠けるとどれだけ不満が生じるか）です。右上は一元的品質、右下は当たり前品質で、最初に押さえるべき機能です。左上は魅力的品質で、基本を固めたうえで差別化に使います。左下は無関心品質です。
品質区分は時間とともに移り変わります。今日の魅力的品質も競合が追随すると一元的品質になり、やがて当たり前品質になります。セグメントによって結果が異なることも多いため、ワークスペースのクロス集計でグループ別に比較してください。
計算式
CS+ =（A + O）/（A + O + M + I）、CS− = −（O + M）/（A + O + M + I）。A、O、M、I は魅力的・一元的・当たり前・無関心品質に分類された人数です。R（逆品質）と Q（懐疑的品質）は割合には含めますが、係数からは除きます。CS+ は Better 係数とも呼ばれ 0〜1、CS− は Worse 係数とも呼ばれ −1〜0 の値をとります。
Fong の検定：最も多い 2 区分の人数を a、b、分類できた回答の総数を n とすると、|a − b| ≥ 1.65 × √((a + b)(2n − a − b) / 2n) のとき 1 位が明確に上回っていると判定します。そうでなければ「明確な区分なし」と表示します。
分析例
「サンプルデータを使う」をクリックすると、架空のフードデリバリーアプリの調査データが読み込まれます。回答者 300 人が 6 つの機能について充足時と不充足時の質問に答え、重要度も自己申告しています。「配達員のリアルタイム追跡」では、両方に答えた 294 人のうち 41.8% が一元的品質、21.1% が魅力的品質、16.3% が当たり前品質でした。CS+ =（62 + 123）/（62 + 123 + 48 + 43）= 0.67、CS− = -0.62 です。一元的品質と魅力的品質の差は 61 で、Fong の検定の臨界値 18.6 を上回るため、一元的品質と判定できます。
「正確な配達予定時刻」は当たり前品質です（48.1%、CS− -0.73）。できていても褒められませんが、欠けると満足度を最も損ないます。「誕生日の無料デザート」は魅力的品質です（50.3%、CS+ 0.62、CS− はわずか -0.15）。「販促のプッシュ通知」は無関心品質が中心で、さらに 34.9% が逆品質と答えています。つまり、ないほうがよいと考える人たちです。
「ワンタップ再注文」は検定の意味をよく示しています。一元的品質が 89 人、魅力的品質が 85 人で、差の 4 は臨界値 18.2 を大きく下回るため、明確な区分はありません。それでも CS+ は 0.62 で、満足度を十分に高める機能だと分かります。
向いているケースと向いていないケース
狩野モデル分析は「どの機能が必須で、どの機能が加点要素か」に答える手法で、商品企画の初期段階に向いています。
- 製品やサービスのロードマップで、作る・残す・やめる機能を決めるとき。
- 価格調査やコンジョイント分析の前に、基本的な期待と差別化要素を切り分けるとき。
- セグメント間や時点間で、機能の受け止め方を比べるとき。
- 回答者が具体的に想像できない機能。説明や提示がないと回答が無関心に偏ります。
- サンプルが小さい場合。1 機能あたり数十人程度では、Fong の検定で明確な区分が出ることはまれです。
- 予算内で機能の優先順位を決める場合。重要度評価、MaxDiff、コンジョイント分析と組み合わせてください。
結果の解釈
まず当たり前品質を満たし、次に CS+ と |CS−| の大きさに応じて一元的品質に投資し、魅力的品質で差別化を図ります。Fong の検定で明確な区分が出ないときは、最頻区分ではなく係数を見て、自己申告の重要度も判断材料にしてください。逆品質の割合が高い場合は、その機能をはっきり望まない層がいることを示しています。