(57)【要約】      （修正有）【課題】商品またはサービスの提供者の構成員またはユーザによる評価結果に、構成員体験またはユーザ体験がどのように影響するかを分析するためのコンピュータシステムおよびそのコンピュータシステムにおいて実行される方法およびプログラムを提供する。【解決手段】コンピュータシステムは、商品またはサービスを提供する提供者の複数の構成員が商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第１の評価結果を受信し（Ｓ４０１）、商品またはサービスの提供を受ける複数のユーザが商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第２の評価結果を受信し（Ｓ４０２）、複数の第１の評価結果および複数の第２の評価結果を統計的に分析し（Ｓ４０３）、分析結果を出力する（Ｓ４０４）。【選択図】図４
2020009469.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
本明細書に記載の発明。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価結果を分析するためのコンピュータシステムおよびそのコンピュータシステムにおいて実行される方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、企業は、「顧客満足度（ＣＳ）」を向上させるよう努めていた。特許文献１は、顧客満足度に関する分析のための装置を開示している。特許文献１の装置は、定量アンケート結果に基づいて、商品とその購入意欲との関係を分析する。
【０００３】
近年、企業の収益向上に直結するのは、必ずしも「顧客満足度」に限定されないこと、「顧客満足度」に加えてまたは「顧客満足度」に代えて、「顧客満足度」以外の所望の評価指標を向上させることも企業の収益向上につながることがわかってきた。所望の評価指標の向上、ひいては、企業の収益向上のためには、顧客からの声を読み解いて、限りある資源をどのように割り当てるかがカギとなる。
【０００４】
サービスプロフィットチェーン（Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｆｉｔ  Ｃｈａｉｎ）という理論が知られている。従業員満足がサービス品質の向上につながり、サービス品質の向上が顧客満足につながり、顧客満足の向上が収益向上につながるという理論である。しかしながら、この理論を検証する手法は確立されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−７６５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、商品またはサービスの提供者の構成員またはユーザによる評価結果に、構成員体験またはユーザ体験がどのように影響するかを分析するためのコンピュータシステムおよびそのコンピュータシステムにおいて実行される方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態におけるコンピュータシステムは、商品またはサービスを提供する提供者の複数の構成員が前記商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第１の評価結果を受信する第１の受信手段であって、前記複数の第１の評価結果はそれぞれ、前記商品またはサービスの提供を受けるユーザが体験し得る複数のユーザ体験の、それぞれの構成員による評価に関連付けられている、第１の受信手段と、前記商品またはサービスの提供を受けた複数のユーザが前記商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第２の評価結果を受信する第２の受信手段であって、前記複数の第２の評価結果のそれぞれは、それぞれのユーザが体験する前記複数のユーザ体験の、それぞれのユーザによる評価に関連付けられている、第２の受信手段と、前記複数の第１の評価結果および前記複数の第２の評価結果を統計的に分析する分析手段と、前記分析手段による分析結果を出力する出力手段とを備える。
【０００８】
一実施形態において、前記分析手段は、前記複数の第１の評価結果および前記複数の第２の評価結果に基づいて、前記複数のユーザ体験の前記複数のユーザによる評価と前記複数のユーザ体験の前記複数の構成員による評価とを比較する比較手段と、前記比較手段による比較の結果に基づいて、前記分析結果を生成する生成手段とを備える。
【０００９】
一実施形態において、コンピュータシステムは、前記複数の構成員が職場を評価した結果を示す複数の第３の評価結果を受信する第３の受信手段であって、前記複数の第３の評価結果はそれぞれ、それぞれの構成員が体験する複数の構成員体験の、それぞれの構成員による評価に関連付けられている、第３の受信手段をさらに備え、前記分析手段は、前記複数の第１の評価結果、前記複数の第２の評価結果および前記複数の第３の評価結果を統計的に分析する。
【００１０】
一実施形態において、前記分析手段は、前記複数の第１の評価結果および前記複数の第２の評価結果に基づいて、前記複数のユーザ体験の前記複数のユーザによる評価と前記複数のユーザ体験の前記複数の構成員による評価とを比較する比較手段と、前記比較手段による比較の結果に基づいて、前記分析結果を生成する生成手段とを備える。
【００１１】
一実施形態において、前記分析手段は、前記複数の第１の評価結果および前記複数の第３の評価結果に基づいて、前記複数のユーザ体験のうちの１つと前記複数の構成員体験との相関関係を算出する算出手段をさらに備え、前記生成手段は、前記相関関係にさらに基づいて、前記分析結果を生成する。
【００１２】
一実施形態において、前記分析手段は、前記複数の第１の評価結果のうちの１つの第１の評価結果と、所定の値とを比較する第２の比較手段と、前記第２の比較手段による比較結果および前記複数の第３の評価結果に基づいて、前記複数のユーザ体験のうちの１つと前記複数の構成員体験との相関関係を算出する算出手段とをさらに備え、前記生成手段は、前記比較手段による比較の結果と前記相関関係とに基づいて、前記分析結果を生成する。
【００１３】
一実施形態において、前記所定の値は、前記複数の第１の評価結果の平均値、前記複数の第２の評価結果の平均値のうちの１つである。
【００１４】
一実施形態において、前記生成手段は、前記相関関係および前記比較の結果に基づいて、前記分析結果を生成し、前記分析結果は、前記第２の評価結果を向上させるために改善すべき構成員体験を特定する。
【００１５】
一実施形態において、前記分析結果は、前記ユーザ体験に影響を及ぼす構成員体験を特定する。
【００１６】
一実施形態において、前記比較手段は、前記複数のユーザ体験のうちの少なくとも１つのユーザ体験について、前記複数の第１の評価結果に関連付けられている前記複数の構成員による評価の平均値と、前記複数の第２の評価結果に関連付けられている前記複数のユーザによる評価の平均値との差分をとることによって、前記複数のユーザ体験の前記複数のユーザによる評価と前記複数のユーザ体験の前記複数の構成員による評価とを比較する。
【００１７】
一実施形態において、前記分析手段は、前記複数の第２の評価結果に基づいて、前記複数のユーザ体験の前記第２の評価結果に対する影響度を算出する影響度算出手段と、前記影響度算出手段によって算出された影響度に基づいて、前記複数のユーザ体験のうちの少なくとも１つのユーザ体験を決定する決定手段とをさらに備え、前記比較手段は、前記決定されたユーザ体験について、前記複数のユーザ体験の前記複数のユーザによる評価と前記複数のユーザ体験の前記複数の構成員による評価とを比較する。
【００１８】
一実施形態において、前記分析結果は、前記第２の評価結果を向上させるために改善すべきユーザ体験を特定する。
【００１９】
一実施形態において、前記第１の評価結果のそれぞれは、それぞれの構成員が前記商品またはサービスを他人に推奨したいという推奨意向の度合いを示す推奨意向度を含む。
【００２０】
一実施形態において、前記第２の評価結果のそれぞれは、それぞれのユーザが前記商品またはサービスを他人に推奨したいという推奨意向の度合いを示す推奨意向度を含む。
【００２１】
本発明の一実施形態におけるコンピュータシステムは、商品またはサービスを提供する提供者の複数の構成員が前記商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第１の評価結果を受信する第１の受信手段であって、前記複数の第１の評価結果はそれぞれ、前記商品またはサービスの提供を受けるユーザが体験し得る複数のユーザ体験の、それぞれの構成員による評価に関連付けられている、第１の受信手段と、前記複数の構成員が職場を評価した結果を示す複数の第３の評価結果を受信する第３の受信手段であって、前記複数の第３の評価結果はそれぞれ、それぞれの構成員が体験する複数の構成員体験の、それぞれの構成員による評価に関連付けられている、第３の受信手段と、前記複数の第１の評価結果および複数の前記第３の評価結果を統計的に分析する分析手段と、前記分析手段による分析結果を出力する出力手段とを備える。
【００２２】
一実施形態において、前記分析手段は、前記複数の第１の評価結果および前記複数の第３の評価結果に基づいて、前記複数のユーザ体験のうちの１つと前記複数の構成員体験との相関関係を算出する算出手段と、前記相関関係に基づいて、前記分析結果を生成する生成手段とを備える。
【００２３】
一実施形態において、前記分析結果は、前記ユーザ体験に影響を及ぼす構成員体験を特定する。
【００２４】
本発明の一実施形態における、コンピュータシステムにおいて実行される方法は、商品またはサービスを提供する提供者の複数の構成員が前記商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第１の評価結果を受信することであって、前記複数の第１の評価結果はそれぞれ、前記商品またはサービスの提供を受けるユーザが体験し得る複数のユーザ体験の、それぞれの構成員による評価に関連付けられている、ことと、前記商品またはサービスの提供を受けた複数のユーザが前記商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第２の評価結果を受信することであって、前記複数の第２の評価結果のそれぞれは、それぞれのユーザが体験する前記複数のユーザ体験の、それぞれのユーザによる評価に関連付けられている、ことと、前記複数の第１の評価結果および前記複数の第２の評価結果を統計的に分析することと、分析結果を出力することとを含む。
【００２５】
一実施形態において、方法は、前記複数の構成員が職場を評価した結果を示す複数の第３の評価結果を受信することであって、前記複数の第３の評価結果はそれぞれ、それぞれの構成員が体験する複数の構成員体験の、それぞれの構成員による評価に関連付けられている、ことをさらに含み、前記分析することは、前記複数の第１の評価結果、前記複数の第２の評価結果および前記複数の第３の評価結果を統計的に分析することを含む。
【００２６】
本発明の一実施形態における、コンピュータシステムにおいて実行される方法は、商品またはサービスを提供する提供者の複数の構成員が前記商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第１の評価結果を受信することであって、前記複数の第１の評価結果はそれぞれ、前記商品またはサービスの提供を受けるユーザが体験し得る複数のユーザ体験の、それぞれの構成員による評価に関連付けられている、ことと、前記複数の構成員が職場を評価した結果を示す複数の第３の評価結果を受信することであって、前記複数の第３の評価結果はそれぞれ、それぞれの構成員が体験する複数の構成員体験の、それぞれの構成員による評価に関連付けられている、ことと、前記複数の第１の評価結果および複数の前記第３の評価結果を統計的に分析することと、分析結果を出力することとを含む。
【００２７】
本発明の一実施形態において、コンピュータシステムにおいて実行されるプログラムが提供され、前記コンピュータシステムは、プロセッサを備え、前記プログラムは、前記プロセッサによって実行されると、商品またはサービスを提供する提供者の複数の構成員が前記商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第１の評価結果を受信することであって、前記複数の第１の評価結果はそれぞれ、前記商品またはサービスの提供を受けるユーザが体験し得る複数のユーザ体験の、それぞれの構成員による評価に関連付けられている、ことと、前記商品またはサービスの提供を受けた複数のユーザが前記商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第２の評価結果を受信することであって、前記複数の第２の評価結果のそれぞれは、それぞれのユーザが体験する前記複数のユーザ体験の、それぞれのユーザによる評価に関連付けられている、ことと、前記複数の第１の評価結果および前記複数の第２の評価結果を統計的に分析することと、分析結果を出力することとを含む処理を前記プロセッサに行わせる。
【００２８】
一実施形態において、前記処理は、前記複数の構成員が職場を評価した結果を示す複数の第３の評価結果を受信することであって、前記複数の第３の評価結果はそれぞれ、それぞれの構成員が体験する複数の構成員体験の、それぞれの構成員による評価に関連付けられている、ことをさらに含み、前記分析することは、前記複数の第１の評価結果、前記複数の第２の評価結果および前記複数の第３の評価結果を統計的に分析することを含む。
【００２９】
本発明の一実施形態において、コンピュータシステムにおいて実行されるプログラムが提供され、前記コンピュータシステムは、プロセッサを備え、前記プログラムは、前記プロセッサによって実行されると、商品またはサービスを提供する提供者の複数の構成員が前記商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第１の評価結果を受信することであって、前記複数の第１の評価結果はそれぞれ、前記商品またはサービスの提供を受けるユーザが体験し得る複数のユーザ体験の、それぞれの構成員による評価に関連付けられている、ことと、前記複数の構成員が職場を評価した結果を示す複数の第３の評価結果を受信することであって、前記複数の第３の評価結果はそれぞれ、それぞれの構成員が体験する複数の構成員体験の、それぞれの構成員による評価に関連付けられている、ことと、前記複数の第１の評価結果および複数の前記第３の評価結果を統計的に分析することと、分析結果を出力することとを含む処理を前記プロセッサに行わせる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、商品またはサービスの提供者の構成員またはユーザによる評価結果に、構成員体験またはユーザ体験がどのように影響するかを分析するためのコンピュータシステムおよびそのコンピュータシステムにおいて実行される方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１Ａ】車メーカーＡ社で車を購入したユーザが車メーカーＡ社のサービスを評価するためのアンケート用紙１０の一例を示す図である。
【図１Ｂ】車メーカーＡ社の従業員が車メーカーＡ社のサービスを評価するためのアンケート用紙２０の一例を示す図である。
【図１Ｃ】車メーカーＡ社の従業員が車メーカーＡ社のサービスを評価するための追加のアンケート用紙３０の一例を示す図である。
【図１Ｄ】車メーカーＡ社の従業員が車メーカーＡ社の職場を評価するためのアンケート用紙４０の一例を示す図である。
【図２】本発明のコンピュータシステム１００が回答済みの複数のアンケート用紙１０、２０、３０、４０の回答結果から分析結果を提供することを模式的に示す図である。
【図３】ユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析するためのコンピュータシステム１００の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】ユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析するためのコンピュータシステム１００の処理４００の一例を示すフローチャートである。
【図５】ステップＳ４０３における複数の第１の評価結果および複数の第２の評価結果を統計的に分析する処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】ユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析するためのコンピュータシステム１００の別の処理６００の一例を示すフローチャートである。
【図７】ステップＳ６０３における複数の第１の評価結果および複数の第３の評価結果を統計的に分析する処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】ユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析するためのコンピュータシステム１００の処理６００の代替の処理８００の一例を示すフローチャートである。
【図９】ステップＳ８０３における複数の第１の評価結果および複数の第４の評価結果を統計的に分析する処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。
【００３３】
１．ユーザによる評価の結果および従業員による評価の結果の分析
図１Ａは、車メーカーＡ社で車を購入したユーザが車メーカーＡ社のサービスを評価するためのアンケート用紙１０の一例を示す。
【００３４】
アンケート用紙１０は、質問１と、質問２と、質問３とを含む。
【００３５】
質問１は、推奨意向度を問う質問である。図１Ａにおける「推奨意向度」とは、ユーザが評価対象を他のユーザに推奨したいかという観点からユーザが評価対象を評価した際の評価の度合（すなわち、ユーザが評価対象を他のユーザに推奨したいという推奨意向の度合）である。この例では、「評価対象」は、車メーカーＡ社の車を購入した際の車メーカーＡ社のサービスであるが、これに限定されない。「評価対象」は、任意の商品またはサービスであり得る。
【００３６】
ユーザは、質問１に対して推奨意向度を０点〜１０点の点数で回答する。例えば、ユーザは、車メーカーＡ社を親しい友人や知人に非常に推奨したい場合には１０点を付けることができ、車メーカーＡ社を親しい友人や知人に全く推奨したくない場合には０点を付けることができる。
【００３７】
質問２は、評価対象に関連してユーザが体験したユーザ体験が推奨意向度に対してどのように影響したかを問う質問である。ユーザは、質問２に対して、質問１で推奨意向度を決定するに際して各ユーザ体験がプラスに寄与したか、マイナスに寄与したか、どちらでもないかを回答する。
【００３８】
各ユーザ体験は、ヒトに関するユーザ体験、モノに関するユーザ体験、カネに関するユーザ体験、時間に関するユーザ体験、情報に関するユーザ体験等の複数の種類のユーザ体験を含む。ヒトに関するユーザ体験は、例えば、入店挨拶、案内、商品知識・アドバイス、マナー、親身さ、会計対応、退店挨拶等を含む。モノに関するユーザ体験は、例えば、商品種類、在庫、品質、配置、設備、立地等を含む。カネに関するユーザ体験は、例えば、価格、クーポンの有無、セール頻度等を含む。時間に関するユーザ体験は、例えば、対応のスムーズさ、会計までの早さ、店舗の混雑度等を含む。情報に関するユーザ体験は、例えば、ブランドイメージ、広告、知名度等を含む。
【００３９】
例えば、ユーザが、入店時の挨拶を心地よく感じたことで、車メーカーＡ社を他人に推奨したいと感じたときは、ユーザは、「入店挨拶」が推奨意向度に「プラスに寄与した」と評価をすることができる。例えば、ユーザが、会計対応を不快に感じたことで、車メーカーＡ社を他人に推奨したくないと感じたときは、ユーザは、「会計対応」が推奨意向度に「マイナスに寄与した」と評価することができる。
【００４０】
質問３は、質問２のユーザ体験が推奨意向度にプラスまたはマイナスに寄与した理由を問う質問である。ユーザは、質問３に対して、記述形式で回答する。例えば、ユーザが、商品説明が詳しかったことを理由に商品購入を十分に検討できたと感じたときは、ユーザは、「商品知識・アドバイス」について「商品説明が詳しかった」と評価することができる。例えば、ユーザが、在庫がなかったことを不満に感じたときは、ユーザは、「在庫」について「在庫がなかった」と評価することができる。
【００４１】
上述した例では、車メーカーＡ社という大きな括りでのユーザ体験についての質問に回答することを説明したが、例えば、車メーカーＡ社の特定の従業員から受けたユーザ体験についての質問に回答するようにしてもよい。例えば、質問２は、車メーカーＡ社の従業員１から受けたユーザ体験、車メーカーＡ社の従業員２から受けたユーザ体験、・・・車メーカーＡ社の従業員ｎから受けたユーザ体験が推奨意向度に対してどのように影響したかを問う質問であり得る。
【００４２】
図１Ｂは、車メーカーＡ社の従業員が車メーカーＡ社のサービスを評価するためのアンケート用紙２０の一例を示す。
【００４３】
アンケート用紙２０は、質問１と、質問２と、質問３とを含む。
【００４４】
質問１は、推奨意向度を問う質問である。図１Ｂにおける「推奨意向度」とは、従業員が評価対象を他人に推奨したいかという観点から従業員が評価対象を評価した際の評価の度合（すなわち、従業員が評価対象を他人に推奨したいという推奨意向の度合）である。この例では、「評価対象」は、車メーカーＡ社の車を購入する際の車メーカーＡ社のサービスであるが、これに限定されない。「評価対象」は、任意の商品またはサービスであり得る。
【００４５】
従業員は、質問１に対して推奨意向度を０点〜１０点の点数で回答する。例えば、従業員は、車メーカーＡ社を他人に非常に推奨したい場合には１０点を付けることができ、車メーカーＡ社を他人に全く推奨したくない場合には０点を付けることができる。
【００４６】
質問２は、評価対象に関連してユーザが体験し得るユーザ体験が推奨意向度に対してどのように影響したかを問う質問である。従業員は、質問２に対して、質問１で推奨意向度を決定するに際して、ユーザが体験し得る各ユーザ体験がプラスに寄与したか、マイナスに寄与したか、どちらでもないかを回答する。
【００４７】
各ユーザ体験は、ヒトに関するユーザ体験、モノに関するユーザ体験、カネに関するユーザ体験、時間に関するユーザ体験、情報に関するユーザ体験等の複数の種類のユーザ体験を含む。ヒトに関するユーザ体験は、例えば、入店挨拶、案内、商品知識・アドバイス、マナー、親身さ、会計対応、退店挨拶等を含む。モノに関するユーザ体験は、例えば、商品種類、在庫、品質、配置、設備、立地等を含む。カネに関するユーザ体験は、例えば、価格、クーポンの有無、セール頻度等を含む。時間に関するユーザ体験は、例えば、対応のスムーズさ、会計までの早さ、店舗の混雑度等を含む。情報に関するユーザ体験は、例えば、ブランドイメージ、広告、知名度等を含む。
【００４８】
例えば、従業員が、「入店挨拶」が自社の強みであると考えており、従業員が、ユーザが入店時の挨拶を心地よく感じるであろうから車メーカーＡ社を他人に推奨したいと感じたときは、従業員は、「入店挨拶」が推奨意向度に「プラスに寄与した」と評価をすることができる。例えば、従業員が、「会計対応」が自社の弱みであると考えており、従業員が、ユーザが会計対応を不快に感じるであろうから、車メーカーＡ社を他人に推奨したくないと感じたときは、従業員は、「会計対応」が推奨意向度に「マイナスに寄与した」と評価することができる。
【００４９】
質問３は、質問２のユーザが体験し得るユーザ体験が推奨意向度にプラスまたはマイナスに寄与した理由を問う質問である。従業員は、質問３に対して、記述形式で回答する。例えば、従業員が、ユーザが商品説明が詳しいことから商品購入を十分に検討できるであろうと推測したときは、従業員は、「商品知識・アドバイス」について「商品説明が詳しい」と評価することができる。例えば、従業員が、ユーザが在庫のなさを不満に感じるであろうと推測したときは、従業員は、「在庫」について「在庫がない」と評価することができる。
【００５０】
図１Ｃは、車メーカーＡ社の従業員が車メーカーＡ社のサービスを評価するための追加のアンケート用紙３０の一例を示す。
【００５１】
アンケート用紙３０は、アンケート用紙２０の次葉であり得、質問４を含む。
【００５２】
質問４は、質問２で評価対象に関連してユーザが体験し得るユーザ体験が推奨意向度に対してどのように影響したかを判断した際に、従業員が職場で体験する従業員体験がどのように寄与したかを問う質問である。従業員は、質問４に対して、質問２で寄与度を決定するに際して、従業員が職場で体験する各従業員体験がプラスに寄与したか、マイナスに寄与したか、どちらでもないかを回答する。
【００５３】
各従業員体験は、ヒトに関する従業員体験、モノに関する従業員体験、カネに関する従業員体験、時間に関する従業員体験、情報に関する従業員体験等の複数の種類の従業員体験を含む。ヒトに関する従業員体験は、例えば、同僚・後輩との関係、先輩との関係、店長との関係、職場の風土、会社の理念、研修等を含む。モノに関する従業員体験は、例えば、仕事内容、社会的意義、将来性、成長土壌、福利厚生、設備、立地等を含む。カネに関する従業員体験は、例えば、給与、報酬・ボーナス、残業代等を含む。時間に関する従業員体験は、例えば、労働時間、有給休暇の取りやすさ、産休・育休の取りやすさ等を含む。情報に関する従業員体験は、例えば、安定性、ブランドイメージ、知名度等を含む。
【００５４】
例えば、従業員が、質問２で「入店挨拶」というユーザ体験がプラスに寄与したと評価した要因が、同僚・後輩との関係との関係が良好であることであると考えた場合、従業員は、「入店挨拶」に対して、「同僚・後輩との関係」が「プラスに寄与した」と評価をすることができる。例えば、従業員が、質問２で「商品知識・アドバイス」というユーザ体験がマイナスに寄与したと評価した要因が、充実した研修によって知識を得られたものの、先輩との関係および店長との関係が悪く、商品情報について質問をしても答えてくれないことであると考えた場合、従業員は、「商品知識・アドバイス」に対して、「研修」が「プラスに寄与した」が、「先輩との関係」および「店長との関係」が「マイナスに寄与した」と評価をすることができる。
【００５５】
上述した例では、車メーカーＡ社という大きな括りでのユーザ体験についての質問に回答することを説明したが、例えば、車メーカーＡ社の特定の従業員（例えば、自身または他の従業員）から受け得るユーザ体験についての質問に回答するようにしてもよい。例えば、質問２は、車メーカーＡ社の従業員１から受け得るユーザ体験、車メーカーＡ社の従業員２から受け得るユーザ体験、・・・車メーカーＡ社の従業員ｎから受け得るユーザ体験が推奨意向度に対してどのように影響したかを問う質問であり得る。このように、本発明における質問は、従業員同士が互いに評価し合う３６０度評価の仕組みにおける質問であり得る。
【００５６】
図１Ｄは、車メーカーＡ社の従業員が車メーカーＡ社の職場を評価するためのアンケート用紙４０の一例を示す。
【００５７】
アンケート用紙４０は、質問１と、質問２と、質問３とを含む。
【００５８】
質問１は、推奨意向度を問う質問である。図１Ｄにおける「推奨意向度」とは、従業員が職場を他人に推奨したいかという観点から従業員が職場を評価した際の評価の度合（すなわち、従業員が職場を他人に推奨したいという推奨意向の度合）である。ここで「職場」は、一般的に理解されるとおり、従業員が実際に働く物理的な空間のみならず、従業員が所属する社会的な空間も含み得る。
【００５９】
従業員は、質問１に対して推奨意向度を０点〜１０点の点数で回答する。例えば、従業員は、車メーカーＡ社の職場を他人に非常に推奨したい場合には１０点を付けることができ、車メーカーＡ社の職場を他人に全く推奨したくない場合には０点を付けることができる。
【００６０】
質問２は、職場において従業員が体験し得る従業員体験が推奨意向度に対してどのように影響したかを問う質問である。従業員は、質問２に対して、質問１で推奨意向度を決定するに際して、従業員が体験した各従業員体験がプラスに寄与したか、マイナスに寄与したか、どちらでもないかを回答する。
【００６１】
各従業員体験は、ヒトに関する従業員体験、モノに関する従業員体験、カネに関する従業員体験、時間に関する従業員体験、情報に関する従業員体験等の複数の種類の従業員体験を含む。ヒトに関する従業員体験は、例えば、同僚・後輩との関係、先輩との関係、店長との関係、職場の風土、会社の理念、研修等を含む。モノに関する従業員体験は、例えば、仕事内容、社会的意義、将来性、成長土壌、福利厚生、設備、立地等を含む。カネに関する従業員体験は、例えば、給与、報酬・ボーナス、残業代等を含む。時間に関する従業員体験は、例えば、労働時間、有給休暇の取りやすさ、産休・育休の取りやすさ等を含む。情報に関する従業員体験は、例えば、安定性、ブランドイメージ、知名度等を含む。
【００６２】
例えば、ユーザが、先輩との関係を良好に感じたことで、車メーカーＡ社の職場を他人に推奨したいと感じたときは、ユーザは、「先輩との関係」が推奨意向度に「プラスに寄与した」と評価をすることができる。例えば、ユーザが、給与を不満に感じたことで、車メーカーＡ社を他人に推奨したくないと感じたときは、ユーザは、「給与」が推奨意向度に「マイナスに寄与した」と評価することができる。
【００６３】
質問３は、質問２の従業員が体験した従業員体験が推奨意向度にプラスまたはマイナスに寄与した理由を問う質問である。従業員は、質問３に対して、記述形式で回答する。例えば、従業員が、研修の内容が充実していたことから車メーカーＡ社の職場が良いと感じたときは、従業員は、「研修」について「研修の内容が充実している」と評価することができる。例えば、従業員が、先輩の教育態度が不真面目であることから車メーカーＡ社の職場に不満を感じたときは、従業員は、「先輩との関係」について「先輩が不真面目である」と評価することができる。
【００６４】
図２は、本発明のコンピュータシステム１００が回答済みの複数のアンケート用紙１０、２０、３０、４０の回答結果から分析結果を提供することを模式的に示す。
【００６５】
車メーカーＡ社で車を購入した複数のユーザが、アンケート用紙１０において車メーカーＡ社のサービスを評価し、車メーカーＡ社の従業員が、アンケート用紙２０、３０において車メーカーＡ社のサービスを評価し、車メーカーＡ社の従業員が、アンケート用紙４０において車メーカーＡ社の職場を評価した後、複数のアンケート用紙１０、２０、３０、４０の回答結果が、本発明のコンピュータシステム１００に入力される。本発明のコンピュータシステム１００は、入力された回答結果を処理し、分析結果を出力する。
【００６６】
ここで、複数の回答結果が本発明のコンピュータシステム１００にどのように入力されるかは問わない。例えば、複数の回答結果は、アンケート用紙１０、２０、３０、４０をスキャンすることによって入力されてもよいし、手動入力によって本発明のコンピュータシステム１００に入力されてもよいし、複数の回答結果を格納している記憶媒体を介して本発明のコンピュータシステム１００に入力されてもよいし、ネットワーク等を介して本発明のコンピュータシステム１００に入力されてもよい。複数の回答結果がネットワーク等を介して入力される場合は、ネットワークの種類を問わない。例えば、複数の回答結果は、インターネットを介して入力されてもよいし、ＬＡＮを介して入力されてもよい。
【００６７】
本来、ユーザによるユーザ体験の評価と、従業員によるユーザ体験の評価とは、一致していることが好ましい。従業員が強みだと考えているユーザ体験がユーザ満足につながっており、労力対効果が最高となるからである。ユーザによるユーザ体験の評価と、従業員によるユーザ体験の評価とが一致していない場合、労力対効果において改善の余地があるため、そのようなユーザ体験は、改善または検討されるべきである。ユーザによるユーザ体験の評価と、従業員によるユーザ体験の評価とを一致させることにより、従業員の思いが最大限にユーザに伝わることになり、ひいては、ユーザの満足の向上、企業の売上向上につながり得る。
【００６８】
本発明のコンピュータシステム１００によって提供される分析結果は、ユーザが感じるユーザ体験と、従業員が自負するユーザ体験とのギャップを特定することができる。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、複数のアンケート用紙１０の回答結果を分析することにより、ユーザによる商品またはサービスの推奨意向度に対するユーザ体験の影響度を特定し、複数のアンケート用紙２０の回答結果を分析することにより、従業員による商品またはサービスの推奨意向度に対するユーザ体験の影響度を特定し、それらの影響度のギャップを明らかにする。これにより、従業員が強みだと考えている或いは自負しているユーザ体験が、ユーザの満足につながっているかどうかを判断することができる。従業員が強みだと考えていない或いは自負していないユーザ体験が、ユーザの満足につながっているかどうかも判断することができる。強みだと考えているにもかかわらずユーザの満足につながっていないユーザ体験は、改善すべきユーザ体験であり、強みだと考えていないにもかかわらずユーザの満足につながっているユーザ体験は、注力の配分を検討すべきユーザ体験となる。
【００６９】
改善すべきユーザ体験または注力の配分を検討すべきユーザ体験が特定されたとしても、それらのユーザ体験を改善するために、または、注力を配分するために、具体的にどのような施策を打つべきか不明な場合がある。しかしながら、従業員体験を改善すること、または、従業員体験に対する注力を配分することが目的であれば、具体的な施策に想到しやすい、または、具体的な施策を講じやすい。
【００７０】
本発明のコンピュータシステム１００によって提供される分析結果はまた、ユーザ体験に及ぼす影響が大きい従業員体験を特定することができる。例えば、改善すべきユーザ体験または注力の配分を検討すべきユーザ体験であると特定されたユーザ体験に及ぼす影響が大きい従業員体験を特定することができる。例えば、改善すべきユーザ体験を改善するために、改善すべき従業員体験がどれなのかを明らかにすることができる。例えば、注力の配分を検討すべきユーザ体験に対する注力を配分するために、注力を配分すべき従業員体験がどれなのかを明らかにすることができる。このように、ユーザ体験を改善するために、または、注力を配分するために、具体的にどのような施策を打つべきかを明確にすることができる。
【００７１】
本発明のコンピュータシステム１００によって提供される分析結果は、ユーザ体験に及ぼす影響が大きい従業員体験の影響がプラスの影響であるかマイナスの影響であるかを特定してもよい。
【００７２】
例えば、分析結果が、影響度が高い従業員体験がマイナスの影響を有していることを示す場合には、影響度がプラスになるように、この従業員体験を改善すべきである。また、この従業員体験を他の従業員体験よりも優先的に改善することが、ユーザ体験の改善、ひいては、ユーザの満足向上、企業の売上向上のために、効果的であることがわかる。
【００７３】
上述した例では、本発明のコンピュータシステム１００が、アンケート用紙１０、２０、３０、４０すべての回答結果に基づいて分析結果を出力することを説明したが、アンケート用紙１０、２０、３０、４０すべての回答結果を用いる必要はない。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、アンケート用紙３０の回答結果を用いることなく、アンケート用紙１０、２０、４０の回答結果に基づいて分析結果を出力することができる。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、アンケート用紙４０の回答結果を用いることなく、アンケート用紙１０、２０、３０の回答結果に基づいて分析結果を出力することができる。どちらの場合でも、本発明のコンピュータシステム１００によって提供される分析結果は依然として、ユーザが感じるユーザ体験と、従業員が自負するユーザ体験とのギャップを特定することができ、ユーザ体験に及ぼす影響が大きい従業員体験を特定することができる。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、アンケート用紙１０、３０の回答結果を用いることなく、アンケート用紙２０、４０の回答結果に基づいて分析結果を出力するようにしてもよい。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、アンケート用紙１０、４０の回答結果を用いることなく、アンケート用紙２０、３０の回答結果に基づいて分析結果を出力するようにしてもよい。この場合でも、本発明のコンピュータシステム１００によって提供される分析結果は依然として、ユーザ体験に及ぼす影響が大きい従業員体験を特定することができる。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、アンケート用紙３０、４０の回答結果を用いることなく、アンケート用紙１０、２０の回答結果に基づいて分析結果を出力するようにしてもよい。この場合でも、本発明のコンピュータシステム１００によって提供される分析結果は依然として、ユーザが感じるユーザ体験と、従業員が自負するユーザ体験とのギャップを特定することができる。
【００７４】
上述した例では、本発明のコンピュータシステム１００が、アンケート用紙１０、２０、３０、４０の回答結果に基づいて分析結果を出力することを説明したが、本発明はこれに限定されない。本発明のコンピュータシステム１００は、評価対象を評価するための任意の評価手段による評価結果に基づいて分析結果を出力することができる。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、ユーザにアンケートを記入してもらう代わりに、ユーザの音声、顔の表情、行動等をセンサによって検出し、その検出結果を評価結果として用いてもよい。例えば、ユーザが接客を受けているときに顔をしかめた事象を検出し、この事象から、「商談時の体験」が推奨意向度に対してマイナスに寄与したとみなすことができる。このようなユーザの挙動の検出結果を評価結果として用いることで、本発明のコンピュータシステム１００は、ユーザに気づかれずに、ユーザの気持ち（エモーション）を読み取ることができ、そのエモーションに基づいた分析をすることができる。
【００７５】
上述した例では、ユーザおよび従業員が推奨意向度を０点〜１０点の点数で評価することを説明したが、本発明は、これに限定されない。推奨意向度は、任意の点数範囲で評価されることができる。
【００７６】
上述した例では、ユーザおよび従業員に各ユーザ体験または各従業員体験がプラスに寄与したか、マイナスに寄与したか、どちらでもないかを評価させた。このような単純な回答を可能にすることにより、回答者の負担を軽減することができる。しかしながら、本発明はこれに限定されない。各ユーザ体験または各従業員体験がプラスに寄与したか、マイナスに寄与したかを多段階（例えば、−３、−２、−１、０、＋１、＋２、＋３等）で評価するようにしてもよい。
【００７７】
上述した例では、ユーザおよび従業員が質問３に対して記述形式で回答する例を説明したが、本発明はこれに限定されない。ユーザおよび従業員が、質問２のユーザ体験または従業員体験が推奨意向度にプラスまたはマイナスに寄与した理由を既定の選択肢から選択することで回答することも本発明の範囲内である。なお、質問３は、アンケート用紙１０、２０、４０から省略されてもよい。
【００７８】
上述した例では、ユーザおよび従業員に同様の手法により評価させることを説明したが、本発明はこれに限定されない。ユーザおよび従業員にそれぞれ異なる手法により評価させることが可能である。例えば、ユーザには、推奨意向度を０点〜１０点の点数で評価させる一方、従業員には、推奨意向度を０点〜１００点の点数で評価させるようにしてもよい。例えば、ユーザには、各ユーザ体験がプラスに寄与したか、マイナスに寄与したか、どちらでもないかを評価させる一方、従業員には、各ユーザ体験または各従業員体験がプラスに寄与したか、マイナスに寄与したかを多段階で評価させるようにしてもよい。
【００７９】
本発明のコンピュータシステム１００は、任意の態様で分析結果を出力することができる。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、各ユーザ体験の影響度および各従業員体験の影響度を示す折れ線グラフとして分析結果を出力してもよいし、各ユーザ体験の影響度および各従業員体験の影響度を示す棒グラフとして分析結果を出力してもよいし、各ユーザ体験の影響度および各従業員体験の影響度を示す曲線グラフとして分析結果を出力してもよい。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、分析結果を数字列で出力してもよいし、文字列で出力してもよい。
【００８０】
また、本発明のコンピュータシステム１００は、評価対象を評価したユーザを年代または性別等の属性に基づいて分類し、分類されたユーザ毎に分析結果を出力してもよい。ユーザの属性に応じて、推奨意向度に対して影響があるユーザ体験が異なる場合があるからである。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、３０代男性のユーザによる評価結果を分析した結果を出力してもよく、４０代女性のユーザによる評価結果を分析した結果を出力してもよい。ユーザの属性に応じた分析結果により、ユーザの属性毎に改善すべきユーザ体験を特定することができる。
【００８１】
また、本発明のコンピュータシステム１００は、評価対象を評価した従業員を年代または性別、所属する部署等の属性に基づいて分類し、分類された従業員毎に分析結果を出力してもよい。従業員の属性に応じて、推奨意向度に対して影響がある従業員体験が異なる場合があるからである。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、３０代男性の従業員による評価結果を分析した結果を出力してもよく、４０代女性の従業員による評価結果を分析した結果を出力してもよい。従業員の属性に応じた分析結果により、従業員の属性毎に改善すべき従業員体験を特定することができる。
【００８２】
本発明のコンピュータシステム１００は、ユーザの属性および従業員の属性に加えてまたはユーザの属性および従業員の属性の代わりに、ユーザおよび従業員の音声、顔の表情、行動等をセンサによって検出し、その検出結果に基づいて、ユーザおよび従業員を分類し、分類されたユーザおよび従業員毎に分析結果を出力してもよい。ユーザおよび従業員の挙動に応じて、推奨意向度に対して影響があるユーザ体験および従業員体験が異なる場合があるからである。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、雨の日に来店したユーザによる評価結果を分析した結果と、晴れの日に来店したユーザによる評価結果を分析した結果を出力してもよい。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、雨の日に来店したユーザを接客した従業員による評価結果を分析した結果と、晴れの日に来店したユーザを接客した従業員による評価結果を分析した結果を出力してもよい。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、来店後に右に移動したユーザによる評価結果を分析した結果と、来店後に左に移動したユーザによる評価結果を分析した結果とを出力してもよい。例えば、本発明のコンピュータシステム１００は、待機時にじっとしている従業員による評価結果を分析した結果と、待機時に動き回っている従業員による評価結果を分析した結果とを出力してもよい。ユーザおよび従業員の挙動に応じた分析結果により、ユーザおよび従業員の挙動毎に改善すべきユーザ体験および従業員体験を特定することができる。
【００８３】
上述した例では、商品またはサービスの提供者の従業員による評価の結果を分析することを説明したが、本発明は、従業員に限定されない。評価を行う主体は、任意の商品またはサービスの提供者の任意の構成員であり得る。以下では、単に「構成員」と呼ぶ。構成員は、例えば、上述したような、雇用契約によって雇われている従業員であってもよいし、業務執行や監督を行う役員であってもよい。
【００８４】
以下では、アンケート結果等のユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析するためのコンピュータシステム１００について説明する。
【００８５】
２．ユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析するためのコンピュータシステムの構成
図３は、ユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析するためのコンピュータシステム１００の構成の一例を示す。
【００８６】
コンピュータシステム１００は、受信手段１１０と、プロセッサ１２０と、メモリ１４０と、出力手段１５０とを備える。
【００８７】
受信手段１１０は、複数のユーザが商品またはサービスを評価した結果を示す複数の評価結果を受信し得る第１の受信手段を含み得る。例えば、第１の受信手段は、複数のユーザが評価対象を評価したアンケート結果を受信する。例えば、第１の受信手段は、複数のユーザが店舗を訪れたときの挙動をセンサが検出した結果を受信する。第１の受信手段が受信する評価結果の形態は問わない。例えば、第１の受信手段は、評価結果をテキスト形式で受信してもよいし、評価結果を画像形式で受信してもよいし、評価結果を音声形式で受信してもよい。例えば、第１の受信手段は、評価結果をまとめた表を受信してもよい。受信手段１１０は、複数の構成員が商品またはサービスを評価した結果を示す複数の評価結果を受信し得る第２の受信手段、および／または、複数の構成員が職場を評価した結果を示す複数の評価結果を受信し得る第３の受信手段を含み得る。受信手段１１０は、複数の構成員が複数のユーザ体験のうちの少なくとも１つを評価した結果を示す複数の評価結果を受信し得る第４の受信手段を含んでもよい。例えば、第２の受信手段は、複数の構成員が商品またはサービスを評価したアンケート結果を受信する。例えば、第３の受信手段は、複数の構成員が職場を評価したアンケート結果を受信する。例えば、第４の受信手段は、複数の構成員が複数のユーザ体験のうちの少なくとも１つを評価したアンケート結果を受信する。例えば、第２の受信手段、第３の受信手段、第４の受信手段は、複数の構成員の店舗における挙動をセンサが検出した結果を受信する。第２の受信手段、第３の受信手段、第４の受信手段が受信する評価結果の形態は問わない。例えば、第２の受信手段、第３の受信手段、第４の受信手段は、評価結果をテキスト形式で受信してもよいし、評価結果を画像形式で受信してもよいし、評価結果を音声形式で受信してもよい。例えば、第２の受信手段、第３の受信手段、第４の受信手段は、評価結果をまとめた表を受信してもよい。第１の受信手段、第２の受信手段、第３の受信手段、第４の受信手段は、同一の受信手段によって構成されてもよいし、複数の受信手段によって構成されてもよい。
【００８８】
プロセッサ１２０は、コンピュータシステム１００の処理を実行し、かつ、コンピュータシステム１００全体の動作を制御する。プロセッサ１２０は、メモリ１４０に格納されているプログラムを読み出し、そのプログラムを実行する。これにより、コンピュータシステム１００を所望のステップを実行するシステムとして機能させることが可能である。プロセッサ１２０は、受信手段１１０が受信したデータが処理に適さない形式（例えば、画像形式データ、音声形式データ）である場合は、処理に適した形式（例えば、数値データ）に変換する処理を行うようにしてもよい。プロセッサ１２０は、単一のプロセッサによって実装されてもよいし、複数のプロセッサによって実装されてもよい。
【００８９】
プロセッサ１２０は、分析手段１３０を備える。分析手段１３０は、入力された評価結果を処理することにより、評価結果を分析する。分析手段１３０は、任意のデータ処理を行うことができる。例えば、分析手段１３０は、単回帰分析、重回帰分析、数量化Ｉ類等の統計的処理を行うことができる。例えば、分析手段１３０は、加算、減算、乗算、除算等の数学的処理を行うことができる。
【００９０】
分析手段１３０は、例えば、入力された複数の評価結果に基づいて、比較を行う比較手段を備えてもよい。比較手段は、例えば、入力された複数の評価結果に基づいて、複数のユーザ体験の複数のユーザによる評価と複数のユーザ体験の複数の構成員による評価とを比較する。比較手段による比較は、例えば、評価の平均値の差分をとることであり得る。
【００９１】
分析手段１３０は、複数の評価結果のうちの１つの評価結果と所定の値とを比較する第２の比較手段を備えてもよい。第２の比較手段による比較は、例えば、複数の評価結果のうちの１つの評価結果と、複数の評価結果のうちの別の１つの評価結果との比較であってもよいし、複数の評価結果のうちの１つの評価結果と複数の評価結果の平均値とを比較することであってもよい。第２の比較手段による比較は、例えば、複数の評価結果の各評価結果に含まれる複数の評価の各々と、複数の評価結果の各評価結果に含まれる複数の評価の平均値とを比較することであってもよい。第２の比較手段は、例えば、複数の第１の評価結果の平均値と、複数の第２の評価結果の平均値とを比較するようにしてもよい。例えば、第２の比較手段は、第１の評価結果に含まれる複数の評価の平均値と、第２の評価結果に含まれる複数の評価の平均値との差分を取るようにしてもよいし、例えば、第２の比較手段は、第１の評価結果に含まれる１つの評価と、第２の評価結果に含まれる複数の評価の平均値とを比較するようにしてもよい。
【００９２】
分析手段１３０は、例えば、入力された複数の評価結果に基づいて、相関関係を算出する算出手段を備えてもよい。算出手段は、例えば、入力された複数の評価結果に基づいて、複数のユーザ体験のうちの１つと複数の構成員体験との相関関係を算出する。算出手段は、例えば、第２の比較手段による比較結果に基づいて、複数のユーザ体験のうちの１つと複数の従業員体験との相関関係を算出するようにしてもよい。
【００９３】
分析手段１３０は、例えば、比較手段による比較の結果、および／または、算出手段による相関関係に基づいて、分析結果を生成する生成手段を備えてもよい。分析手段１３０は、入力された複数の評価結果に基づいて、相関関係として影響度を算出する影響度算出手段を備えてもよい。影響度算出手段は、例えば、第２の比較手段による比較の結果に基づいて、影響度を算出するようにしてもよい。影響度算出手段によって算出される影響度は、例えば、推奨意向度に対するユーザ体験の影響度を含む。分析手段１３０は、例えば、影響度算出手段による影響度に基づいて、少なくとも１つのユーザ体験を決定する決定手段を備えてもよい。決定手段は、例えば、推奨意向度に対する影響が最も大きなユーザ体験を決定することができる。決定手段は、例えば、推奨意向度に対するプラスまたはマイナスの影響が最も大きなユーザ体験を決定することができる。
【００９４】
メモリ１４０は、コンピュータシステム１００の処理を実行するために必要とされるプログラムやそのプログラムの実行に必要とされるデータ等を格納する。メモリ１４０は、ユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析するための処理をプロセッサ１２０に行わせるためのプログラム（例えば、後述する図４、図５、図６、図７、図８、図９に示される処理を実現するプログラム）を格納してもよい。ここで、プログラムをどのようにしてメモリ１４０に格納するかは問わない。例えば、プログラムは、メモリ１４０にプリインストールされていてもよい。あるいは、プログラムは、ネットワークを経由してダウンロードされることによってメモリ１４０にインストールされるようにしてもよい。この場合、ネットワークの種類は問わない。メモリ１４０は、任意の記憶手段によって実装され得る。
【００９５】
出力手段１５０は、コンピュータシステム１００の外部に評価結果の分析結果を出力する。出力手段１５０が出力する分析結果の形態は問わない。例えば、出力手段１５０は、分析結果を曲線グラフで出力してもよいし、棒グラフで出力してもよいし、数値列で出力してもよいし、文字列で出力してもよい。例えば、出力手段１５０は、分析結果を音声で出力してもよい。出力手段１５０が分析結果をどのように出力するかは問わない。例えば、出力手段１５０が表示画面を備えている場合、表示画面に分析結果を表示してもよい。例えば、出力手段１５０が記憶手段を備えている場合、記憶手段に分析結果を記憶し、コンピュータシステム１００の外部にある外部装置が記憶部にアクセスすることにより外部装置が分析結果を取得するようにしてもよい。例えば、出力手段１５０が送信部を備えている場合、送信部がネットワークを介してコンピュータシステム１００の外部に分析結果を送信してもよい。この場合、ネットワークの種類は問わない。例えば、出力手段１５０の送信部は、インターネットを介して分析結果を送信してもよいし、ＬＡＮを介して分析結果を送信してもよい。
【００９６】
なお、上述したコンピュータシステム１００の各構成要素は、同一のハードウェア内に位置してもよいし、複数のハードウェア内に存在してもよい。複数のハードウェア内に存在する場合は、各ハードウェアが接続される態様は問わない。各ハードウェアは、無線で接続されてもよいし、有線で接続されてもよい。
【００９７】
３．ユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析するためのコンピュータシステムの処理
図４は、ユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析するためのコンピュータシステム１００の処理４００の一例を示す。処理４００によってユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析することにより、例えば、改善すべきユーザ体験または注力の配分を検討すべきユーザ体験を特定することができる。
【００９８】
ステップＳ４０１では、受信手段１１０を介して、プロセッサ１２０が、複数の構成員が商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第１の評価結果を受信する。第１の評価結果は、例えば、図１Ｂに示されるアンケート用紙２０への構成員による回答結果であり得る。複数の第１の評価結果のそれぞれは、ユーザが体験し得る複数のユーザ体験のそれぞれの構成員による評価に関連付けられている。ユーザが体験し得る複数のユーザ体験は、例えば、商品またはサービスの提供者全体からユーザが体験し得るユーザ体験であってもよいし、商品またはサービスの提供者の少なくとも１人の特定の構成員（例えば、自身、または、他の構成員）からユーザが体験し得るユーザ体験であってもよい。例えば、ユーザが体験し得る複数のユーザ体験の構成員による評価は、構成員が商品またはサービスの推奨意向度を決定するに際して、ユーザが体験し得るユーザ体験がプラスに寄与したことを示す「プラス指標」と、ユーザが体験し得るユーザ体験がマイナスに寄与したことを示す「マイナス指標」と、ユーザが体験し得るユーザ体験がプラスにもマイナスにも寄与していないことを示す「ニュートラル指標」とを含み得る。
【００９９】
ステップＳ４０２では、受信手段１１０を介して、プロセッサ１２０が、複数のユーザが商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第２の評価結果を受信する。第２の評価結果は、例えば、図１Ａに示されるアンケート用紙１０へのユーザによる回答結果であり得る。複数の第２の評価結果のそれぞれは、それぞれのユーザが体験した複数のユーザ体験のそれぞれのユーザによる評価に関連付けられている。ユーザが体験した複数のユーザ体験は、例えば、商品またはサービスの提供者全体からユーザが体験したユーザ体験であってもよいし、商品またはサービスの提供者の少なくとも１人の特定の構成員からユーザが体験したユーザ体験であってもよい。例えば、ユーザが体験した複数のユーザ体験のユーザによる評価は、ユーザが商品またはサービスの推奨意向度を決定するに際して、ユーザが体験したユーザ体験がプラスに寄与したことを示す「プラス指標」と、ユーザが体験したユーザ体験がマイナスに寄与したことを示す「マイナス指標」と、ユーザが体験したユーザ体験がプラスにもマイナスにも寄与していないことを示す「ニュートラル指標」とを含み得る。
【０１００】
ステップＳ４０３では、プロセッサ１２０の分析手段１３０が、複数の第１の評価結果および複数の第２の評価結果を統計的に分析する。統計的な分析は、例えば、重回帰分析である。重回帰分析は、例えば、数量化Ｉ類である。これにより、分析結果を生成する。
【０１０１】
ステップＳ４０４では、出力手段１４０が、分析結果を出力する。出力手段１４０は、例えば、分析結果をグラフ形式で出力してもよく、文字列で出力してもよい。
【０１０２】
図５は、ステップＳ４０３における複数の第１の評価結果および複数の第２の評価結果を統計的に分析する処理の一例を示す。
【０１０３】
ステップＳ５０１では、プロセッサ１２０の分析手段１３０が、複数の第１の評価結果および複数の第２の評価結果に基づいて、複数のユーザ体験の複数のユーザによる評価と複数のユーザ体験の複数の構成員による評価とを比較する。複数のユーザ体験の複数のユーザによる評価は、例えば、商品またはサービスの提供者全体からユーザが体験した複数のユーザ体験の複数のユーザによる評価であってもよいし、商品またはサービスの提供者の少なくとも１人の特定の構成員からユーザが体験した複数のユーザ体験であってもよい。複数のユーザ体験の複数の構成員による評価は、例えば、商品またはサービスの提供者全体からユーザが体験し得る複数のユーザ体験の複数の構成員による評価であってもよいし、商品またはサービスの提供者の少なくとも１人の特定の構成員（例えば、自身、または、他の構成員）からユーザが体験し得る複数のユーザ体験の複数の構成員による評価であってもよい。複数のユーザ体験の複数の構成員による評価は、他者評価を含むことができる。例えば、複数のユーザ体験の複数の構成員による評価は、第１の構成員による、第２の構成員からユーザが体験し得るユーザ体験の評価、第３の構成員からユーザが体験し得るユーザ体験の評価、・・・第ｎの構成員からユーザが体験し得るユーザ体験の評価を含み得る。具体的には、複数のユーザ体験の複数の構成員による評価の他者評価は、例えば、「第２の構成員は、顧客に対する入店挨拶がよくできている」や、「第２の構成員は顧客に対する入店挨拶がとてもよいから、他の人におすすめしたい」という第１の構成員による評価であり得る。
【０１０４】
分析手段１３０は、例えば、複数の第１の評価結果および複数の第２の評価結果に前処理を施し、前処理された複数の第１の評価結果および複数の第２の評価結果に基づいて、ユーザが体験した複数のユーザ体験の複数のユーザによる評価と、ユーザが体験し得る複数のユーザ体験の複数の構成員による評価とを比較するようにしてもよい。
【０１０５】
前処理は、例えば、ステップＳ４０１で受信された複数の第１の評価結果に基づいて、ユーザが体験し得る複数のユーザ体験の複数の構成員による評価の平均値を算出し、ステップＳ４０２で受信された複数の第２の評価結果に基づいて、ユーザが体験した複数のユーザ体験のそれぞれのユーザによる評価の平均値を算出する処理を含み得る。
【０１０６】
前処理は、例えば、ステップＳ４０１で受信された複数の第１の評価結果およびステップＳ４０２で受信された複数の第２の評価結果に基づいて、推奨意向度に対する影響度を算出する処理を含み得る。このとき、例えば、ステップＳ４０１で受信された複数の第１の評価結果に対して、推奨意向度とプラス指標とマイナス指標とを統計的に処理することにより、ユーザが体験し得る各ユーザ体験の推奨意向度に対するプラスの影響度とマイナスの影響度とを算出し、ステップＳ４０２で受信された複数の第２の評価結果に対して、推奨意向度とプラス指標とマイナス指標とを統計的に処理することにより、ユーザが体験した各ユーザ体験の推奨意向度に対するプラスの影響度とマイナスの影響度とを算出するようにしてもよい。統計的処理は、例えば、重回帰分析である。
【０１０７】
重回帰分析を行う場合、プラス指標に対する重回帰分析およびマイナス指標に対する重回帰分析を行う。プラス指標に対する重回帰分析は、推奨意向度を目的変数とし、プラス指標を説明変数として重回帰分析を行うことにより、ユーザが体験し得る各ユーザ体験の推奨意向度に対するプラスの影響度を算出し、ユーザが体験した各ユーザ体験の推奨意向度に対するプラスの影響度を算出する。このとき、評価結果に含まれるプラス指標以外の指標（マイナス指標およびニュートラル指標）をゼロとして扱い、重回帰分析を行うようにしてもよい。マイナス指標に対する重回帰分析は、推奨意向度を目的変数とし、マイナス指標を説明変数として重回帰分析を行うことにより、ユーザが体験し得る各ユーザ体験の推奨意向度に対するマイナスの影響度を算出し、ユーザが体験した各ユーザ体験の推奨意向度に対するマイナスの影響度を算出する。このとき、評価結果に含まれるマイナス指標以外の指標（プラス指標およびニュートラル指標）をゼロとして扱い、重回帰分析を行うようにしてもよい。プラス指標またはマイナス指標が多段階である場合でも、同様に重回帰分析を行うことができる。プラス指標に対する重回帰分析では、マイナス指標の段階にかかわらず、すべてのマイナス指標およびニュートラル指標をゼロとして扱い、重回帰分析を行う。これにより、推奨意向度に対するプラスの影響度を算出する。マイナス指標に対する重回帰分析は、プラス指標の段階にかかわらず、すべてのプラス指標およびニュートラル指標をゼロとして扱い、重回帰分析を行う。これにより、推奨意向度に対するマイナスの影響度を算出する。
【０１０８】
なお、上述した例では、推奨意向度とプラス指標とについて重回帰分析を行うことにより、推奨意向度に対するプラスの影響度を算出し、推奨意向度とマイナス指標とについて重回帰分析を行うことにより、推奨意向度に対するマイナスの影響度を算出することを説明したが、本発明は、これに限定されない。推奨意向度とプラス指標とマイナス指標とについて重回帰分析等の統計的処理を行うことにより、プラスの影響度とマイナスの影響度とを算出することも本発明の範囲内である。例えば、推奨意向度を目的変数とし、プラス指標とマイナス指標とを説明変数として重回帰分析を行うことにより、プラスの影響度とマイナスの影響度とを算出するようにしてもよい。
【０１０９】
重回帰分析は、例えば、数量化Ｉ類である。数量化Ｉ類を行う場合、数量化Ｉ類を行った結果の係数と分析基準とを比較し、分析基準に満たずに統計的に有意でないとされた係数を一律に０．０００としてもよい。これにより、統計的に有意でない係数を無視することができ、分析の精度が向上する。分析基準の厳しさに応じて統計的に有意である値が変化し、推奨意向度に対して「影響がある」ユーザ体験の数が変化する。分析基準を厳しくするほど、影響度０．０００となるユーザ体験の数が増加する。ここで、分析基準として、任意の統計的基準を採用することができる。例えば、有意確率（ｐ値）を採用してもよいし、ＡＩＣ（赤池情報量規準）を採用してもよい。ＡＩＣは、説明変数が多い場合にも、統計的に信頼性が保たれるというメリットがある点で好ましい。
【０１１０】
前処理では、算出された影響度に対してさらなる処理を施してもよい。前処理は、例えば、推奨意向度に対するプラスの影響度と推奨意向度に対するマイナスの影響度とを数学的に処理することにより、プラスの影響度とマイナスの影響度とに基づく値を生成する処理を含み得る。数学的処理は、例えば、加算である。推奨意向度に対するプラスの影響度と推奨意向度に対するマイナスの影響度とを加算することによって生成された第１の値は、例えば、推奨意向度に対して、プラスの影響があるかマイナスの影響があるかを示す影響度相対値となる。数学的処理は、例えば、絶対値の加算である。推奨意向度に対するプラスの影響度と推奨意向度に対するマイナスの影響度の絶対値とを加算することによって生成された第２の値は、例えば、プラスの影響かマイナスの影響かにかかわらず、推奨意向度にどの程度影響があるかを示す影響度絶対値となる。
【０１１１】
前処理では、生成された値に対してさらなる処理を施してもよい。前処理は、例えば、第１の値と、第２の値とに基づいて、推奨意向度を向上させるためにユーザが体験したユーザ体験のうちのどのユーザ体験を改善すべきかを特定するための値を生成する処理を含み得る。例えば、推奨意向度を向上させるためにユーザが体験したユーザ体験のうちのどのユーザ体験を改善すべきかを特定するために、ユーザが体験したユーザ体験をランク付けするようにしてもよく、このとき、例えば、算出された影響度相対値と、算出された影響度絶対値とに基づいて、推奨意向度に対する影響度が大きく、かつ、推奨意向度に対してマイナスの影響が大きい順にユーザが体験したユーザ体験をランク付けし、そのランクを示す値を生成するようにしてもよい。前処理は、例えば、第１の値と、第２の値とに基づいて、推奨意向度を向上させるためにユーザが体験し得るユーザ体験のうちのどのユーザ体験を改善すべきかを特定するための値を生成する処理を含み得る。例えば、推奨意向度を向上させるためにユーザが体験し得るユーザ体験のうちのどのユーザ体験を改善すべきかを特定するために、ユーザが体験し得るユーザ体験をランク付けするようにしてもよく、このとき、例えば、算出された影響度相対値と、算出された影響度絶対値とに基づいて、推奨意向度に対する影響度が大きく、かつ、推奨意向度に対してマイナスの影響が大きい順にユーザが体験し得るユーザ体験をランク付けし、そのランクを示す値を生成するようにしてもよい。
【０１１２】
なお、前処理は、上述した処理に限定されない。ステップＳ５０１で複数の第１の評価結果および複数の第２の評価結果を比較することができる限り、他の任意の処理によって、複数の第１の評価結果および複数の第２の評価結果を前処理することができる。
【０１１３】
分析手段１３０は、前処理されていない複数の第１の評価結果および／または複数の第２の評価結果に基づいて、かつ／または、前処理された複数の第１の評価結果および／または複数の第２の評価結果に基づいて、ユーザが体験した複数のユーザ体験の複数のユーザによる評価と、ユーザが体験し得る複数のユーザ体験の複数の構成員による評価とを比較することができる。
【０１１４】
例えば、分析手段１３０は、上述した前処理を行うことなく、第１の評価結果に含まれる複数のユーザ体験の複数のユーザによる評価の各々と、第２の評価結果に含まれる複数のユーザ体験の複数の構成員による評価の対応するものとを比較してもよい。
【０１１５】
例えば、分析手段１３０は、前処理によって算出されたユーザが体験し得る複数のユーザ体験の複数の構成員による評価の平均値と、前処理によって算出されたユーザが体験した複数のユーザ体験のそれぞれのユーザによる評価の平均値とを比較してもよい。このとき、分析手段１３０は、すべてのユーザ体験について平均値を比較してもよいし、平均値の最も高いユーザが体験したユーザ体験またはユーザが体験し得るユーザ体験について平均値を比較してもよいし、平均値の高い任意の数の、ユーザが体験したユーザ体験またはユーザが体験し得るユーザ体験について平均値を比較してもよい。あるいは、前処理によって算出された影響度に基づいて、影響度の最も高いユーザが体験したユーザ体験またはユーザが体験し得るユーザ体験について平均値を比較してもよいし、影響度の高い任意の数の、ユーザが体験したユーザ体験またはユーザが体験し得るユーザ体験について平均値を比較してもよい。
【０１１６】
例えば、分析手段１３０は、前処理されていないユーザが体験し得る複数のユーザ体験の複数の構成員による評価の各々と、前処理によって算出されたユーザが体験した複数のユーザ体験のそれぞれのユーザによる評価の平均値とを比較してもよい。例えば、分析手段１３０は、前処理されていないユーザが体験した複数のユーザ体験のそれぞれのユーザによる評価の各々と、前処理によって算出されたユーザが体験し得る複数のユーザ体験の複数の構成員による評価の平均値とを比較してもよい。
【０１１７】
例えば、分析手段１３０は、前処理によって算出された、ユーザが体験し得る各ユーザ体験の推奨意向度に対するプラスの影響度およびマイナスの影響度と、ユーザが体験した各ユーザ体験の推奨意向度に対するプラスの影響度およびマイナスの影響度とを比較してもよい。このとき、上述したとおり、すべてのユーザ体験について影響度を比較してもよいし、少なくとも１つのユーザ体験について影響度を比較してもよい。
【０１１８】
例えば、分析手段１３０は、前処理によって算出された影響度絶対値または影響度相対値を比較してもよい。このとき、上述したとおり、すべてのユーザ体験について影響度絶対値または影響度相対値を比較してもよいし、少なくとも１つのユーザ体験について影響度絶対値または影響度相対値を比較してもよい。
【０１１９】
例えば、分析手段１３０は、前処理によって算出されたランクを示す値を比較してもよい。このとき、上述したとおり、すべてのユーザ体験についてランクを示す値を比較してもよいし、少なくとも１つのユーザ体験についてランクを示す値を比較してもよい。
【０１２０】
分析手段１３０による比較は、例えば、各値の差分をとる処理であってもよい。
【０１２１】
ステップＳ５０２では、分析手段１３０が、ステップＳ５０１での比較の結果に基づいて、分析結果を生成する。
【０１２２】
分析結果は、例えば、複数のユーザによる評価と、複数の構成員による評価とが一致していないユーザ体験を特定するものであってもよい。分析結果は、例えば、複数のユーザによる評価と、複数の構成員による評価との差異が、所定の閾値を上回っているユーザ体験を特定するものであってもよい。複数のユーザ体験が特定される場合には、差異の順にランク付けされてもよい。
【０１２３】
分析結果は、例えば、複数のユーザによる評価の方が複数の構成員による評価よりも悪いユーザ体験を特定するものであってもよいし、複数のユーザによる評価の方が複数の構成員による評価よりも良いユーザ体験を特定するものであってもよい。例えば、複数のユーザによる評価の方が複数の構成員による評価よりも悪いユーザ体験は、構成員が強みだと考えている或いは自負しているユーザ体験が、ユーザの満足につながっていないことを表し、このユーザ体験を改善すべきであると特定することができる。例えば、複数のユーザによる評価の方が複数の構成員による評価よりも良いユーザ体験は、構成員が強みだと考えていない或いは自負していないユーザ体験に、ユーザが満足していることを表し、このユーザ体験を強化するまたはこのユーザ体験に対する注力を検討すべきであると特定することができる。
【０１２４】
図６は、ユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析するためのコンピュータシステム１００の別の処理６００の一例を示す。処理６００によってユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析することにより、例えば、ユーザ体験と構成員体験との関係を導出することができる。
【０１２５】
ステップＳ６０１では、受信手段１１０を介して、プロセッサ１２０が、複数の構成員が商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第１の評価結果を受信する。これは、処理４００におけるステップＳ４０１と同一である。従って、処理４００の後に処理６００を行う場合には、ステップＳ６０１は省略可能である。逆に、処理６００の後に処理４００を行う場合には、ステップＳ４０１は省略可能である。
【０１２６】
ステップＳ６０２では、受信手段１１０を介して、プロセッサ１２０が、複数の構成員が職場を評価した結果を示す複数の第３の評価結果を受信する。第３の評価結果は、例えば、図１Ｄに示されるアンケート用紙４０への構成員による回答結果であり得る。複数の第３の評価結果のそれぞれは、それぞれの構成員が体験した複数の構成員体験のそれぞれの構成員による評価に関連付けられている。構成員が体験した複数の構成員体験は、例えば、商品またはサービスの提供者全体から構成員が体験した構成員体験であってもよいし、商品またはサービスの提供者の少なくとも１人の特定の構成員（例えば、自身、または、他の構成員）から構成員が体験した構成員体験であってもよい。例えば、構成員が体験した複数の構成員体験の構成員による評価は、構成員が職場の推奨意向度を決定するに際して、構成員が体験した構成員体験がプラスに寄与したことを示す「プラス指標」と、構成員が体験した構成員体験がマイナスに寄与したことを示す「マイナス指標」と、構成員が体験した構成員体験がプラスにもマイナスにも寄与していないことを示す「ニュートラル指標」とを含み得る。例えば、構成員が体験した複数の構成員体験の構成員による評価は、ある構成員が職場の推奨意向度を決定するに際して、その構成員が他の特定の構成員から体験した構成員体験がプラスに寄与したことを示す「プラス指標」と、その構成員が他の特定の構成員から体験した構成員体験がマイナスに寄与したことを示す「マイナス指標」と、その構成員が他の特定の構成員から体験した構成員体験がプラスにもマイナスにも寄与していないことを示す「ニュートラル指標」とを含み得る。このように、構成員が体験した複数の構成員体験の構成員による評価は、他者評価を含むことができる。例えば、複数の構成員体験の複数の構成員による評価は、第１の構成員による、第２の構成員が体験し得る構成員体験の評価、第３の構成員が体験し得る構成員体験の評価、・・・第ｎの構成員が体験し得る構成員体験の評価を含み得る。具体的には、複数の構成員体験の複数の構成員による評価の他者評価は、例えば、「第２の構成員は、職場の風土によく馴染んでいそう」や、「第２の構成員は同僚との関係がとてもよさそうだから、一緒に働くことを他の人におすすめしたい」という第１の構成員による評価であり得る。
【０１２７】
ステップＳ６０３では、プロセッサ１２０の分析手段１３０が複数の第１の評価結果および複数の第３の評価結果を統計的に分析する。
【０１２８】
ステップＳ６０４では、出力手段１４０が分析結果を出力する。出力手段１４０は、例えば、分析結果をグラフ形式で出力してもよく、文字列で出力してもよい。
【０１２９】
図７は、ステップＳ６０３における複数の第１の評価結果および複数の第３の評価結果を統計的に分析する処理の一例を示す。
【０１３０】
ステップＳ７０１では、プロセッサ１２０の分析手段１３０が、複数の第１の評価結果および複数の第３の評価結果に基づいて、複数のユーザ体験のうちの１つと複数の構成員体験との相関関係を算出する。
【０１３１】
分析手段１３０は、例えば、同一の構成員による第１の評価結果および第３の評価結果から、複数のユーザ体験のうちの１つの評価と複数の構成員体験の評価とを関連付け、これを構成員毎に繰り返し、複数の構成員について得られた、複数のユーザ体験のうちの１つの評価と複数の構成員体験の評価との関連付けを統計的に処理することにより、複数のユーザ体験のうちの１つと複数の構成員体験との相関関係を算出するようにしてもよい。
【０１３２】
例えば、図１Ｂに示されるアンケート用紙２０への構成員による回答結果および図１Ｄに示されるアンケート用紙４０への構成員による回答結果から、複数の構成員による第１の評価結果および第３の評価結果が表１のように得られたとする。
【表１】
2020009469.tif 000003
【０１３３】
分析手段１３０は、例えば、ユーザ体験「入店挨拶」について、第１の構成員による第１の評価結果および第３の評価結果から、プラス指標をプラス指標の構成員体験「先輩との関係」および「店長との関係」ならびにマイナス指標の構成員体験「仕事内容」と関連付け、第２の構成員による第１の評価結果および第３の評価結果から、ニュートラル指標をプラス指標の構成員体験「同僚・後輩との関係」および「仕事内容」ならびにマイナス指標の構成員体験「労働時間」と関連付け、・・・第５の構成員による第１の評価結果および第３の評価結果から、マイナス指標をプラス指標の構成員体験「研修」ならびにマイナス指標の構成員体験「労働時間」と関連付ける。例えば、以下の表２のように関連付ける。このように、分析手段１３０は、各構成員による第１の評価結果および第３の評価結果から、各ユーザ体験をプラス指標の構成員体験およびマイナス指標の構成員体験と関連付ける。ここで、分析手段１３０は、ヒト、モノ、カネ、時間、情報等のユーザ体験および従業員体験の種類にかかわらず、１つのユーザ体験の評価と複数の構成員体験の評価とを関連付けることができる。
【０１３４】
【表２】
2020009469.tif 000004
【０１３５】
分析手段１３０は、例えば、表２に対して、統計的処理を行うことにより、複数のユーザ体験のうちの１つ（ここでは、「入店挨拶」）に対する各構成員体験のプラスの影響度とマイナスの影響度とを算出する。統計的処理は、例えば、重回帰分析である。重回帰分析は、例えば、数量化Ｉ類である。
【０１３６】
重回帰分析を行う場合、プラス指標に対する重回帰分析およびマイナス指標に対する重回帰分析を行う。プラス指標に対する重回帰分析は、「プラス指標（＋１）」、「マイナス指標（−１）」、「ニュートラル指標（０）」のいずれかである第１の評価結果を目的変数とし、各構成員体験の「プラス指標」を説明変数として重回帰分析を行うことにより、各構成員体験のプラスの影響度を算出する。このとき、第３の評価結果に含まれるプラス指標以外の指標（マイナス指標およびニュートラル指標）をゼロとして扱い、重回帰分析を行うようにしてもよいし、例えば、第１の評価結果が「ニュートラル指標（０）」である構成員による評価結果（例えば、表２の第２の構成員による評価結果）を省いて重回帰分析を行うようにしてもよい。マイナス指標に対する重回帰分析は、「プラス指標（＋１）」、「マイナス指標（−１）」、「ニュートラル指標（０）」のいずれかである第１の評価結果を目的変数とし、各構成員体験の「マイナス指標」を説明変数として重回帰分析を行うことにより、各構成員体験のマイナスの影響度を算出する。このとき、第３の評価結果に含まれるマイナス指標以外の指標（プラス指標およびニュートラル指標）をゼロとして扱い、重回帰分析を行うようにしてもよいし、例えば、第１の評価結果が「ニュートラル指標（０）」である構成員による評価結果（例えば、表２の第２の構成員による評価結果）を省いて重回帰分析を行うようにしてもよい。プラス指標またはマイナス指標が多段階である場合でも、同様に重回帰分析を行うことができる。プラス指標に対する重回帰分析では、マイナス指標の段階にかかわらず、すべてのマイナス指標およびニュートラル指標をゼロとして扱い、重回帰分析を行う。マイナス指標に対する重回帰分析は、プラス指標の段階にかかわらず、すべてのプラス指標およびニュートラル指標をゼロとして扱い、重回帰分析を行う。
【０１３７】
なお、上述した例では、第１の評価結果と各構成員体験のプラス指標とについて重回帰分析を行うことにより、各構成員体験の第１の評価結果に対するプラスの影響度を算出し、第１の評価結果と各構成員体験のマイナス指標とについて重回帰分析を行うことにより、各構成員体験の第１の評価結果に対するマイナスの影響度を算出することを説明したが、本発明は、これに限定されない。第１の評価結果と各構成員体験のプラス指標と各構成員体験のマイナス指標とについて重回帰分析等の統計的処理を行うことにより、各構成員体験のプラスの影響度と各構成員体験のマイナスの影響度とを算出することも本発明の範囲内である。例えば、第１の評価結果を目的変数とし、各構成員体験のプラス指標と各構成員体験のマイナス指標とを説明変数として重回帰分析を行うことにより、各構成員体験のプラスの影響度と各構成員体験のマイナスの影響度とを算出するようにしてもよい。
【０１３８】
統計的処理は、例えば、平均化処理であってもよい。平均化処理は、例えば、相加平均であってもよい。例えば、第１の評価結果が「プラス指標（＋１）」である構成員による評価結果について、各構成員体験の評価を平均化することにより、プラスの影響度を算出するようにしてもよい。例えば、第１の評価結果が「マイナス指標（−１）」である構成員による評価結果について、各構成員体験の評価を平均化することにより、マイナスの影響度を算出するようにしてもよい。
【０１３９】
複数の第１の評価結果および複数の第３の評価結果を統計的に分析する上述した処理は、例えば、複数の第１の評価結果および／または複数の第３の評価結果が、他者評価を含む場合にも同様に行うことができる。
【０１４０】
例えば、図１Ｂに示されるアンケート用紙２０の質問が、第１の構成員からユーザが体験したユーザ体験がプラスに寄与したかマイナスに寄与したかを問う質問であり、これに複数の構成員が回答する場合である。他者評価を用いて、複数のユーザ体験のうちの１つに対する各構成員体験の相関関係を算出することにより、より客観的な分析を行うことが可能になる。
【０１４１】
なお、上述した例では、複数のユーザ体験のうちの１つに対する各構成員体験のプラスの影響度および各構成員体験のマイナスの影響度として相関関係を算出したが、本発明はこれに限定されない。分析手段１３０は、他の任意の指標として相関関係を算出してもよく、従って、分析手段１３０は、他の任意の処理によって相関関係を算出することができる。
【０１４２】
上述した例では、第１の評価結果等の評価結果自体を用いて相関関係を算出することを説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、評価結果を所定の値と比較したうえで、相関関係を算出するようにしてもよい。例えば、対象構成員による第１の評価結果（例えば、「プラス指標（＋１）」、「マイナス指標（−１）」および「ニュートラル指標（０）」、または、推奨意向度）と、所定の値との差分をとったうえで、その差分を利用して相関関係を算出することができる。所定の値は、例えば、複数の構成員による複数の第１の評価結果の平均値であってもよいし、複数のユーザによる複数の第２の評価結果の平均値であってもよい。
【０１４３】
例えば、上述したようにプラス指標に対する重回帰分析を行う場合、「プラス指標（＋１）」、「マイナス指標（−１）」、「ニュートラル指標（０）」のいずれかである対象構成員による第１の評価結果と、複数の構成員による複数の第１の評価結果の平均値との差分を目的変数とし、各構成員体験の「プラス指標」を説明変数として重回帰分析を行うことにより、各構成員体験のプラスの影響度を算出することができる。対象構成員による第１の評価結果と、複数の構成員による複数の第１の評価結果の平均値との差分は、対象構成員による自己評価が、他の複数の構成員による評価とどれくらい乖離しているかを表し得る。すなわち、対象構成員による自己評価と他の複数の構成員による評価との乖離に対する各構成員体験のプラスの影響度が算出されることになる。ここで、他の複数の構成員は、例えば、商品またはサービスの提供者全体の構成員であってもよいし、商品またはサービスの提供者の一部（例えば、一店舗、一部署等）の構成員であってもよい。
【０１４４】
あるいは、上述したようにプラス指標に対する重回帰分析を行う場合、推奨意向度の値である対象構成員による第１の評価結果と、複数の構成員による複数の第１の評価結果の平均値との差分を目的変数とし、各構成員体験の「プラス指標」を説明変数として重回帰分析を行うことにより、各構成員体験のプラスの影響度を算出することもできる。
【０１４５】
例えば、以下の表３に示される、対象構成員による第１の評価結果と、複数の構成員による複数の第１の評価結果の平均値との差分を目的変数とし、各構成員体験を説明変数として重回帰分析を行うことができる。
【表３】
2020009469.tif 000005
【０１４６】
例えば、第１の構成員が、入店挨拶がプラスに影響した（「＋１」）と考えている一方で、複数の構成員は、平均するとむしろマイナスに影響している（「−０．５」）と考えている場合、これらの差分は、「＋１．５」となる。この差分を目的変数とし、各構成員体験の「プラス指標」、および／または、各構成員体験の「マイナス指標」を説明変数として重回帰分析を行うことができる。これにより、第１の構成員による評価と複数の構成員による評価との乖離に対する構成員体験の影響度が算出されることになる。算出される影響度により、自己評価と他者評価とを一致させるために改善すべき構成員体験を特定することができるようになる。
【０１４７】
例えば、上述したようにプラス指標に対する重回帰分析を行う場合、「プラス指標（＋１）」、「マイナス指標（−１）」、「ニュートラル指標（０）」のいずれかである対象構成員による第１の評価結果と、複数のユーザによる複数の第２の評価結果の平均値との差分を目的変数とし、各構成員体験の「プラス指標」を説明変数として重回帰分析を行うことにより、各構成員体験のプラスの影響度を算出することができる。対象構成員による第１の評価結果と、複数のユーザによる複数の第２の評価結果の平均値との差分は、対象構成員による自己評価が、複数のユーザによる評価とどれくらい乖離しているかを表し得る。すなわち、対象構成員による自己評価と複数のユーザによる評価との乖離に対する各構成員体験のプラスの影響度が算出されることになる。
【０１４８】
あるいは、上述したようにプラス指標に対する重回帰分析を行う場合、推奨意向度の値である対象構成員による第１の評価結果と、複数のユーザによる複数の第２の評価結果の平均値との差分を目的変数とし、各構成員体験の「プラス指標」を説明変数として重回帰分析を行うことにより、各構成員体験のプラスの影響度を算出することもできる。
【０１４９】
例えば、以下の表４に示される、対象構成員による第１の評価結果と、複数のユーザによる複数の第２の評価結果の平均値との差分を目的変数とし、各構成員体験を説明変数として重回帰分析を行うことができる。
【表４】
2020009469.tif 000006
【０１５０】
例えば、第１の構成員が、入店挨拶がプラスに影響した（「＋１」）と考えている一方で、複数のユーザは、平均するとむしろマイナスに影響している（「−０．３」）と考えている場合、これらの差分は、「＋１．３」となる。この差分を目的変数とし、各構成員体験の「プラス指標」、および／または、各構成員体験の「マイナス指標」を説明変数として重回帰分析を行うことができる。これにより、第１の構成員による評価と複数のユーザによる評価との乖離に対する構成員体験の影響度が算出されることになる。算出される影響度により、自己評価とユーザ評価とを一致させるために改善すべき構成員体験を特定することができるようになる。
【０１５１】
例えば、第１の評価結果が、対象構成員からユーザが体験し得るユーザ体験を他の複数の構成員が評価した結果（他者評価）である場合にも上述した処理と同様の処理（例えば、重回帰分析）で相関関係を算出することができる。他の複数の構成員による第１の評価結果と、複数のユーザによる複数の第２の評価結果の平均値との差分は、他の複数の構成員による他者評価が、複数のユーザによる評価とどれくらい乖離しているかを表し得る。すなわち、他の複数の構成員による第１の評価結果と、複数のユーザによる複数の第２の評価結果の平均値との差分を用いて、例えば重回帰分析を行うことにより、他の複数の構成員による他者評価と複数のユーザによる評価との乖離に対する各構成員体験の影響度が算出されることになる。算出される影響度により、他者評価とユーザ評価とを一致させるために改善すべき構成員体験を特定することができるようになる。
【０１５２】
分析手段１３０は、例えば、複数の第１の評価結果に前処理を施し、前処理によって特定された複数のユーザ体験のうちの１つと、複数の構成員体験との相関関係を算出するようにしてもよい。前処理は、例えば、ステップＳ５０１で行われる処理と同様の処理であり得る。複数のユーザ体験のうちの１つは、例えば、推奨意向度を向上させるために最優先で改善すべきユーザ体験であり得る。
【０１５３】
分析手段１３０は、複数のユーザ体験のうちの特定の１つについて相関関係を算出するのみならず、複数のユーザ体験のうちのそれぞれについて、複数の構成員体験との相関関係を算出するようにしてもよい。
【０１５４】
ステップＳ７０２では、分析手段１３０が、ステップＳ７０１で算出された相関関係に基づいて、分析結果を生成する。
【０１５５】
分析結果は、例えば、相関関係として算出されたプラスの影響度およびマイナスの影響度の未処理の値であってもよいし、プラスの影響度およびマイナスの影響度に処理を施した値であってもよい。プラスの影響度およびマイナスの影響度に処理を施した値は、例えば、プラスの影響度とマイナスの影響度とを数学的に処理することにより、生成された値であってもよい。数学的処理は、例えば、加算である。プラスの影響度とマイナスの影響度とを加算することによって生成された第１の値は、例えば、当該ユーザ体験に対して、プラスの影響があるかマイナスの影響があるかを示す影響度相対値となる。数学的処理は、例えば、絶対値の加算である。プラスの影響度とマイナスの影響度の絶対値とを加算することによって生成された第２の値は、例えば、プラスの影響かマイナスの影響かにかかわらず、当該ユーザ体験に対して、どの程度影響があるかを示す影響度絶対値となる。プラスの影響度およびマイナスの影響度に処理を施した値は、例えば、生成された値に対してさらなる処理を施された値であってもよい。例えば、第１の値と、第２の値とに基づいて、構成員が体験した構成員体験をランク付けした値であってもよく、このとき、例えば、算出された影響度相対値と、算出された影響度絶対値とに基づいて、当該ユーザ体験に対する影響度が大きく、かつ、当該ユーザ体験に対してマイナスの影響が大きい順に構成員体験をランク付けすることによって得られた、そのランクを示す値であってもよい。
【０１５６】
このように、分析結果は、ユーザ体験に影響を及ぼす構成員体験を特定することができる。
【０１５７】
処理４００および処理６００は、相互に独立して行われてもよいし、並行してまたは連続して行われてもよい。並行してまたは連続して行われる場合は、処理４００において特定された改善すべきユーザ体験について、処理６００において、影響を及ぼす構成員体験を特定することができる。処理６００において特定された構成員体験を改善することが、処理４００において特定されたユーザ体験の改善につながり、これは、ユーザの満足につながり、ひいては、企業の収益の向上につながり得る。
【０１５８】
図８は、ユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析するためのコンピュータシステム１００の処理６００の代替の処理８００の一例を示す。処理８００によってユーザによる評価の結果および構成員による評価の結果を分析することにより、例えば、ユーザ体験と構成員体験との関係を導出することができる。
【０１５９】
ステップＳ８０１では、受信手段１１０を介して、プロセッサ１２０が、複数の構成員が商品またはサービスを評価した結果を示す複数の第１の評価結果を受信する。これは、処理４００におけるステップＳ４０１と同一である。従って、処理４００の後に処理８００を行う場合には、ステップＳ８０１は省略可能である。逆に、処理８００の後に処理４００を行う場合には、ステップＳ４０１は省略可能である。
【０１６０】
ステップＳ８０２では、受信手段１１０を介して、プロセッサ１２０が、複数の構成員が複数のユーザ体験のうちの１つを評価した結果を示す複数の第４の評価結果を受信する。第４の評価結果は、例えば、図１Ｃに示されるアンケート用紙３０への構成員による回答結果であり得る。複数の第４の評価結果のそれぞれは、それぞれの構成員が体験した複数の構成員体験のそれぞれの構成員による評価に関連付けられている。例えば、構成員が体験した複数の構成員体験の構成員による評価は、ユーザが体験し得るユーザ体験が「プラス指標」、「マイナス指標」、「ニュートラル指標」のいずれであるかを構成員が決定するに際して、構成員が体験した構成員体験がプラスに寄与したことを示す「プラス指標」と、構成員が体験した構成員体験がマイナスに寄与したことを示す「マイナス指標」と、構成員が体験した構成員体験がプラスにもマイナスにも寄与していないことを示す「ニュートラル指標」とを含み得る。
【０１６１】
ステップＳ８０３では、プロセッサ１２０の分析手段１３０が複数の第１の評価結果および複数の第４の評価結果を統計的に分析する。統計的な分析は、例えば、重回帰分析である。重回帰分析は、例えば、数量化Ｉ類である。これにより、分析結果を生成する。
【０１６２】
ステップＳ８０４では、出力手段１４０が分析結果を出力する。出力手段１４０は、例えば、分析結果をグラフ形式で出力してもよく、文字列で出力してもよい。
【０１６３】
図９は、ステップＳ８０３における複数の第１の評価結果および複数の第４の評価結果を統計的に分析する処理の一例を示す。
【０１６４】
ステップＳ９０１では、プロセッサ１２０の分析手段１３０が、複数の第１の評価結果および複数の第４の評価結果に基づいて、複数のユーザ体験のうちの１つと複数の構成員体験との相関関係を算出する。
【０１６５】
分析手段１３０は、例えば、複数のユーザ体験のうちの１つに対する各構成員体験の影響度を算出する処理を行うことにより、複数のユーザ体験のうちの１つと複数の構成員体験との相関関係を算出するようにしてもよい。このとき、例えば、ステップＳ８０１で受信された複数の第１の評価結果およびステップＳ８０２で受信された複数の第４の評価結果に対して、ユーザが体験し得るユーザ体験が「プラス指標」、「マイナス指標」、「ニュートラル指標」のいずれであるかの評価と、ユーザが体験し得るユーザ体験が「プラス指標」、「マイナス指標」、「ニュートラル指標」のいずれであるかを構成員が決定するに際して、構成員が体験した構成員体験がプラスに寄与したことを示す「プラス指標」と、構成員が体験した構成員体験がマイナスに寄与したことを示す「マイナス指標」とを統計的に処理することにより、複数のユーザ体験のうちの１つに対する各構成員体験のプラスの影響度とマイナスの影響度とを算出するようにしてもよい。統計的処理は、例えば、重回帰分析である。重回帰分析は、例えば、数量化Ｉ類である。
【０１６６】
重回帰分析を行う場合、プラス指標に対する重回帰分析およびマイナス指標に対する重回帰分析を行う。プラス指標に対する重回帰分析は、ユーザが体験し得るユーザ体験が「プラス指標」、「マイナス指標」、「ニュートラル指標」のいずれであるかの評価を目的変数とし、ユーザが体験し得るユーザ体験が「プラス指標」、「マイナス指標」、「ニュートラル指標」のいずれであるかを構成員が決定するに際して、構成員が体験した構成員体験がプラスに寄与したことを示す「プラス指標」を説明変数として重回帰分析を行うことにより、ユーザが体験し得るユーザ体験に対する各構成員体験のプラスの影響度を算出する。このとき、評価結果に含まれるプラス指標以外の指標（マイナス指標およびニュートラル指標）をゼロとして扱い、重回帰分析を行うようにしてもよい。マイナス指標に対する重回帰分析は、ユーザが体験し得るユーザ体験が「プラス指標」、「マイナス指標」、「ニュートラル指標」のいずれであるかの評価を目的変数とし、ユーザが体験し得るユーザ体験が「プラス指標」、「マイナス指標」、「ニュートラル指標」のいずれであるかを構成員が決定するに際して、構成員が体験した構成員体験がマイナスに寄与したことを示す「マイナス指標」を説明変数として重回帰分析を行うことにより、ユーザが体験し得るユーザ体験に対する各構成員体験のマイナスの影響度を算出する。このとき、評価結果に含まれるマイナス指標以外の指標（プラス指標およびニュートラル指標）をゼロとして扱い、重回帰分析を行うようにしてもよい。プラス指標またはマイナス指標が多段階である場合でも、同様に重回帰分析を行うことができる。プラス指標に対する重回帰分析では、マイナス指標の段階にかかわらず、すべてのマイナス指標およびニュートラル指標をゼロとして扱い、重回帰分析を行う。マイナス指標に対する重回帰分析は、プラス指標の段階にかかわらず、すべてのプラス指標およびニュートラル指標をゼロとして扱い、重回帰分析を行う。
【０１６７】
なお、ユーザが体験し得るユーザ体験が「プラス指標」、「マイナス指標」、「ニュートラル指標」のいずれであるかの評価と、ユーザが体験し得るユーザ体験が「プラス指標」、「マイナス指標」、「ニュートラル指標」のいずれであるかを構成員が決定するに際して、構成員が体験した構成員体験がプラスに寄与したことを示す「プラス指標」および構成員が体験した構成員体験がマイナスに寄与したことを示す「マイナス指標」とについて重回帰分析等の統計的処理を行うことにより、プラスの影響度とマイナスの影響度とを算出することも本発明の範囲内である。例えば、ユーザが体験し得るユーザ体験が「プラス指標」、「マイナス指標」、「ニュートラル指標」のいずれであるかの評価を目的変数とし、ユーザが体験し得るユーザ体験が「プラス指標」、「マイナス指標」、「ニュートラル指標」のいずれであるかを構成員が決定するに際して、構成員が体験した構成員体験がプラスに寄与したことを示す「プラス指標」および構成員が体験した構成員体験がマイナスに寄与したことを示す「マイナス指標」を説明変数として重回帰分析を行うことにより、プラスの影響度とマイナスの影響度とを算出するようにしてもよい。
【０１６８】
なお、上述した例では、複数のユーザ体験のうちの１つに対する各構成員体験のプラスの影響度およびマイナスの影響度として相関関係を算出したが、本発明はこれに限定されない。分析手段１３０は、他の任意の指標として相関関係を算出してもよく、従って、分析手段１３０は、他の任意の処理によって相関関係を算出することができる。
【０１６９】
上述した例では、第１の評価結果等の評価結果自体を用いて相関関係を算出することを説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、評価結果に対して前処理をした値を利用して相関関係を算出するようにしてもよい。前処理は、例えば、対象構成員による第１の評価結果（例えば、「プラス指標（＋１）」、「マイナス指標（−１）」および「ニュートラル指標（０）」、または、推奨意向度）と、所定の値との差分をとる処理であり得る。所定の値は、例えば、複数の構成員による複数の第１の評価結果の平均値であってもよい。
【０１７０】
分析手段１３０は、例えば、複数の第１の評価結果に前処理を施し、前処理によって特定された複数のユーザ体験のうちの１つと、複数の構成員体験との相関関係を算出するようにしてもよい。前処理は、例えば、ステップＳ５０１で行われる処理と同様の処理であり得る。複数のユーザ体験のうちの１つは、例えば、推奨意向度を向上させるために最優先で改善すべきユーザ体験であり得る。
【０１７１】
分析手段１３０は、複数のユーザ体験のうちの特定の１つについて相関関係を算出するのみならず、複数のユーザ体験のうちのそれぞれについて、複数の構成員体験との相関関係を算出するようにしてもよい。
【０１７２】
ステップＳ９０２では、分析手段１３０が、ステップＳ９０１で算出された相関関係に基づいて、分析結果を生成する。
【０１７３】
分析結果は、例えば、相関関係として算出されたプラスの影響度およびマイナスの影響度の未処理の値であってもよいし、プラスの影響度およびマイナスの影響度に処理を施した値であってもよい。プラスの影響度およびマイナスの影響度に処理を施した値は、例えば、プラスの影響度とマイナスの影響度とを数学的に処理することにより、生成された値であってもよい。数学的処理は、例えば、加算である。プラスの影響度とマイナスの影響度とを加算することによって生成された第１の値は、例えば、当該ユーザ体験に対して、プラスの影響があるかマイナスの影響があるかを示す影響度相対値となる。数学的処理は、例えば、絶対値の加算である。プラスの影響度とマイナスの影響度の絶対値とを加算することによって生成された第２の値は、例えば、プラスの影響かマイナスの影響かにかかわらず、当該ユーザ体験に対して、どの程度影響があるかを示す影響度絶対値となる。プラスの影響度およびマイナスの影響度に処理を施した値は、例えば、生成された値に対してさらなる処理を施された値であってもよい。例えば、第１の値と、第２の値とに基づいて、構成員が体験した構成員体験をランク付けした値であってもよく、このとき、例えば、算出された影響度相対値と、算出された影響度絶対値とに基づいて、当該ユーザ体験に対する影響度が大きく、かつ、当該ユーザ体験に対してマイナスの影響が大きい順に構成員体験をランク付けすることによって得られた、そのランクを示す値であってもよい。
【０１７４】
このように、分析結果は、ユーザ体験に影響を及ぼす構成員体験を特定することができる。
【０１７５】
処理４００および処理８００は、相互に独立して行われてもよいし、並行してまたは連続して行われてもよい。並行してまたは連続して行われる場合は、処理４００において特定された改善すべきユーザ体験について、処理８００において、影響を及ぼす構成員体験を特定することができる。処理８００において特定された構成員体験を改善することが、処理４００において特定されたユーザ体験の改善につながり、これは、ユーザの満足につながり、ひいては、企業の収益の向上につながり得る。
【０１７６】
上述した例におけるフローチャートは一例である。本発明のコンピュータシステム１００の処理の順序は、フローチャートに示される順序に限定されない。例えば、処理４００において、ステップＳ４０１の前にステップＳ４０２が行われてもよいし、ステップＳ４０１とステップＳ４０２とが同時に行われてもよい。例えば、処理６００において、ステップＳ６０１の前にステップＳ６０２が行われてもよいし、ステップＳ６０１とステップＳ６０２とが同時に行われてもよい。例えば、処理８００において、ステップＳ８０１の前にステップＳ８０２が行われてもよいし、ステップＳ８０１とステップＳ８０２とが同時に行われてもよい。
【０１７７】
上述した例では、企業が提供する商品またはサービスを、提供を受けるユーザが評価した評価結果を分析することを説明したが、本発明は、これに限定されない。本発明において「ユーザ」は、商品またはサービスの提供を受ける任意の主体であり得る。
【０１７８】
例えば、ユーザは、商品またはサービスを提供する企業Ａと取引をする取引先企業Ｘであってもよい。企業Ａと取引先企業Ｘとの間の取引を取引先企業Ｘが評価した結果を分析し、取引において取引先企業Ｘが体験する体験のうちのどの体験が推奨意向度に対して影響があるかを特定することができる。この場合、推奨意向度は、取引先企業Ｘが企業Ａとの取引を他の企業に推奨する度合となる。本発明のコンピュータシステムが提供する分析結果は、このような推奨意向度を向上させるためにどの構成員体験を改善すべきかを特定することができる。このような推奨意向度を向上させることで、企業と取引をする企業が増加し得る。これは、企業の収益向上につながり得る。
【０１７９】
例えば、異なる構成員が取引先企業Ｘとの取引を担当した場合の体験（例えば、構成員Ｂが取引先企業Ｘとの取引を担当した場合の体験、構成員Ｃが取引先企業Ｘとの取引を担当した場合の体験、構成員Ｄが取引先企業Ｘとの取引を担当した場合の体験等）について、推奨意向度に対する影響度を分析することにより、どのような構成員を取引先企業Ｘの担当にすることが推奨意向度の向上につながるかを分析することができる。さらに、担当する構成員毎に、推奨意向度を向上させるためにどの構成員体験を改善すべきかも特定することができる。また、例えば、異なる構成員が異なる取引先企業との取引を担当した場合の体験（例えば、構成員Ｂが取引先企業Ｘとの取引を担当した場合の体験、構成員Ｂが取引先企業Ｙとの取引を担当した場合の体験、構成員Ｃが取引先企業Ｘとの取引を担当した場合の体験、構成員Ｃが取引先企業Ｙとの取引を担当した場合の体験等）について、推奨意向度に対する影響度を分析することにより、どの構成員をどの取引先企業の担当にすることが推奨意向度の向上につながるかを分析することができる。これにより、最適な人材配置を達成することができる。
【０１８０】
上述した例では、推奨意向度を評価指標とした分析について説明したが、本発明はこれに限定されない。所定の観点からユーザが評価対象を評価した際の評価の度合を示す任意の評価指標について同様の分析を行うことが可能である。評価指標は、例えば、ユーザが総合的な観点から評価対象を評価した際にユーザが評価対象に満足した度合を示す「総合満足度」であってもよい。この場合、複数のユーザ体験のうちの各々が「総合満足度」にどのように影響するかを分析することができ、「総合満足度」の向上のために改善すべきユーザ体験を特定することができる。評価指標は、例えば、評価対象に対するユーザの熱狂の度合を示す「熱狂度」であってもよい。この場合、複数のユーザ体験のうちの各々が「熱狂度」にどのように影響するかを分析することができ、「熱狂度」の向上のために改善すべきユーザ体験を特定することができる。
【０１８１】
図４、図５、図６、図７、図８、図９を参照して上述した例では、図４、図５、図６、図７、図８、図９に示される各ステップの処理は、プロセッサ１２０とメモリ１４０に格納されたプログラムとによって実現することが説明されたが、本発明はこれに限定されない。図４、図５、図６、図７、図８、図９に示される各ステップの処理のうちの少なくとも１つは、制御回路などのハードウェア構成によって実現されてもよい。
【０１８２】
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。
【産業上の利用可能性】
【０１８３】
本発明は、商品またはサービスの提供者の構成員またはユーザによる評価結果に、構成員体験またはユーザ体験がどのように影響するかを分析するためのコンピュータシステムおよびそのコンピュータシステムにおいて実行される方法およびプログラムを提供するものとして有用である。
【符号の説明】
【０１８４】
１０、２０、３０、４０  アンケート用紙
１００  コンピュータシステム
１１０  受信手段
１２０  プロセッサ
１３０  分析手段
１４０  メモリ
１５０  出力手段
【図１Ａ】
2020009469.tif 000007
【図１Ｂ】
2020009469.tif 000008
【図１Ｃ】
2020009469.tif 000009
【図１Ｄ】
2020009469.tif 000010
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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