回答率計算機

回答率 = (回答数 ÷ 送信数) × 100

「送信」はアンケートを受け取る資格のある人を指します。「回答」は通常、完了したアンケートを指します。チームが意図的に途中回答を数える場合は別です。

この計算機には複数の公開参照があります。オプトインメール、Eコマースメール、ウェブリンク、SMS、アプリ内、ポップアップ、ウィジェット、モバイル、Facebook、社員エンゲージメント、一般社員フィードバック、顧客フィードバック、イベント後、オフライン/キオスク、電話です。

アンケートを配信した方法に合うタイプを選ぶと、あなたの回答率が公開されている一般値とどう比較されるかが見えます。

各タイプはSurveyMonkeyの2025チャネルベンチマーク、Retentlyの2025 Eコマース研究、Refinerのアプリ内研究、Survicateの2025レポート、Pew Research Centerの電話回答率研究などの公開ソースを引用します。

手法が異なるため（プラットフォーム平均、研究中央値、人口調査など）、自分のベースラインの隣に文脈として使ってください。

公開されたメール平均が大きく分かれるためです。SurveyMonkeyのオプトインリレーションシップリストは約49%、Retentlyの高頻度Eコマース招待は約3%です。

実際の配信方法に合う行を選んでください。

チャネルによります。ポップアップで「良い」率は社員パルスではひどく見えることがあり、逆も同様です。

このツールのアンケートタイプ比較を使い、自分のトレンドラインを時系列で追ってください。

よくある原因は、アンケートが長すぎる、タイミングが悪い、回答者への価値が不明確、調査疲れ、モバイル体験の不具合、リマインド不足です。

インセンティブを足す前に、まず長さとタイミングを直しましょう。

母集団の大きさと必要な精度によります。多くのプロダクトやCXの用途では、100件以上の完了が実用的な下限です。

パーセントの不確実性が気になる場合は、件数を信頼区間計算機と併用してください。

多くの場合、はい。多くの研究者は到達した招待に対する率を報告します。回答 ÷（送信 − 配信不能）。

この計算機の任意の「配信不能」欄がその調整を行います。

控えめなインセンティブは、報酬が特定の回答に結びついていない限り、データ品質を壊さずに参加を上げることが多いです。

インセンティブは小さく、全員に、事前に開示しましょう。

リンクを受け取った人数（メールリストサイズ、参加者数、印刷レシート数など）が分かっていれば、それを分母に使います。

対象者数が不明な完全に公開のリンクでは、回答率はあまり意味がありません。合計回答数とサンプル品質に焦点を当てましょう。

いいえ。計算はブラウザ内で行われます。