不満買取センターのInsight Techが、「使い捨て」に関する不満トレンドをまとめたレポートを公開
配信日時: 2024-10-01 10:00:00
『不満ファインダー』で見えてきた不満トレンドから紐解くニーズ
株式会社 Insight Tech(東京都新宿区、代表:伊藤友博、以下 Insight Tech)は、同社が運営する『不満買取センター』に寄せられた使い捨てにまつわる不満を『不満ファインダー』を用いて解析・考察したレポートを公開しました。
不満買取センターに投稿された「使い捨て」にまつわる不満は、3年間で約20,000件にのぼります。
『不満ファインダー』のテキスト解析機能を用いて未充足割合が高いキーワードに関連する不満の原文を参照しながら、使い捨てに対して抱いている不安や不満の特徴を整理しました。
日常生活における生活者のお悩みの理解に、ぜひお役立ていただければと思います。
株式会社 Insight TechはVisionとして掲げる「声が届く世の中を創る」の実現に向け、生活者の不満に耳を傾け、この発信を通じ、豊かな生活と強いビジネスの同時実現に貢献して参ります。
▼レポートのダウンロードはこちら(無料でダウンロードいただけます)
https://insight-tech.co.jp/downloads/24_disposable
[画像1: https://prtimes.jp/i/83450/167/resize/d83450-167-7fce342f1ef354056c7e-0.png ]
■不満買取センターとは(https://fumankaitori.com/)
不満買取センター(特許取得済み)は、「企業の商品やサービス、そして社会をより良くするために、あなたの不満を買い取ります。あなたの不満の中に眠った”ヒント”を私たちが企業や社会に届けます」をコンセプトに、2015年3月18日からサービス開始をしております。Webサービス及びスマートフォンアプリを通して生活者からの不満の声を収集しており、現在累計74万人以上の会員から、累計4,400万件以上の不満を買い取っています。
■不満ファインダーとは(https://fuman-finder.com/)
『不満ファインダー』は不満買取センターに寄せられた不満ビッグデータから、都度、テーマや課題にあったデータを検索・抽出でき、これを対象とした多角的な解析を高速で実現する全く新しいデータ×AI活用型SaaSです。
最先端の自然言語処理技術による文章解析AI『アイタス』と独自のフレームワークにより、不満ビッグデータから生活者のホンネと狙うべき課題・機会をあぶりだします。データ解析の知識も複雑な操作も一切不要です。テーマや課題に応じた「辞書」も登録でき、これを活用した解析結果もすぐに得られ、業務の精度とスピードを同時に高めます。
■調査概要
分析対象期間
2021/4/1~2024/3/31
調査機関(調査主体)
自主調査
調査対象
『不満買取センター』に投稿された不満の内、下記条件に該当する投稿
[画像2: https://prtimes.jp/i/83450/167/resize/d83450-167-74968c989971cfb781be-1.png ]
有効回答数
20,701件
調査方法
『不満買取センター』に投稿された調査対象カテゴリの不満(自由回答)を抽出し、『不満ファインダー』を用いて解析した。
目次
1.本レポートの目的
2.使い捨て不満のトレンドキーワード
3.優先課題図による特徴的な不満の探索 ~要望度の高い不満の探索~
4.優先課題図による特徴的な不満の探索 まとめ ~要望度の高い不満のポイント~
5.不満データ活用のご案内
調査結果
抽出条件1.をベースに、不満投稿カテゴリ毎の投稿内訳を確認したところ、全体の約50% が「暮らし」及び「小売」カテゴリへの投稿であった。 年代別の内訳は40代が6,279件と最も多く、次いで30代、50代と続いた。
[画像3: https://prtimes.jp/i/83450/167/resize/d83450-167-25ced290fc12a4bfab92-2.png ]
抽出条件1.のキーワードランキングをベースに、全体件数に対するキーワード別の未充足件数の割合を確認した。 「洗う」「汚れ」「抵抗」「掃除」「床」「トイレ」「中身」「ブラシ」「油」といったキーワードが未充足割合平均値を10pt以上上回る結果となった。
[画像4: https://prtimes.jp/i/83450/167/resize/d83450-167-c0b36916e8e53024eafd-3.png ]
[画像5: https://prtimes.jp/i/83450/167/resize/d83450-167-635bdf19f94d6f7e8393-4.png ]
[画像6: https://prtimes.jp/i/83450/167/resize/d83450-167-3d5fb9c0fc0a81110400-5.png ]
未充足割合が特に高かった「洗う」「抵抗」「中身」を対象に独自の辞書を設定の上、不満項目毎に優先課題図を作成し、それぞれの特徴的な課題を確認する。
[画像7: https://prtimes.jp/i/83450/167/resize/d83450-167-b23ae38108b03b4b427c-6.png ]
意見の “量” と “質(感情の強さ)” から優先的に取り組むべき課題を特定する弊社独自のフレームワーク「優先課題図」によって、「洗う」「抵抗」「中身」の項目別にプロットされた意見のクラスタを確認しながら、潜在課題を抽出します。
[画像8: https://prtimes.jp/i/83450/167/resize/d83450-167-3d4bf489f10e06bfe36f-7.png ]
各項目の具体的な不満の詳細については、レポート内でご確認頂けます。
ぜひダウンロードしてご活用ください。
▼過去のトレンドレポート一覧はこちら(Insight Tech CEO 伊藤友博のnote)
https://note.com/tomohiroito/n/n25a34a1112ad
■会社概要
商号:株式会社Insight Tech(http://insight-tech.co.jp)
設立:2012年6月19日
所在地:〒163-1333 東京都新宿区西新宿6-5-1 新宿アイランドタワー
事業内容:
マーケティング調査やレポート作成
自然言語処理・機械学習などの人工知能を利用したデータ解析受託
企業プロモーションやブランディングサポート
不満買取センターの運営
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