株式会社 InsightTechのプレスリリース
不満買取センターに投稿された「外食・出前・お弁当」にまつわる不満は、約1年間で64万件にのぼります。
コロナ禍前後での不満投稿数の伸び率をカテゴリごとに比較すると、「出前」が302％で最も多く、利用者の増加によって急激に不満が増えていることが分かりました。
また、未充足不満が含まれる割合（未充足比率）に着目すると「外食・出前・お弁当」カテゴリの中で「出前」が最も多く未充足比率が高く、改善を求めるだけではない「もっとこうだったらいいのに」というユーザーの気持ちが含まれる不満が多いことが分かりました。
今回のレポートでは、コロナ禍前後での投稿件数伸び率1位・未充足意見を含む比率1位の「出前」不満に着目し、『不満ファインダー』を用いて不満の傾向を分析。テキスト解析により出前不満のトレンドワードを確認する他、弊社独自のフレームワーク”優先課題図”を用いて課題の優先度を明らかにしました。さらに、フードデリバリーの利用シーンに関する不満から、新たな食体験に繋がるアイデアをおまとめしています。急激に成長するフードデリバリーの不満から、N=1の声をどのようにビジネスアイデアに昇華させていくのか、そのプロセスをご紹介致します。
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。
レポートは下記より無料でダウンロード可能です。
https://insight-tech.co.jp/downloads/22_food-delivery
■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71万人以上の会員から、累計3,300万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年9月～2022年8月
- 調査機関（調査主体）
自主調査
- 調査対象
『不満買取センター』会員のうち、「出前」カテゴリに不満を投稿した人
- 有効回答数
12,348件
- 調査方法
『不満買取センター』に投稿された出前に関する不満（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．インサイトテックの取り組み
２．食にまつわる市場環境・生活者の変化
３．不満買取センターに寄せられる外食・出前不満
４．不満ファインダーによる「出前」不満分析
５．不満から見える課題と解決アイデア
６．おわりに
- 調査結果
【出前不満のトレンドキーワード】
＊①2021年9-2022年2月までの期間と、②2022年3月-8月までの期間でキーワードの出現傾向を比較。①よりも②の期間で10pt以上上昇したトレンドキーワードは、「メニュー」「チーズ」「具」「量」「サイドメニュー」だった。
「メニュー」関連不満の例
身体に優しいデリバリーメニューが増えて欲しい。体調悪いときに料理できなくてデリバリーに頼りたいけど、消化に良さそうなものやさっぱりしたものが見つからなくて注文できなかった。
「チーズ」関連不満の例
お持ち帰りピザの箱、どうしてもソースやチーズが付着してしまうので、リサイクルに出せません。その部分だけ剥がせるとか、リサイクルに出せるように改良希望します!大きな箱なのに捨てなきゃいけないの勿体ない。
「サイドメニュー」関連の不満の例
デリバリーピザ店の、サイドメニューを安くして欲しい。ピザが高いので、サイドメニューをあまり頼めない。安くなったら、デリバリーを利用する回数がもっと増えると思う。
【出前不満の優先課題】
＊出前不満の代表的な9つの要素を設定し、弊社独自フレームワーク優先課題図を作成。意見量が多く、離反に繋がりやすい不満要素は「料理」「料金」「販促関連」であった。
※優先課題図はレポート内でご紹介致します。
「料金」関連不満の例
宅配ピザ全般 料金体系 どういう買い方をするといくらになるのか、料金体系がよく分からないのが不満。 サイトとかでシミュレーションできるようにしてほしい。
「料理」関連不満の例
デリバリーの料理、写真だけだと量が分かりにくいものが多い。有名チェーン店のバーガーやピザなんかは分かるけど、初めて頼む個人店なんかは量が分からない。何グラムなのか書いてほしい。
「販促」関連不満の例
新規会員ばかりでなく、既存会員にもクーポンを配布して欲しい。最近新規会員数を増やしたいのか、既存会員が蔑ろにされている気がする。クーポン目当てで初回だけ利用する人も多そうだし、リピーターを増やす方が大事だと思う。
その他、デリバリーの利用シーンに関連したビジネスアイデアについてもおまとめしております。
分析結果の詳細・総括、アイデアについては、レポート本編にてご確認ください。
■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
