不満買取センターのInsight Techが、「日用品・雑貨」に関する不満トレンドをまとめたレポートを公開

『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』に寄せられた日用品・雑貨不満を『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「日用品・雑貨」にまつわる不満は、2年で約150,000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離反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、日用品・雑貨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_daily_necessities
[画像1: https://prtimes.jp/i/83450/153/resize/d83450-153-675da45c4da87f162912-7.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4,300万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


2022/4/1～2024/3/31
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/83450/153/resize/d83450-153-7972a33eaf9875544284-1.png ]

有効回答数


149,931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．日用品・雑貨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.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離反件数の割合を確認した。 「香り」「サイズ」「耐久性」「生地」「厚み」といったキーワードが離反割合平均値を15pt以上上回る結果となった。
[画像3: https://prtimes.jp/i/83450/153/resize/d83450-153-62f9399dc13a32192ca8-2.png ]

[画像4: https://prtimes.jp/i/83450/153/resize/d83450-153-d0501280b245e74a2990-3.png ]

[画像5: https://prtimes.jp/i/83450/153/resize/d83450-153-1952dd56c23def9279e9-4.png ]

離反割合が特に高かった「サイズ」「耐久性」「生地」「厚み」を対象に独自の辞書を設定した。 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6: https://prtimes.jp/i/83450/153/resize/d83450-153-8807a694401806c94a45-5.png ]


意見の “量” と “質（利用/購入への影響度）” 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、「サイズ」「耐久性」「生地」「厚み」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7: https://prtimes.jp/i/83450/153/resize/d83450-153-f827f6f7aef3c07155bd-6.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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