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不満買取センターのInsight Techが、「ファミリーレストラン」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』に寄せられた外食におけるファミリーレストランの不満を『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。

今回のレポートでは、コロナ禍以降市場が拡大している「ファミリーレストラン」のカテゴリに着目。『不満ファインダー』のテキスト解析機能を用いて増加傾向にあるキーワードを探索し、トレンドキーワードに紐づく不満の原文を参照しながら、生活者がファミリーレストランに対して抱いている不満の特徴を整理しました。日常生活における外食のお悩みの理解に、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/23_familyrestaurant
[画像1: https://prtimes.jp/i/83450/101/resize/d83450-101-fb2b8cd170bb70de48cc-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73万人以上の会員から、累計3,900万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


2022/1/1〜2023/6/25
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、「ファミリーレストラン」カテゴリに投稿した人
有効回答数


母集団1.:29,327件(2022/1/1〜2022/6/25に投稿されたファミリーレストラン不満の件数)
母集団2.:26,738件(2023/1/1〜2023/6/25に投稿されたファミリーレストラン不満の件数)
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.ファミリーレストラン市場を取り巻く環境
3.ファミリーレストラン不満のトレンドキーワードとは
4.ファミリーレストラン不満からみえるトピックスのまとめ
5.不満データ活用のご案内
調査結果


出現キーワードのランキングをみると、1位 メニュー・2位 味・3位 量と続いており前期からの変動はなし。
TOP10のキーワードでは、店員(店員さん)、ドリンクバー、ガストが前期よりも順位を上げている
[画像2: https://prtimes.jp/i/83450/101/resize/d83450-101-7ea77b3331ddaf085aa6-1.png ]

母集団1.と2.の出現キーワードランキングを比較。前期(1.)よりも順位が10pt上昇したキーワードは以下の通り。
[画像3: https://prtimes.jp/i/83450/101/resize/d83450-101-f89bd1902456dd2eedf2-2.png ]

「ロボット」関連不満の例
ガストの配膳ロボットに配膳してもらうのはいいけど、子連れでぐずっててんてこ舞いの時は店員さんに配膳して欲しい。立ち上がってロボットまで取りに行ってる一瞬で水こぼしたりで大変でした。席の状況見てロボットの対応してほしい。

「お皿」関連不満の例
サラダバーのお皿が一度使用した後に、2回目のおかわりの時も、同じお皿を使う事は不衛生。サラダバーを盛り付ける時に、トングがお皿に付いてしまう人も見受けられるから、手袋を使用した所で、衛生面が安心な訳ではなく、食べた後のお皿を再び使い回す時点で衛生的に意味がなくなる(省略)お皿は毎回新しいのを使うようにした方が良いと思う。

「ドレッシング」関連不満の例
ガストのiPadメニュー表でモーニングを注文した。サラダにドレッシングをかけるか抜きにするか選択があったが、ドレッシング別添えも選択肢に入れて欲しい。自分で量を変えたい。

その他のトレンドキーワードについては、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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