株式会社Insight Techの西園です。
3月になってもなお寒暖差の激しい日が続きますね。
早く暖房のいらない気候になって欲しいと切に願う毎日です。

先日展示会に出展してきたのですが、
弊社のブースにアパレル系企業様が多くご来場いただいたのが新鮮でした。
話を伺うと、商品開発フローの見直しを検討されているという内容のものが非常に多く、「衣類に求められている機能や見落としている課題を抽出したいが、商品レビューやアンケートからでは抽象的な情報しか得られない」といったお話も耳にしました。

そこで今回は「服（レディース）」と「下着」に関する不満の中から、未充足課題を抽出するフローを一例として簡単にまとめてみましたので、ご興味のある方は是非お手に取ってみてください。

今回は「服・下着」に関する未充足な不満を（課題）を探索するフローをレポートにまとめています。
対象とする抽出条件は下記のとおりです。

抽出条件①と②の出現キーワードを確認したところ、Top10の内容はほぼ同様でしたが、未充足のランキングでは「値段」「色」がランクイン。10pt以上上昇したワードは「着丈」「肌触り」「ワンピース」「カップ」などのワードが上昇しました。

ここがポイントですが、抽出条件①のキーワードランキングをベースに、キーワードの全体件数に対する未充足件数の割合を確認したところ、「毛玉」「自分」「胸」「私」「どれ」「お腹」「GU」「店員さん」「背中」「見た目」未充足割合平均値を5pt以上上回る結果となりました。

未充足比率が特に高かった「毛玉」「胸」「お腹」「背中」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、潜在課題の領域にどのような意見が出てくるのかを確認してみました。

【おまけ】優先課題図　～胸～
詳細はレポートをダウンロードしてご覧いただければと思いますが、参考に「胸」の不満データで作成した優先課題図を掲載します。

潜在課題（量は少ないが要望度の高い不満）の領域には、自身のバストサイズが大きく適切な着丈の服が着用できない旨の意見を確認できました。
着丈基準でなくバストサイズを基準に着丈を選べるようにして欲しいといった需要がうかがえます。

【まとめ】不満ファインダーを用いた未充足不満の絞込みフロー
① 抽出条件設定　※細かい条件は指定せず自社事業領域のカテゴリ等を指定
② 意見対象部（キーワード）ベースでの未充足割合を確認
③ ②でピックアップしたキーワードで抽出条件を新たに設定
④ ③の抽出条件毎に優先課題図を作成し、「潜在課題」の領域を確認

今回は「服・下着」を対象としましたが、他の領域においても汎用的に活用いただけるニーズ探索フローかと思います。自社の市場、資源、強み、ニーズ（又は課題）を明確に捉えていれば、そこから生まれるコンセプトはより強固なものとなりますので、これからリサーチの検討をされる方々は是非不満ファインダーをご活用いただければと思います。

【備考】
レポート内では具体的に何が不満なのかまで掘り下げてまとめております。具体的には『優先課題図』というAIを用いた弊社独自のフレームワークで、意見を量×質の2軸で評価しながら、課題をピックアップしています。
プロダクトアイデア、コミュニケーションアイディアの発案の参考となれば幸いです。

本レポートは「不満ファインダー」を使用して作成しております。
ネットリサーチ等では拾えない生活者の日常的な不満の声をモニタリング・分析することができるBIツールです。

・バイアスの無い意見を収集したい
・より解像度の高いN1を見つけたい
・商品開発や新規事業に繋がるような盲点となっている課題を見つけたい

上記のようなシーンで強力なアシスタントとなりますので、
課題感をお持ちの方はお気軽にお申し付けください。

【あとがき】
Insight TechはVoC（顧客の声）を起点としたサービス改善・開発のご支援をしております。データや分析ツールのご提供だけでなく、今回のようなレポーティングまでご一緒し、課題探索、施策立案、意思決定までをサポート致します。

「ちょっと思い当たるな」と感じられた方は、弊社が何の会社か忘れてしまう前に、是非お気軽に資料DL又はご相談ください。

【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
連絡先：03-3342-6710 / sales@insight-tech.co.jp　　👈ご相談はこちら
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