２０２1年10月に有料サービスを開始した、食の商品企画・開発向けデータ分析ツール「FOODATA（フーデータ）」も、お陰様でサービス開始1年を過ぎました。
現在数十社の企業様にご利用いただく中、皆様からの貴重なご意見に基づき、CVS購買データの搭載や、様々な分析機能の追加、UIUXの改善等を進めてまいりました。
12月の主な追加事例として、3つの新機能をご紹介いたします。
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| 1.【消費者調査】カテゴリー購入重視点分析 |
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単品単位での分析に加え、商品群単位（カテゴリー別、ブランド別、フレーバー別等）で、購入重視点や不満足点を分析できるようになりました。性年代別、購入頻度別、職業別など、目的に応じて分析することが可能です。
具体例：ヨーグルト（プレーン） |
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上図は、ヨーグルトの中の、プレーン味の主要商品購入者の購入重視点を性年代別に示しています。
男女を比較すると、男性よりも女性の方が顕著に高くなるのが「容量」と「メーカー・ブランド」です。
さらに、男性を性年代別に比較すると、意外なことに、20代と60代が同じような傾向を示すことが分かります。「品質、原材料、容量、パッケージ、ネーミング、ブランド、SNS・メディアでの評判」等の項目において、20代と60代が高く、30代〜50代が低くなる点が特徴的です。
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2.【購買データ】トライアル・リピート分析
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単品や商品群（カテゴリー別、ブランド別、フレーバー別等）のトライアル・リピート率を分析できます。売上規模も同時に把握できるため、各商品及び商品群の強さや立ち位置を確認できます。
具体例：冷凍食品 30代・40代女性 |
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上図は、30代・40代女性の、冷凍食品のトライアル率・リピート率を分析しています。
「スパゲッティ、炒飯、唐揚げ、ハンバーグ」等の種類と、「軽食用、お弁当用、おやつ用」等の用途とを掛け合わせ、上位20分類を表示しました。
トライアル率・リピート率・金額PI値共に高いのが「スパゲッティ×軽食用」「炒飯×軽食用」「唐揚げ×惣菜用」でした。
また、リピート率に着目した際に、お弁当用の唐揚げやスパゲッティを抑え、「調理野菜×お弁当」が全分類の中で2番目に高くなる点が、30代・40代女性において特徴的でした。
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3.【味覚】商品比較分析
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味覚データのレーダーチャートを重ねて表示し、比較分析できるようになりました。
自社商品と競合商品、現行品とリニューアル品、試作品とベンチマーク品（外食等）など、特定の数商品を比較する際に便利です。
具体例：カフェインレスティー |
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上図は、紅茶（ティーバッグ）カフェインレス主要3商品について、味覚データの違いを示しています。左上部のレーダーチャートと下部の表で味わいの違いを明確にし、右上部のMAPにてカテゴリー内での各商品の味わい位置づけを把握することができます。
赤色の商品はアッサム系の重厚な茶葉感（＝苦味（先味））が強く、他２商品はダージリン系の爽やかな茶葉感（＝渋味（先味））が強いことが分かります。赤色の商品はミルクとの相性が良いため、「カフェインレスでも濃い味わいのミルクティーを楽しめる」という訴求は良案と考えられます。
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以上、12月追加をした新機能を3点紹介させていただきました。FOODATA（フーデータ）は、これからも、食の商品企画・開発に ”本当に使える“ データ分析ツールとして、皆様のご意見ご要望に耳を傾けながら、継続的な開発・改善を続けてまいります。
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