つくりおき.jpを支えるデータ活用
この記事は、以下記事の抜粋版となります。詳細が気になる方はぜひチェックしてみてください。
Antwayのデータチーム（以下データTM)では、お客さまから得られたアンケートデータや注文履歴を分析し、よりニーズに合ったサービスを提供するために、日々活動をしています。
データ分析者がわくわくするデータ。 それは・・・
Antwayでは様々なデータを扱っていますが、その中でもデータアナリストが面白いと感じているデータ、それはズバリ「料理満足度」です。
料理満足度って何？と思われる方へ簡単にご説明します。まず、つくりおき.jpでは、毎週最大11種類のメニューを週替わりで提供しています。
サービス当初から、注文してくださったお客さまに毎週アンケートを送付し、任意でご回答をいただいています。その中で、お客さまには、その週の料理全体に対する評価と単品メニューごとの評価をフィードバックとしていただいています。これを当社では、「料理満足度」と呼んでいます。
インセンティブのつかないアンケートですが、それでも毎週、ありがたいことに、多くのお客さまから回答をいたただいています。
なぜ料理満足度が面白い？
ではなぜ、料理満足度が面白いのでしょうか？ それは、満足度には、料理の内外含めた、非常に多様な要因が影響しているからです。
例えば、料理の内側を見てみれば、味や見た目、素材、栄養、食感、果ては添加物に至るまで、膨大なミクロ要因が存在しています。一方で、上述したように、メニューは11種類の組み合わせで提供しているので、食べ合わせの要因も多分にあります。同じハンバーグでも、どのような副菜と一緒に提供するかによってお客さまの感じ方は異なるはずです。また、「食べ飽きる」という要因も見逃せません。どんなに好きなものでも毎週食べていれば嫌になってくる人もいるでしょう。
さらに、料理の外側にはもっと広い世界があります。いつ、誰と食べるかといった環境要因ももちろんですが、年齢・性別・居住地などいったデモグラフィック情報も必要になるでしょう。（関東と関西で食文化が異なるという話は有名だと思います）
こうした膨大な要因が、相互に影響しあい「料理満足度」という単一の指標を表しています。
もちろんこれらをすべてデータ化し、押し並べて評価できるわけではありません。しかし、満足度の裏側にあるこうした要因を、社内のシェフや管理栄養士と議論しながら徹底的に洗い出し、因子ツリーを構築しながら、重要な要素をどのようにデータ化していくかを考えていくことは、非常にチャレンジングな領域でもあります。AntwayのデータTMでは、こうした前例のない問いに対して、毎日頭をフル回転させながら試行錯誤を繰り返しているのです。
もちろん今回ご紹介した料理満足度以外にも、製造やマーケティングなど数多くのドメインのデータ分析を手がけています。
この記事を読んでいただき、ワクワクしたデータアナリストの皆さん、ぜひ一度データTMメンバーと話してみませんか。
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