01課題
大量の口コミから重要な意見を見つけるには時間がかかる
複数の口コミサイトやSNSに投稿されたコメントを担当者が一件ずつ確認するには、多くの時間が必要です。
評価点だけでは、顧客が料理、接客、価格、待ち時間などのどの部分に満足・不満を感じているのか判断できません。
店舗数が多い場合には、各店舗の課題や全体に共通する傾向を比較することも困難です。
02解決策
AIで口コミを分類し、評価傾向を可視化
AIが口コミ、アンケート、SNS投稿などの文章を分析し、料理、接客、清潔さ、待ち時間、価格などのテーマに分類します。
肯定的・否定的な意見や、繰り返し言及されている内容を抽出し、店舗別・期間別に可視化します。
例えば、次のような流れを構築できます。
- 1顧客フィードバックの収集
- 2AIによるテーマ・感情分類
- 3店舗別の傾向分析
- 4重要課題の抽出
- 5改善施策の実行
- 6評価変化の確認
緊急性の高い苦情や安全に関わる内容を検知した場合は、担当者へ速やかに通知する仕組みも構築できます。
03活用例
こんな業務に活用できます
- 口コミサイトやアンケートの一元分析
- コメントのテーマ別自動分類
- 肯定的・否定的な評価の分析
- 店舗・メニュー別の評価比較
- 繰り返し発生する不満の抽出
- 高評価につながる要因の分析
- 緊急対応が必要なコメントの検知
- 改善施策後の評価変化の確認
04期待される効果
顧客の声を具体的な店舗改善につなげる
大量の口コミを自動で整理することで、担当者は重要な意見や変化を短時間で把握できます。
感覚や一部の意見だけではなく、蓄積された顧客フィードバックに基づいて改善の優先順位を決められます。
Robo Labは、AIによるテキスト分析を活用し、レストランやフードサービス事業者の顧客体験向上を支援します。