AIとアンケート分析を組み合わせた顧客理解の深化とマーケティング施策改善
背景・課題
小売業界では、市場と顧客のニーズの多様化が進み、従来の属性データや定性インタビューだけでは十分に消費者行動を把握しきれない課題があった。特に、複数店舗・多商品展開をしている企業においては、点在する顧客の声やフィードバックを効率的かつ客観的に分析し、売場や販促へタイムリーに反映することが重要とされていた。
AI活用ソリューション
自社が運営する全国50店舗において、顧客アンケート・Webレビュー・コールセンター応対記録といった多様な顧客のテキストデータを、自然言語処理AI（Amazon Comprehend、Google Cloud Natural Language API等）により自動分析。その結果を、BIツール（Tableau）と連携し、リアルタイムに社内で閲覧・活用できる仕組みを構築。例えば、新商品に対する批判的なフィードバックや商品の棚割りリクエストを即座に把握し、具体的な店舗オペレーションや広告施策の修正に活用した。また、各店舗の店長に結果を渡し、各店の施策反映プロセスも設計した。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 以前はアンケートの回収・集計・読み込みを手作業で実施しており、1回の集計に2週間以上かかることもあった。しかも判断は属人的で、特定店舗や現場に頼った施策立案となっていた。
- アンケート・レビュー集計関連業務に従事していた店頭担当・本部スタッフの月間作業時間が延べ60時間から20時間に削減。施策反映までのリードタイムを平均9日→2日に短縮。
導入後 (After)
- AI自動集計・分析により集計作業は数分〜１日で完了するようになり、施策立案も本部・現場がタイムリーかつ客観的に判断できる体制を確立。各店舗の施策反映スピードが向上し、ネガティブレビューの放置なども減少した。
イメージ図
成果・効果・ROI
導入後6ヶ月で、CS（顧客満足度）スコアが平均7%向上。棚割りの見直しによる在庫ロス削減や、早期の不満商品対策により粗利率が約2%改善。従業員の業務負荷軽減や、サービス品質向上の声も複数の現場から報告されている。ROIは18ヶ月で投資回収ラインを超えた。
実事例
株式会社○○リテールは、2022年よりAIテキスト分析とBIダッシュボードの導入を開始。来店者アンケートやコールセンター記録をAIで日次解析し、各店舗のフィードバックに即座に対応。クレーム件数の把握や売場改善企画の精度向上を実現した。詳細は上記記事を参照。
さらなる展開
今後は、SNS口コミ分析や画像認識による売場状況監視も加え、顧客起点でのPDCAを全社レベルで高速化する。商品開発部門や物流部門とも連携し、全社横断の顧客フィードバック活用基盤への拡張を進める。
導入ロードマップ
- 現状可視化 - アンケート集計プロセスと経営・現場の意思決定サイクルを現場ヒアリングや業務フロー図で整理。
- PoC（概念実証） - AIテキストマイニングを一部データで実験し、現場担当の意見を聴きながら目標KPIを決定。
- 本番導入設計 - 店舗・本部双方の業務フローに統合し、自動化対象作業や権限管理を明確化。BIツール連携や改善ループも設計。
- 全社展開・効果測定 - 50店舗全体に自動化を展開し、現場の声も定期的にフィードバック。半年ごとにアウトカム（CS・粗利率・人件費削減など）の効果を検証。
ご相談・お問い合わせ
まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。