本当に知りたい声ほど
届かない
わざわざ意見を送るのは、熱狂的なファンか、強い不満を持った人。
改善につながる「少し気になった」「もう少しこうだったら」という小さな声は、消えていく。
アンケートでは、本当に欲しい「声」は集まらない。
わざわざ意見を送るのは、熱狂的なファンか、強い不満を持った人。
改善につながる「少し気になった」「もう少しこうだったら」という小さな声は、消えていく。
選択肢の集計結果では、その背景も、改善すべき点もわからない。
経営判断に必要なのは、総合スコアではなくそれを選択した理由。
集計して、レポートを作る。
具体的な改善策に落とし込めないまま、会議で共有する頃には、お客様はもう離れているかもしれない。
テーブル、商品パッケージ、レジ横など。
顧客との接点がある場所ならすぐに開始できます。
アプリも、システム連携も不要。
AIが回答内容に応じて質問を変えながら深掘り。
自然な会話で、選択式では見えない顧客の本音を収集します。
集まった声をAIが分析。
重要な課題や改善案を整理したレポートを翌朝自動配信します。
あとは読んで判断し、動くだけ。
※ レストランでの導入レポート例
"遅い"という声、57件。その63%が土日に集中していた。
土日18〜21時、テーブル対応を今すぐ見直す。配膳導線、オーダー管理、呼び出しフォローを実施。
クレームの75%が18〜21時に集中。時間帯を知るだけで、打ち手が変わる。
テーブルのQRから、次回来店の障壁を深掘り。スタッフに言いにくい本音を引き出す。
来店体験・接客へのリアルタイムフィードバック。店長が翌朝すぐに動ける。
商品パッケージから購入直後の声を収集。商品改善サイクルを高速化。
チェックアウト時に多角的フィードバックを収集。満足度の裏にある改善点を可視化。
スタッフに言いにくい本音をAIが引き出す。サービス品質の継続的向上に。
収集したいVOCの目的・設置場所・対象商品を確認します。
AIとの対話で質問設計を行い、最短即日でオリジナルのシナリオが完成します。
QRコードを発行し、パッケージや店頭に設置するだけ。
翌朝からレポートの自動配信がスタートします。