Google口コミ分析ツール口コミの山から、
次の一手を見つける。

Google口コミの文面をAIが読み、「接客」「価格」「待ち時間」などの観点ごとに、良い声と不満の声に仕分けます。
どこが褒められ、どこに不満が集まっているのか。グラフから元の口コミの一文までたどって確かめられます。

口コミ分析(観点別)

良い声どちらでもない不満の声

接客124
味98
価格61
雰囲気57
待ち時間43

不満の声観点:待ち時間

お料理はおいしかったのですが、提供まで少し時間がかかりました。

※ 画面・数値はイメージです

口コミは、
読んで終わりではもったいない。

口コミが多すぎて、
読み切れない

改善は、
感覚で決めている

オーナー

店舗ごとの違いが、
見えてこない

会議で、数字で
話したい

本部

何から直せばいいか
わからない

褒められている点を
もっと伸ばしたい

店長

口コミには、お客様が感じたことがそのまま書かれています。
HIIDELは、その声を観点ごとに数えて、次に打つ手を決める材料に変えます。

AIで口コミを分析する仕組み

一件ずつ読んで、観点ごとに数える。

口コミ分析は、口コミに書かれた意見を「何について」「良いのか・不満なのか」に分けて数えることです。
HIIDELでは、その仕分けをAIが新しい口コミが届くたびに行います。

  1. 1

    口コミを取り込む

    Googleビジネスプロフィールと連携すると、新しい口コミが自動で取り込まれます。文章のある口コミが分析の対象です。

  2. 2

    意見を一つずつ取り出す

    ひとつの口コミに書かれた意見を、AIが一つずつ取り出し、「接客」「価格」などの観点と、良い声・どちらでもない・不満の声に分けます。

  3. 3

    観点ごとに集計する

    取り出した意見を観点ごとに数えて、グラフにします。元になった口コミの一文も、そのまま残ります。

観点の例

接客・味・価格・コスパ・雰囲気・清潔さ・待ち時間・立地・駐車場 など。一覧にない話題が口コミに出てきたときも、AIが新しい観点の候補として拾います。

HIIDELのAI口コミ分析

強みと課題が、
数字でわかる。

手作業でのタグ付けや、表計算での集計はいりません。
口コミが届くたびに分析が進み、いつでも最新の状態を確かめられます。

01

観点ごとに、良い声と不満の声を仕分け

店舗ごとに、観点別の「良い声・どちらでもない・不満の声」の割合をグラフで表示します。観点ごとのカードには、よく出てくる言葉と、良い声・不満の声の件数が並ぶので、お店の強みと課題がひと目でわかります。期間は直近8週間・半年・1年・全期間から選べます。

  • 観点別の良い声・不満の声の割合
  • 観点ごとによく出てくる言葉
  • 期間を切り替えて見比べ

観点別の分析渋谷店・直近半年

接客

良い 97不満 10

説明がていねい笑顔気配り

待ち時間

良い 9不満 22

提供が遅い予約しても待つ

雰囲気

良い 39不満 5

個室落ち着く記念日

価格

良い 28不満 16

ランチは高め量が多い

※ 画面・数値はイメージです

02

グラフから、元の口コミの一文までたどれる

気になる観点を選ぶと、その観点についてお客様が書いた一文が並びます。AIがどの文章からそう判断したのかがわかるので、「なんとなく不満が多い」ではなく、何に不満があるのかを具体的に確かめられます。

  • 観点ごとの意見の一覧
  • 判断のもとになった口コミの一文
  • 全店舗まとめての分析も

観点:待ち時間不満の声 22件

  • 不満★★★ 渋谷店

    お料理はおいしかったのですが、提供まで少し時間がかかりました。
  • 不満★ 渋谷店

    予約していたのに20分待たされた。説明もなかった。
  • 不満★★★★ 渋谷店

    味は大満足。週末はドリンクが来るまで少し待ちます。

※ 画面はイメージです

03

店舗ごとの数字を、並べて比べる

多店舗なら、店舗ごとの口コミ数・前の期間からの増減・平均評価・未返信の数・NFCタグから口コミにつながった割合を、一覧で比べられます。順位の上がり下がりや、前月・前年との比較も表示。一覧はCSVで書き出せます。

  • 口コミ数・平均評価・未返信の比較
  • 店舗のランキングと順位の変化
  • 前月比・前年比、CSVの書き出し

店舗の比較直近30日

店舗口コミ数前の期間平均★未返信
1渋谷店42+124.60
2新宿店35+54.42
3池袋店21−34.25
4横浜店18+24.51

※ 画面・数値はイメージです

口コミ分析の方法

手作業・表計算・AI。口コミ分析のやり方の違い。

口コミが月に数件なら、読むだけでも十分です。
件数や店舗が増えてきたら、仕分けと集計をAIにまかせると、続けられる分析になります。

比べることHIIDELの
AI口コミ分析
表計算で
集計する
一件ずつ
読む
かかる手間自動(届くたびに分析)観点を決めて、手でタグ付け件数が増えるほど大変
観点の仕分けAIが意見ごとに仕分け人によって判断がぶれる記憶と印象に頼る
元の一文の確認グラフからたどれる元の口コミを探し直す読み返す
店舗の比較一覧で比較(CSVの書き出し)店舗ごとに表をつくる難しい
向いている規模口コミが多い店舗・多店舗数店舗・月数十件まで月に数件まで

表は横にスクロールできます

口コミ分析の活かし方

分析した口コミを、現場の改善につなげる。

分析は、見て終わりでは意味がありません。
よくある使い方をまとめました。

不満の多い観点から直す

「待ち時間」の不満が多いなら、混む時間帯の段取りから見直す。不満の声の一文を読むと、直す場所がはっきりします。

褒められている点を打ち出す

「個室」「説明がていねい」など、よく褒められる言葉は、お店の強み。Webサイトやメニュー、接客のひとことに生かせます。

スタッフと共有する

お客様の実際の言葉は、何よりの研修の材料です。良い声はスタッフの励みに、不満の声は朝礼の話題に。

店舗ごとの差を見る

口コミ数や平均評価が伸びている店舗のやり方を、ほかの店舗にも広げる。本部の会議の資料にも使えます。

改善の前と後を比べる

期間を切り替えて、改善に取り組む前と後で、不満の声の割合が変わったかを確かめます。

返信に生かす

不満の多い観点がわかれば、返信で何に触れるべきかも見えてきます。返信の下書きはAIレビュー返信で。

AIレビュー返信を見る
よくある質問

口コミ分析について、
よく聞かれること。

口コミに書かれた意見を「何について(接客・価格・待ち時間など)」「良い声なのか・不満の声なのか」に分けて数え、お店の強みと課題を見えるようにすることです。HIIDELでは、この仕分けと集計をAIが行います。

ひとつの口コミに書かれた意見を一つずつ取り出し、観点と、良い声・どちらでもない・不満の声に分けます。判断のもとになった口コミの一文もあわせて残すので、グラフから元の文章までたどれます。

接客・味・価格・コスパ・雰囲気・清潔さ・待ち時間・立地・駐車場などの観点をもとに、AIが口コミに合うものを当てはめます。一覧にない話題が出てきたときも、新しい観点の候補として拾います。

Googleビジネスプロフィールと連携すると、取り込んだ口コミが分析の対象になります。その後は、新しい口コミが届くたびに自動で分析されます。文章のない、星だけの口コミは対象外です。

設定や手作業のタグ付けはいりません。口コミが取り込まれると、AIが自動で分析します。

店舗ごとの口コミ数・前の期間からの増減・平均評価・未返信の数・NFCタグから口コミにつながった割合を一覧で比べられます。順位の変化や、前月比・前年比も表示できます。観点別のグラフは店舗ごとに見られるほか、全店舗まとめた分析もあります。

スタッフごとに、NFCタグがかざされた回数と、そこから届いた口コミの数・平均評価を確かめられます。口コミの中身の観点別分析は、店舗ごと・全店舗まとめての単位です。

店舗の比較の一覧はCSVで書き出せます。会議の資料などにお使いいただけます。

無料のFreeプランでは、分析の画面を見本の表示でご確認いただけます。実際の口コミの分析は、有料プランでご利用いただけます。

口コミは、強い感想を持ったお客様ほど書く傾向があります。件数が少ないうちは数字がぶれやすいので、数か月分をまとめて見ることをおすすめします。比べるときは、期間をそろえて見てください。

不満の声が多い観点から改善に取り組み、よく褒められる点はWebサイトや接客のひとことで打ち出すのが基本です。期間を切り替えて、改善の前と後で不満の声の割合が変わったかも確かめられます。