宿泊客からのクレーム内容を体系的に分析し、根本的なサービス改善に繋げる方法
過去のクレーム記録をAIが効率的に分析し、頻出する原因と改善点を明確化。データに基づいたサービス品質向上を支援します。
使用するツール
- ファイル分析アシスタント
「不満」を「信頼」に変える、クレームから学ぶサービス改善
宿泊施設の運営において、お客様からのクレームは避けられません。しかし、その対応と分析は多くの課題を伴います。「個別の事例対応に追われ、根本原因の特定まで手が回らない」「担当者によって記録方法が異なり、体系的な分析が難しい」などの事情により、同じようなクレームが繰り返し発生したり、お客様の不満が蓄積され、リピート率低下や評判悪化に繋がるリスクもあります。
本マニュアルで解説する「ファイル分析アシスタント」では、AIがその膨大なデータからクレーム内容を分析し、頻出する原因やキーワード、発生傾向を抽出・分析します。感覚や経験に頼らず、客観的なデータに基づいた根本的な問題点を特定でき、さらに具体的な対応策・改善策を検討することも可能です。
「クレーム対応に追われるだけでなく、根本的にサービスを改善したい」とお考えの担当者の方は、ぜひこの活用方法をお試しください。
具体的な手順
ステップ１：過去のクレーム記録の準備
過去に発生したクレームに関する記録（お客様からの申し出内容、対応記録、アンケートの自由記述など）をCSVデータとして準備します。（Word、PDF等でも可能です。）
ステップ２：クレーム内容の体系的な分析と原因抽出
▶︎ファイル分析アシスタント
「ファイル分析アシスタント」を起動し、これらのクレーム記録ファイルをドラッグ＆ドロップまたはクリックしてアップロードします。
ファイルをアップロードし、「分析する」をクリックするとチャット画面に切り替わります。アップロードしたクレーム記録データに基づき、体系的な分析を行うよう以下の指示を与えます。
1. 頻出するクレームの種類と、それぞれの要約
2. 各クレームの主な原因として考えられる要素を複数提示
3. 特に緊急性が高い、または顧客満足度に大きく影響していると考えられるクレーム上位3点とその理由
4. クレーム発生の曜日や時間帯、場所など、傾向があれば抽出してください。
ステップ３：抽出された情報を基にしたサービス改善策の検討
▶︎ファイル分析アシスタント
ステップ2で抽出されたクレームの分析結果について、引き続き「ファイル分析アシスタント」のチャット画面で、根本的なサービス改善策を検討するよう指示します。
「上記のクレーム分析結果に基づき、当社のサービス品質を向上させるための具体的な改善策を3つ提案してください。各改善策については、その効果と実施にかかるコスト（概算）、対応期間、担当部門を明記してください。特に、優先して取り組むべき改善策とその理由も示してください。」
通常のクレームの処理や分析・計画の策定と比較して、迅速かつ効率的に根本的な改善策を考えることができます。
この後はAIが提案する改善策をベースに社内で具体的な実施計画を策定・実行することで、確実にクレームの発生件数を減らし、顧客満足度を向上させます。
活用によって得られる成果目標（参考例）
お客様からのクレーム内容を感覚ではなくデータに基づいて効率的かつ体系的に分析することで、個別の対応に終始することなく、クレームの根本原因を特定し、効果的なサービス改善策を検討・実行することが可能になります。
結果として、同様のクレームの再発防止、顧客満足度の向上、リピート率の増加に貢献します。また、クレーム分析にかかる時間と労力を削減し、担当者の業務効率を向上させることもできます。
取り組みから6ヶ月間の目標数値
KGI：
6ヶ月後のクレーム発生件数：20%削減
KPI：
ファイル分析アシスタントで特定された主要クレーム項目に関する再発率：従来比30%削減
顧客アンケートにおける「サービス品質」に関する満足度スコア：昨年比0.5ポイント向上
