【導入事例】口コミ収集支援アプリの開発で、
1店舗・1か月に約40件の口コミを獲得。

DATA

クライアント様について

店舗ビジネスにおいて口コミは、Googleマップでの上位表示だけでなく、AI検索が店舗を推薦する際の判断材料にもなります。件数と鮮度の両方を継続的に積み上げられるかどうかが、中長期の集客力を左右します。

BEFORE

「お願いできた日」と「できなかった日」の差が、
そのまま件数の差になっていた。

導入前の口コミ依頼は、施術終了後にスタッフが口頭でお願いする運用でした。依頼するかどうかがスタッフ個人の判断とその日の忙しさに委ねられていたため、混み合う週末ほど依頼が抜け落ちるという構造的な問題を抱えていました。

結果として獲得件数は1店舗あたり月5件前後にとどまり、そのうち実際に投稿まで到達するのはさらに一部。お客様側も「アプリを開いて、店舗を検索して、レビュー欄を探して……」という手間を踏む必要があり、依頼を受けた時点では投稿する気があっても、帰宅するまでに離脱してしまうケースが大半でした。

また、誰がいつ依頼したかが記録に残らないため、同じお客様に何度も依頼してしまう、逆に常連のお客様に一度も依頼できていない、といった重複と漏れも発生していました。口コミ収集が「仕組み」ではなく「気合い」で運用されている状態だったといえます。

SOLUTION

投稿までの距離を短くし、
依頼のタイミングを設計し直した。

MIRAINAが開発したのは、口コミ投稿までの導線を最短化する店舗専用アプリです。お客様は会計時に提示されるQRコードを読み取るだけで、店舗のレビュー投稿画面まで直接遷移します。検索したり、店舗を探したりする工程を丸ごと取り除きました。

同時に見直したのが依頼のタイミングです。従来の「施術直後」は、お客様が支度をしている最中で、投稿まで至る割合が低いタイミングでした。満足度がもっとも高まる仕上がり確認の直後に依頼が発生するよう運用へ組み込み、スタッフが迷わず声をかけられるようにしています。

さらに、投稿前に簡単な満足度の確認を挟むことで、お客様が書く内容の方向性が定まりやすくなる設計にしました。何を書けばいいか分からないまま画面を開いて離脱する、という最大の脱落ポイントを解消しています。

RESULT

1店舗・1か月で約40件。
従来の約8倍の口コミが集まった。

アプリ導入後、1店舗・1か月あたり約40件の口コミが集まりました。導入前の月5件前後と比較すると約8倍の水準です。依頼そのものが運用に組み込まれたこと、そして投稿までの手間を大幅に削減したことが、そのまま件数に反映された結果です。

件数の増加は、Googleマップ上での評価の厚みだけでなく、AI検索が店舗を推薦する際の判断材料としても効いてきます。生成AIは店舗を推薦する際に口コミの内容を参照するため、件数と鮮度の両方が継続的に積み上がる状態を作れたことが、中長期の集客基盤として重要な成果になりました。

CHANGE

1店舗・1か月で約40件。
店舗数ぶん積み上がる。

口コミ獲得数は1店舗・1か月あたり約40件に到達しました。導入前は月5件前後だったため約8倍の水準です。この数字は店舗ごとに独立して積み上がるため、10店舗展開すれば月400件規模の獲得ペースになります。

件数が担当者の裁量ではなく仕組みの出力になった点も重要です。依頼が運用フローに組み込まれているため、誰がシフトに入っていても一定数の依頼が発生します。件数はアプリ側で自動集計されるので、伸びていない店舗については「依頼数が足りないのか」「依頼後の投稿率が低いのか」を工程単位で切り分けられます。

月末に手作業で件数を集計する作業もなくなり、店長の事務工数が削減されました。

POINT

件数を追うのではなく、
離脱する工程を1つずつ潰した。