Data-Driven Proposal — Sample
AsetZが提供する「仮説提案書」のサンプルです。
公開情報に基づく業界分析と、実際の口コミデータ分析を組み合わせた構造で、
事業の成長余地をデータで可視化します。
※ 本ページはサンプルです。企業名・店舗名・数値はすべてダミーデータに置き換えています。
Part A
公開情報に基づく業界分析と仮説の提示。スライド形式でご覧いただけます。
Part B
8店舗・284件のGoogle口コミをデータ分析。顧客の声から見える改善ポイントを可視化します。
※ 本セクションはサンプルです。店舗名・数値はすべてダミーデータに置き換えています。
Section 01
8
調査店舗数
284
総レビュー数
3.7
加重平均評価
15+
オーナー返信数
Googleマップ上の対象フランチャイズチェーン店舗の公開口コミを収集し、自然言語処理的アプローチでキーワード抽出・感情分析・カテゴリ分類を実施しました。
※ 口コミ内容はGoogleマップ上の公開情報です。個人名は分析レポート上では集計処理しています。
Section 02
8店舗の評価を横並びで比較すると、評価4.0以上の「高評価グループ」と3.5以下の「改善余地グループ」に二極化していることがわかります。
| 店舗名 | 評価 | 件数 |
|---|
高評価店舗に共通するのは、「丁寧な接客」「清潔感」「スムーズなオペレーション」の3要素です。一方、低評価店舗は「スタッフ対応のばらつき」「待ち時間の長さ」が共通課題となっています。
Section 03
284件の口コミテキストから出現頻度の高いキーワードを抽出し、カテゴリ別に分類しました。
Section 04
Section 05
好評ポイント
不満ポイント
好評ポイント
不満ポイント
好評ポイント
不満ポイント
Section 06
サンプルテキスト: 接客品質の標準化、レビュー返信の全店舗展開
サンプルテキスト: 高評価店舗のナレッジ共有、口コミ依頼の仕組み化
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本ページはサンプルです。
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