ストックラボ、口コミレビュー要約をHubSpot連携で効率化し初動改善を図る

ストックラボ、革新の口コミレビュー要約システムを導入

リユース業界で革新を進める株式会社ストックラボ（本社：東京都新宿区）は、最近Web上の口コミやレビュー情報を効果的に活用するための新たな運用基盤を導入しました。このシステムは、AIモデルであるClaudeを用いて、ユーザーのフィードバックを要約し、HubSpotに自動的に記録するものです。この取り組みは、企業の初動対応のスピードを向上させるだけでなく、回答の説明可能性を高めることを目指しています。

業界の課題とは

今日、SNSやECサイト、地図サービスなど、さまざまなプラットフォームで顧客レビューが投稿されています。それに伴い、企業が顧客の意見に迅速かつ丁寧に対応することが極めて重要になっています。しかし、その一方で、レビュー内容には多くのノイズが含まれており、特に悪いレビューやクレームは初動対応が遅れることで、問題がさらに大きくなりがちです。そのため、企業にとっては、一つ一つの声を適切に管理し改善に繋げることが求められています。

新システムの特徴

ストックラボは、具体的に以下の機能を有する新しいシステムを構築しました。

- レビュー収集から正規化までのプロセス: SNS、ECサイト、地図サービスなどから収集するレビューのデータを、著作権に基づく正当な方法で収集。さらにノイズを除去し、整形することで、信頼性の高い情報を確保します。
- Claudeによる要約機能: 収集したデータをClaudeが解析し、論点や感情、緊急度を要約。これにより、どのフィードバックが重要なのか、一目で分かるようになります。
- HubSpotへの連携: 要約した情報はHubSpotのタイムラインへ自動的に記録され、業務フローに組み込まれます。これにより、迅速な対応が可能となります。

ワークフローの整備

この運用基盤では、初動の返信案、エスカレーション処理、再発防止策の記録も行います。具体的には、返信の下書き案を用意し、担当者による承認を必須とすることで、品質を保ちながら迅速な対応が可能となります。また、改善テーマの定期的な観測を行い、データに基づく継続的な改善を図ります。

セキュリティとガバナンス

このシステムでは、個人情報や機密データを含まない要約テキストのみをLLMへ送信し、厳重なセキュリティ対策が施されています。さらに、プロンプトや出力をジョブIDで保存するログ監査機能も備えており、運用の透明性を高めています。これにより、万が一問題が発生した際にも、誰が、いつ、何を行ったかを追跡することが可能です。

ストックラボのビジョン

ストックラボの代表尾太駿氏は、「レビューは単なる反応ではなく、貴重な学習資産である。」と語ります。顧客のフィードバックを積極的に活用し、初動の速さと説明可能性を高めていくことで、顧客に対する信頼を築いていくことが同社の目指す方向性です。

このように、ストックラボはテクノロジーを駆使し、口コミやレビューを効果的に活用しながら、持続可能なビジネスモデルの構築を目指しています。今後のさらなる進展が期待されます。