Reckonerが鈴木ハーブ研究所のAI×DX事例を公開、アンケート分析を自動化

鈴木ハーブ研究所は天然成分を活かしたスキンケア化粧品を手がけるメーカーです。同社では購入者アンケートをCSVで手作業集計しており、分析まで十分に活用できていませんでした。特に自由回答の分析は工数が大きく、担当者によって分析結果にばらつきが生じていたといいます。これらの課題を解決するため、データの加工からAI分析、結果出力までを自動化するAI活用基盤としてReckonerが導入されました。

Reckonerはデータの集約・加工・連携をマウス操作で構築できるクラウド型ETLツールです。ノーコードでの直感的な操作に加え、コード実行にも対応し、複雑な条件分岐や独自ロジックにも柔軟に対応できます。鈴木ハーブ研究所では、購入者アンケートのデータをReckonerに取り込み、AIによる分析を経て、結果を自動出力するワークフローを構築しました。これにより、毎月3〜4時間かかっていた集計・分析作業を約70％削減することに成功しています。

Reckonerの導入によって、購入者アンケートの分析が継続的に行えるようになり、購入者の傾向を可視化できるようになりました。このデータは訴求検討やコンテンツ制作に活用されています。また、お客様の声の分析ワークフローも構築し、CRM改善や顧客対応の見直しにも役立てられています。販促事業部の川又友実氏は、作業負荷の軽減だけでなく、データに基づいた施策立案が可能になった点を評価しています。

A. データの集約・加工・連携をマウス操作で構築できるクラウド型ETLツールで、ノーコードとコード実行の両方に対応しています。

A. アンケート分析の作業時間が約70％削減され、購入者傾向の可視化や顧客対応の改善に活用できるようになりました。

• https://reckoner.io/voice/case-suzukiherb/
• https://reckoner.io/
• https://s-herb.com
• https://sreake.com/
• https://www.securify.jp/
• https://relance.jp/
• https://3-shake.com/

O!Productニュース編集部からのコメント

アンケート分析が毎月3〜4時間かかっていたのを70%削減、これは大きいですね。購入者傾向の可視化で施策立案までつなげられるのが良いです。

引用元：PR TIMES