マンダリン オリエンタルのレビュー分析事例｜宿泊後の声を改善に変える

はじめに：宿泊体験のフィードバックを改善へつなげる重要性

宿泊施設に寄せられる宿泊後の声は、集めるだけで終わらせず、傾向を分析して現場の改善へ反映させることで本来の価値を発揮します。

利用者の声を受け止める仕組みがあっても、日々の返信業務に追われて分析がおろそかになったり、現場へのフィードバックが滞ったりするケースは少なくありません。口コミ対応を単なる事後処理と捉えるか、サービス品質を高める継続的な改善活動と捉えるかによって、施設運営の成果に大きな差が生じます。

本稿では、マンダリン オリエンタル ホテルグループにおけるレビュー分析の公開事例を取り上げ、宿泊後の声をどのように収集・分析し、運営の改善へ結びつけているのかを整理します。あわせて、宿泊事業者が自社の実務へ応用するための手順や運用上の注意点について、実務的な視点から詳しく解説します。

マンダリン オリエンタルにおける公開事例の要点

TrustYouが公開した事例によると、マンダリン オリエンタル ホテルグループでは、宿泊後アンケートとレビュー分析を組み合わせることで、フィードバックの回収率向上とゲスト体験管理の高度化を実現しています。

宿泊後アンケートとOTAレビューへの対応規模

公開情報において示されている主な実績と運用規模は次の通りです。

• 宿泊後アンケートの回答率が、三か月で八パーセントから十九パーセントへ伸長
• 多様な国籍の利用客に対応するため、十五言語で宿泊後アンケートを展開
• 年間約七万件にのぼるOTA（オンライン旅行代理店）レビューへ対応

このように、多言語かつ膨大なフィードバックを処理しながら、アンケートの回収率を大幅に向上させた点が大きな特徴として挙げられます。

評価指標の捉え方と分析の狙い

この取り組みにおいて注目すべき点は、単に星の数や総合満足度の点数を追究するだけにとどまらない点です。再訪意向、推奨意向、ロイヤルティといった宿泊客との長期的な関係性を示す観点まで含めてデータを把握しています。

さらに、集約されたレビューの分析結果を宿泊体験の改善やADR（客室平均単価）の改善といった経営課題へ関連づけて捉えています。口コミへの返信対応を行うだけでなく、フィードバック全体から傾向を読み取り、改善すべき項目の優先順位を明確にする流れが確立されています。

編集部の示唆：レビュー分析とAI活用の本質

ここからは、マンダリン オリエンタルの事例を踏まえ、宿泊事業者がレビュー分析や関連技術を活用する際の実務的な示唆を整理します。

全文精読から「傾向と頻出論点の把握」への転換

宿泊施設に集まるレビュー件数が増加すると、担当者がすべての投稿を目視で読み込み、手作業で課題を抽出することは困難になります。情報量が増えるほど、特異な意見に引きずられたり、重要な指摘を見落としたりするリスクが高まります。

AIや分析ツールを活用する価値は、スタッフが全文を細かく読み込む作業を代行させることそのものにはありません。膨大なテキスト情報の中から、宿泊客が共通して言及している傾向、頻出している論点、早急に対処すべき改善対象を素早く可視化することにあります。

大まかな傾向やネガティブ要因の所在が迅速に特定できれば、現場スタッフは分析作業そのものではなく、実際の施設改善や接遇の見直しといった具体的な対策へ時間を集中させることが可能になります。

レビューとアンケートの役割分担

利用者のフィードバックを扱う際は、公開レビューと非公開アンケートの役割の違いを明確に意識することが求められます。

OTAなどの公開レビューは、これから宿泊を検討する第三者の目に直接触れるため、施設の評判やブランドイメージの形成に直結します。一方、滞在後に直接回答してもらう宿泊後アンケートは、第三者へのアピールではなく、施設側へ詳細な感想や本音を伝えるための手段として機能します。

両者を混同せず、公開レビューは「評判管理と対外的な信頼獲得」、宿泊後アンケートは「内部プロセスの見直しと改善材料の獲得」と位置づけることで、それぞれに適した設問設計や分析手法を選択しやすくなります。

自社で試す手順：声を集めて業務へ還元するステップ

自社において宿泊客のフィードバックを業務改善へつなげるための具体的な導入手順を解説します。

手順一：公開レビューとアンケートの入口を分ける

最初のステップとして、利用者が意見を寄せる導線を整理します。

宿泊予約サイトに書き込まれる外部の公開レビューと、チェックアウト後に自社から依頼する宿泊後アンケートの収集窓口を明確に区別します。アンケートでは、再訪意向や具体的な不満点など、公開レビューでは書きにくい踏み込んだ意見を回収できるように設計しておくと、改善に直結する生の声が集まりやすくなります。

手順二：共通の分類軸を定義して判断のばらつきを抑える

次に、集まったテキストデータを分類するための共通軸を施設内で統一します。

たとえば、次のような項目ごとに意見を振り分けます。

• 部屋（広さ、間取り、眺望など）
• 清潔感（客室や共用部の衛生状態）
• 接客（フロントや案内の対応品質）
• 朝食（味、メニューの豊富さ、混雑具合）
• アクセス（立地、送迎、道順の分かりやすさ）
• 価格（コストパフォーマンスへの納得感）
• 設備（水回り、空調、Wi-Fi環境など）

あらかじめ定義されたカテゴリに沿って分類することで、担当者の個人的な感覚による判断のばらつきを減らし、客観的なデータとして蓄積できるようになります。

手順三：改善依頼の流れを部門ごとに固定化する

フィードバックを分類した後は、指摘内容を速やかに担当部門へ引き渡す業務フローを固定します。

レビューを読んで社内で共有しただけで終わらせてしまうと、現場の改善には結びつきません。

• 設備の不具合や老朽化に関する意見は「設備管理部門」へ共有
• 清掃の不備や備品の補充漏れに関する意見は「清掃管理部門」へ共有
• スタッフの応対や言葉遣いに関する意見は「接客・フロント部門」へ共有
• プラン内容や案内表記の分かりにくさに関する意見は「予約・販売企画部門」へ共有

このように、どのカテゴリの指摘をどの部門の誰が受け止め、どのように対策を報告するかというルールをあらかじめ決めておくことで、滞りのない改善サイクルが機能します。

手順四：返信業務のワークフローを整備する

改善に向けた情報共有と並行して、投稿者への返信体制を整えます。

過去の返信履歴や定型パターンを整理し、担当者が迅速に文面を作成できる仕組みを構築します。返信作成の効率化を図りつつも、形式的な対応に終始しないよう、文面に含めるべき必須要素（感謝の表明、具体的な指摘への言及、改善に向けた姿勢など）をガイドラインとして定めておくことが実務上有効です。

運用上の注意：形骸化を防ぐための留意点

レビュー分析とフィードバックの運用を継続するにあたり、注意すべきポイントを整理します。

平均点の推移だけに目を奪われない

分析を行う際、総合評価の平均スコアの増減だけに注目してしまうと、本質的な課題を見落とす危険があります。

平均点が横ばいであっても、特定の項目で著しい不満が頻発していたり、逆に一部の接客が高く評価されて全体の点数を押し上げていたりすることがあります。「何が高く評価されているのか」「何が不満の引き金になっているのか」という内訳の要因を具体的に把握しなければ、有効な打ち手を講じることはできません。スコアの背景にある文脈を読み解く姿勢が重要です。

人とAIの役割分担を明確にする

レビュー返信や分析の過程でAIツールを導入する場合でも、すべての処理を自動化することは避けるのが賢明です。

特に、宿泊客から寄せられたクレームや深刻なトラブルに関するネガティブなフィードバックに対しては、機械的な自動返信をそのまま送信すると、かえって利用者の不信感を招く恐れがあります。文面の下書き作成や論点の要約にAIを活用する場合であっても、最終的な内容の確認やトーンの調整は必ず人間のスタッフが担う運用ルールを定めておく必要があります。

収集・分析・返信・改善のサイクルを途切れさせない

口コミ対応を検討する際、「返信を行うかどうか」という単一の作業だけに議論が集中しがちです。

しかし、マンダリン オリエンタルの事例が示しているのは、フィードバックの収集、データの分析、丁寧な返信、そして現場の改善という一連のプロセスを総合的な運用として設計することの重要性です。どれか一つの要素が欠けても取り組みは形骸化しやすいため、全体のつながりを意識した組織的な管理体制を維持することが大切です。

参考にした公開事例

本稿で取り上げたマンダリン オリエンタル ホテルグループの取り組み内容は、以下の公開事例を参考にしています。

• TrustYou: Mandarin Oriental customer story

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