KOKORASHI AIKOKORASHI AI
導入事例美容・サロン

来店ごとの「似合う」を数値で残す美容室CRM — 印象診断Laboと作る満足度分析システム

来店のたびに顧客の印象と満足度の変化をスコアで蓄積し、美容師の提案価値を「数値で証明」する仕組み。美容業界37年の印象診断Laboと共同開発し、LINEとスタッフ用ダッシュボードで運用します。

成果

提案の根拠を黄金比とデータで示せるようになり、感覚に依存していたカウンセリングを標準化。ベテラン美容師の暗黙知を体系化することで、若手スタッフでも一定水準の提案ができる土台を整えました。

課題

美容室の「似合わせ」は熟練スタッフの感覚に依存しがちで、提案の根拠がお客様に伝わりにくいのが悩みでした。さらに来店ごとの変化が記録として残らないため、リピート提案や若手スタッフの育成に経験値を活かしきれていませんでした。

対応したこと

来店前にLINE公式アカウントで性格・好み診断と髪・カラーの詳細ヒアリングを行い、顔分析4軸(輪郭・配置・縦3分割・黄金比)から印象タイプを判定します。LINEのユーザーIDをキーに同一のお客様を継続追跡し、施術後の満足度スコアの推移をスタッフ向けWebダッシュボードに蓄積。来店前に回答がない場合は、店頭でスタッフが補助入力できる運用にしています。

きっかけ

本事例は、KOKORASHI AIと美容業界37年のキャリアを持つ「印象診断Labo」盛田忠臣氏との共同開発です。前回ご紹介した「印象AIカウンセリング」が“最初の一回の似合わせ”を支えるのに対し、今回は“通い続けるほど提案が良くなる”仕組みづくりに取り組みました。

美容室のカウンセリングは、これまで熟練スタッフの感覚に頼る部分が大きく、「なぜそのスタイルが似合うのか」をお客様に言葉で伝えるのが難しいという課題がありました。加えて、来店ごとの印象や満足度の変化が記録に残らず、次回以降の提案や若手育成に活かしにくいという声もありました。

作ったもの

私たちが掲げたのは「お客様の変化を証明するシステム」という考え方です。来店のたびに、印象・悩み・満足度がどう変わったかを蓄積し、美容師の提案価値をスコアとして可視化します。

  • 来店前のLINE診断:性格・好みの診断とヘア・カラーの詳細ヒアリングを、お客様が空き時間にLINEで回答。
  • 顔分析エンジン:輪郭・配置・縦3分割・黄金比の4軸で分析し、印象タイプ(主×副で56パターン)とパーソナルカラー(4分類)を判定。
  • スタッフ向けダッシュボード:診断結果と施術後の満足度スコアをスタッフが確認し、次回提案に活かせる形で表示。
  • 継続追跡:LINEのユーザーIDをキーに同一のお客様を追い続け、来店ごとのスコアの推移を残します。

変化

提案の根拠を「黄金比」と「これまでの満足度データ」で示せるようになり、感覚に頼っていたカウンセリングが標準化されはじめました。ベテランの“目”を体系化することで、経験年数に関わらず一定水準の提案ができる環境に近づいています。スマートフォンだけで完結するため導入のハードルが低く、既存のLINE公式アカウントを入口にそのまま運用できるのも利点です。

今後

今後は満足度スコアの推移を活かした来店サイクルの提案や、店舗ごとの傾向分析など、“貯まったデータをどう次の一手に変えるか”を一緒に育てていきます。

同じような悩みがあれば

「うちの強みを言葉やデータで伝えたい」「スタッフによる提案のばらつきをなくしたい」——そんな美容室・サロンの方は、まずは今の接客フローを一緒に整理するところからご相談いただけます。

同じような課題があればご相談ください

事例をもとに、事業に合う小さな始め方をご提案します。

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