「口コミ点数が上がると、売上が上がる」ホリイフードサービス、全店データから口コミ評価と売上高の相関性を確認

Google口コミの全店平均を4.42点から4.50点へ。DX・AIの活用により、スタッフが接客と顧客満足度向上に専念できる環境を構築

ホリイフードサービス株式会社（本社：茨城県水戸市、代表取締役社長：藤田 明久、証券コード：3077、以下「当社」）は、当社店舗におけるGoogle口コミの平均評点と売上高の関係を分析した結果、口コミ評点が高い店舗ほど、売上高も高いという明確な正の相関傾向を確認しました。

当社は、Google口コミを単なる店舗評価ではなく、お客様満足度と集客力を可視化する重要な経営指標と位置付けています。

今後、全店で口コミ評価の向上施策を徹底し、新規のお客様の来店促進とリピーターの獲得を両立することで、持続的な売上拡大につなげてまいります。

2026年6月末時点における当社店舗のGoogle口コミ平均評点は、全店平均で4.42点です。

一方、2026年4月から6月までに新たに獲得した口コミの平均評点は4.63点となっており、既存の口コミ平均を上回る高い水準で推移しています。

当社は、この実績を踏まえ、2026年11月末までに全店平均評点を4.50点まで引き上げることを目標としています。

・2026年6月末時点の全店平均：4.42点

・2026年4月～6月の新規獲得口コミ平均：4.63点

・2026年11月末の目標：4.50点

直近の獲得口コミが4.63点で推移していることから、4.50点という目標は十分に達成可能な水準であると考えています。

当社が口コミ評価の向上に取り組む目的は、単に高い点数を獲得することではありません。

当社は、「日本でもっとも『ありがとう』を言っていただける会社」を目指しています。

お客様に喜んでいただいた結果として「ありがとう」という言葉や高い口コミ評価をいただき、それが新たなお客様の来店につながる。この好循環を、全店舗で継続的に生み出すことが重要だと考えています。

その実現に向けて、モバイルオーダーやAIによる電話予約受付など、店舗運営のDX化・AI化を加速しています。

電話対応や注文受付などの業務を効率化することで、店舗スタッフが目の前のお客様への接客、商品提供、顧客満足度の向上に、より多くの時間を使える環境を構築します。

当社では、口コミ評価を起点として、店舗の課題発見から改善、集客力向上までを一連のPDCAサイクルとして運用します。

STEP1　店舗ごとの課題を可視化

口コミの内容や評点、売上高、客数、客単価などの各種データを店舗ごとに分析します。

定量データと、お客様から寄せられた具体的なご意見を組み合わせることで、改善すべきポイントを明確化し、店舗ごとのKPIとして設定します。

STEP2　現場レベルで具体的な改善を実行

抽出した課題に基づき、接客、商品、提供スピード、店舗オペレーションなどを改善します。

あわせて、SNSやペイドメディアを活用し、それぞれの店舗や業態が狙うターゲット層に対して効果的な情報発信を行います。

STEP3　新規来店と再来店の両方を促進

口コミ評価の向上により、新規のお客様が店舗を選ぶ際の判断を後押しします。

さらに、SNS、自社アプリ、LINEなどを活用してお客様との接点を拡大し、再来店を促進することで、新規顧客の獲得とリピーターの確保を両立します。

当社が進めるDX・AI化は、店舗スタッフとお客様との接点を減らすことが目的ではありません。

定型的な業務や電話対応などをデジタルに置き換えることで、スタッフが接客やサービス品質の向上に専念できる時間を増やすことを目的としています。

今後も、口コミや店舗データを経営判断に活用しながら、店舗ごとの改善サイクルを継続し、お客様満足度、集客力、売上高の持続的な向上を目指してまいります。

※本分析は当社店舗の実績データに基づくものです。口コミ評点と売上高の相関関係は、直接的な因果関係を示すものではありません。

会社名：ホリイフードサービス株式会社

所在地：茨城県水戸市城南3丁目10番17号 カーニープレイス水戸4階

代表者：代表取締役社長 藤田 明久

証券コード：3077（東証スタンダード）

事業内容：外食事業の展開

URL：https://www.horiifood.co.jp/

※ここまでが「PR TIMES」で配信されたプレスリリースの原文です。以下は trends 編集部による情報です。

ITやプログラミングに関するコラム

• 
  【Python】FastAPIで料金プラン見積もりシミュレーターを作ってみた
• 
  【Python】pandasとmatplotlibで在庫データのABC分析と構成比を可視化してみた
• 
  【Python】Flaskで社内FAQをカテゴリ検索できるWebアプリを作ってみた
• 
  【Python】argparseでJSON整形・構文検証・キー検索CLIを試してみた
• 
  【Python】NumPyとmatplotlibでモンテカルロ法による円周率推定と収束過程の可視化を試してみた
• 
  【Python】Playwrightでスクレイピングを試してみた
• 
  【CSS】notで複数の件を除外する方法
• 
  【Git】remote設定を変更する方法
• 
  【VBA】コメントアウトを設定する方法
• 
  x86とx64の違いを分かりやすく解説

ITやプログラミングに関するニュース

• 
  VercelがAI GatewayにSeedream 5.0 Proを追加、AI SDKのモデル指定で画像生成と編集が可能に
• 
  AWSがAmazon LocationのPlaces APIを強化、住所表記の指定と移動手段別の検索が可能に
• 
  VercelがトレースにTree・Waterfallビューを追加、ログ画面で処理の階層と所要時間を確認可能に
• 
  Googleがエージェント評価の再考を提唱、難易度を情報量で測るDiscovery Benchを解説
• 
  Google CloudがCloud Runサンドボックスを公開プレビューで提供、サービスヘルスは一般提供に
• 
  Google Cloud EMEAが英国金融の重要第三者に指定、イングランド銀行・PRA・FCAの直接監督下に
• 
  AWS DMS Schema ConversionがSQL Serverのオフライン変換に対応、ソースDBへ接続せずスキーマを変換可能に
• 
  EC2 G7インスタンスが米国東部（バージニア北部）で利用可能に、G6比でAI推論性能が最大4.6倍
• 
  SageMaker HyperPodが継続プロビジョニングでのAMIベース構成に対応、S3のスクリプト管理なしでSlurmクラスターを作成可能に
• 
  AWSがEMR on EKSでSparkトラブルシューティングエージェントに対応、失敗ジョブの原因分析を自然言語で依頼可能に