中途でのコンサル転職を目指す方にとって、ケース面接での「分析力」と「提案力」は必須スキルです。今回は業界トップクラスのアパレルチェーン・ユニクロの顧客満足度向上計画を題材に、プロコンサルタントの視点から解説します。このケーススタディでは、実際の戦略コンサルでの思考プロセスに沿って、現状分析から改善施策までを体系的に展開していきます。
本記事のポイント
- 顧客満足度の構造分解による根本的な課題の特定方法
- 定量・定性データを組み合わせた現状分析アプローチ
- インパクトの大きい少数の戦略的施策で顧客満足度30%向上を実現
- 中途採用面接で評価される「構造的思考」と「実行可能性」の両立
1. ケース概要：ユニクロの顧客満足度課題とは
ユニクロは日本を代表するアパレルブランドですが、近年は競合ブランドの台頭や顧客の購買行動変化により、顧客満足度向上が重要課題となっています。社内調査では顧客満足度スコア（NPS: Net Promoter Score）が業界平均を下回っていることが判明しました。
このケースでは、ユニクロの顧客満足度（NPS）を現状から30%向上させるための施策を立案することが求められています。
面接官視点：このケースでは以下の3点を評価します
- 顧客満足度の要因を構造的に分解する思考力
- 定量的なデータに基づく仮説構築能力
- 実現可能性と費用対効果の高い施策立案力
2. 現状分析：顧客満足度の構造分解
まず、顧客満足度を構成する要素を分解し、問題構造を明確化します。顧客満足度は大きく以下の要素から構成されると仮定できます。
| カテゴリー | 主要項目 | 現状評価 | 業界平均との差 |
|---|---|---|---|
| 商品力 | 品質、デザイン、価格、品揃え | 3.8/5.0 | +0.5 |
| 購買体験 | 店舗環境、在庫・サイズ展開、レジ待ち時間 | 2.9/5.0 | -0.7 |
| 接客サービス | 店員の知識、対応・親切さ、スピード | 2.7/5.0 | -0.9 |
| アフターサービス | 返品・交換対応、修理サービス、問い合わせ対応 | 3.2/5.0 | -0.1 |
| ブランド体験 | ブランドイメージ、社会的責任、顧客認知 | 3.9/5.0 | +0.6 |
この分析から、ユニクロは商品力とブランドイメージでは業界をリードしているものの、購買体験と接客サービスに大きな課題があることがわかります。これらの領域が改善すれば、顧客満足度の大幅な向上が見込めます。
顧客の声の定性分析
次に、顧客の声（VOC: Voice of Customer）を分析し、具体的な不満点を特定します。
顧客からの主な不満点（頻出順）
- 「週末・セール時のレジ待ち時間が長すぎる」（67%）
- 「欲しいサイズや色が店頭で見つからない」（58%）
- 「店員に質問しても詳しい回答が得られない」（51%）
- 「試着室が混雑している・少ない」（43%）
- 「オンラインとの価格・在庫連携がわかりにくい」（37%）
このVOC分析から、店舗オペレーションの効率化と在庫管理の最適化、そして従業員のトレーニング強化が主要課題であることが特定できます。
3. 問題の因数分解と重点領域の特定
顧客満足度（NPS）向上への影響度を分析するために、各要素の寄与度を因数分解します。ここでは重回帰分析の結果を示します。
| 要素 | NPS向上への寄与度 | 現状スコア | 改善余地 | 優先度 |
|---|---|---|---|---|
| レジ待ち時間 | 25% | 2.4/5.0 | 大 | ◎ |
| 欲しい商品の在庫状況 | 20% | 2.7/5.0 | 大 | ◎ |
| 店員の商品知識と対応 | 18% | 2.8/5.0 | 中 | ○ |
| 試着体験 | 12% | 2.9/5.0 | 中 | ○ |
| オンライン・店舗連携 | 10% | 3.1/5.0 | 中 | △ |
| その他要素（複数） | 15% | – | 小 | △ |
この分析から、NPSへの寄与度が高く、かつ現状スコアが低い「レジ待ち時間」と「在庫状況」に焦点を当てることで、最も効率的に顧客満足度を向上させることができると判断できます。これら2項目だけで全体の45%の寄与度があり、改善余地も大きいため、集中的に取り組むべき領域です。
4. インパクトの大きい改善施策の立案
寄与度分析に基づき、以下の3つの重点施策を提案します。これらは実装の容易さと顧客満足度向上への効果の大きさでフィルタリングしています。
重点施策①：次世代モバイル決済システムの導入
施策概要：スマートフォンを活用した「タッチ＆ゴー」自動決済システムの全店展開
具体的な実装内容：
- 商品タグにRFIDを組み込み、スマートフォンアプリでスキャンするだけで決済完了
- 店舗出口に専用ゲートを設置し、アプリ内決済で退店可能に
- 従来のレジは維持しつつ、新システム利用者には5%ポイント還元でインセンティブ付与
期待効果：
- レジ待ち時間：平均15分→実質ゼロ分（自動決済利用者）
- 顧客満足度への寄与：約15%向上（レジ待ち時間の寄与度25%×改善率60%）
- 副次効果：レジ人員の再配置による接客サービス強化が可能
コスト試算：初期投資8億円＋ランニングコスト年間2億円
重点施策②：AIを活用したリアルタイム在庫最適化システム
施策概要：AI需要予測とRFIDを組み合わせた店舗別・サイズ別の在庫最適化
具体的な実装内容：
- 過去の販売データ、天候、イベント情報などを学習したAIによる店舗別・サイズ別需要予測
- RFID技術による店内在庫のリアルタイム把握と自動発注システム
- 在庫不足時の店舗間即日配送サービスの実施（3時間以内配送保証）
- アプリで「在庫あり通知」「取り置き」機能の実装
期待効果：
- 欲しい商品の在庫率：70%→95%に向上
- 顧客満足度への寄与：約10%向上（在庫状況の寄与度20%×改善率50%）
- 副次効果：在庫効率化による廃棄・値下げロス削減（年間約15億円）
コスト試算：初期投資6億円＋ランニングコスト年間3億円
重点施策③：従業員体験（EX）改革プログラム
施策概要：店舗スタッフの専門知識向上と定着率改善による接客品質向上
具体的な実装内容：
- 全スタッフへのタブレット配布と商品情報・コーディネート提案AIアシスタント導入
- インセンティブ制度改革（顧客評価連動ボーナス）
- 多能工化トレーニング（素材知識・サイズ調整・コーディネート提案）
- 店長の権限拡大（独自イベント開催・採用・値引き裁量など）
期待効果：
- 店員満足度：3.2→4.3に向上（5点満点）
- 顧客満足度への寄与：約8%向上（接客の寄与度18%×改善率45%）
- 副次効果：従業員離職率50%減少、採用コスト年間3億円削減
コスト試算：初期投資4億円＋ランニングコスト年間2億円
5. 期待効果とKPI設計
3つの重点施策を実施した場合、顧客満足度（NPS）に与える効果を推計します。
| 重点施策 | NPS改善効果 | 実現期間 | コスト（3年間） | ROI |
|---|---|---|---|---|
| 次世代モバイル決済システム | +15% | 6-12ヶ月 | 14億円 | 2.8倍 |
| AI在庫最適化システム | +10% | 3-9ヶ月 | 15億円 | 3.2倍 |
| 従業員体験改革プログラム | +8% | 9-18ヶ月 | 10億円 | 2.4倍 |
| 合計効果 | +33% | 18-24ヶ月 | 39億円 | 2.9倍 |
上記の施策パッケージにより、顧客満足度（NPS）を33%向上させることが可能と試算できます。これは目標の30%を上回る効果です。
重要なのは、これら施策が顧客生涯価値（LTV）の向上にも寄与することです。顧客満足度の向上により、以下の副次効果も期待できます：
- リピート率：1.8回/月 → 2.3回/月（+28%）
- 客単価：3,800円 → 4,200円（+10%）
- 顧客紹介率：15% → 25%（+67%）
これにより、3年間で投資回収に対して2.9倍のROIが見込めます。
6. 模範回答例：コンサル面接での説明の仕方
「まず、顧客満足度を構成する要素を分解し、NPSへの寄与度と現状評価から改善すべき重点領域を特定しました。特に『レジ待ち時間』と『在庫状況』の2項目が、寄与度が高く改善余地も大きいことがわかりました。
これに基づき、3つの重点施策を立案しました。第一に、RFID活用のモバイル決済システム導入によりレジ待ち時間を実質ゼロにします。第二に、AI需要予測と在庫最適化システムにより欲しい商品の在庫率を95%まで高めます。第三に、従業員体験改革で接客品質を向上させます。
これら3施策により、顧客満足度を33%向上させることが可能です。投資対効果も高く、3年間で2.9倍のROIが見込めます。さらに、顧客の来店頻度と客単価の向上という副次効果も期待できるため、長期的な収益にも貢献します。」
面接での差別化ポイント
- 定量分析の徹底：NPSへの寄与度や改善効果を数値化
- 優先順位の明確化：全方位的な提案ではなく、インパクトの大きい施策に集中
- 実現可能性への配慮：テクノロジー活用と人的要素のバランス
- 副次効果の言及：顧客満足度だけでなく、収益面へのインパクトも説明
7. 中途転職者が押さえるべき思考プロセス
このケースを通じて、コンサル中途採用で評価される以下の思考プロセスをマスターしましょう。
- 課題のブレークダウン：漠然とした問題を構造的に分解する
- 定量・定性データの統合分析：顧客の声と数値データを組み合わせる
- 因数分解と優先順位付け：全てを改善するのではなく、インパクトの大きい要素に集中
- 実行可能な施策設計：理想論ではなく、現実的な制約を踏まえた施策立案
- 投資対効果の試算：コストと効果のバランスを定量的に示す
特に中途採用では、あなたの実務経験をケース分析に活かすことが重要です。実際のビジネス現場で直面した課題や解決策の事例を適切に盛り込むことで、あなただけの独自性のある回答が可能になります。
経験者ならではの視点の出し方
- 「前職では同様の課題に対して〇〇という打ち手で△△%の改善を実現した」
- 「実務では□□のような障壁があるため、実装時には■■の対策が必要」
- 「業界特有の××の事情を考慮すると、▲▲の順序で進めるべき」
8. まとめ：ケース面接成功のためのポイント
ユニクロの顧客満足度向上計画を通じて見てきたように、コンサル転職のケース面接では以下のポイントを押さえることが重要です。
- 課題の構造分解：漠然とした問題を要素に分解し、定量化する
- データに基づく優先順位付け：インパクトの大きい少数の要素に集中する
- 実現可能な施策設計：テクノロジーと人的要素を組み合わせる
- 投資対効果の試算：定量的なROIを示す
- 自分の実務経験を活かす：独自の視点を盛り込む
このケースのように、「少数の重点施策で大きな成果を狙う」というアプローチは、コンサルタントとしての思考の質を示す重要な要素です。面接官は、あなたが課題を体系的に分析し、本質的な解決策を提示できるかを評価しています。
最後に、ケース面接では「正解」よりも「思考プロセス」が重視されることを忘れないでください。自信を持って自分の考えを論理的に説明することが、コンサル転職成功への近道です。
最後に。コンサル転職時の年収相場（キャリア別）
| キャリア層 | MBA・名門大出身 | 大手企業経験者 | その他バックグラウンド |
|---|---|---|---|
| 20代 | 600〜1,000万円 | 600〜900万円 | 550〜800万円 |
| 30代 | 1,000〜1,800万円 | 900〜1,600万円 | 800〜1,400万円 |
| 40代以上 | 1,800万円〜 | 1,400〜2,000万円 | 1,200〜1,800万円 |
※大手コンサルファームの相場です。スキルや実績により上記以上になることも珍しくありません
どんなバックグラウンドからでもコンサル転職は可能
驚くべきことに、コンサルティング業界には多様なバックグラウンドの人材が活躍しています。「一般的な大学出身」「異業種からの転職」「未経験」からでも、コンサルタントになれるチャンスがあります。
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