勘に頼っていた判断を、数字で決められるようになった

データ分析で、勘に頼っていた判断を数字で決められるように

感覚で回していた店舗運営に数字の裏づけを持たせ、判断の精度を上げたい

PROJECT GOAL
課題

売上が落ちても、理由が分からない。
値上げやシフトの判断はいつも感覚頼みで、後から確かめる手段もなかった。数字を出そうにもExcelでの集計に時間がかかり、結局やらないまま過ぎていた。

解決

予約・顧客・出勤のデータを自動で集計し、「新規のお客様が定着しているか」「どの時間に取りこぼしているか」「常連が離れかけていないか」を画面で確認できるようにした。集計の手間なく、判断に必要な数字がいつでも見られる。

fugulinkでの施策

曜日×時間帯で「取りこぼし」を見つける

曜日と2時間刻みのマス目で、キャストさん1人あたりの売上を色の濃さで表示。人が足りず取りこぼしている時間帯と、集客が追いついていない時間帯が一目で分かります。出勤依頼やシフト調整を、感覚ではなく数字を根拠に相談できます。

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曜日×時間帯で「取りこぼし」を見つける

新規のお客様が定着しているかを追う

初めて来店した月ごとにお客様をグループ分けし、2回目・3回目につながった割合を表示。新規の人数だけを見ていると気づけない「集客はできているのに定着していない」状態を、月単位で特定できます。集客の問題か、初回接客の問題かを切り分けられます。

新規のお客様が定着しているかを追う

常連の離れかけを、自動で拾う

お客様ごとの「いつものペース」と比べて間隔が空いている方を自動で抽出。累計売上の上位20%に絞れるので、影響の大きいお客様から順にフォローできます。すでに次回予約が入っている方や出禁の方は自動で除外されるので、リストに出てきた方へ連絡するだけで済みます。

常連の離れかけを、自動で拾う
RESULT

判断の根拠が「感覚」から「数字」に変わった

値上げやシフト調整の判断に根拠を持てるようになり、打った手の結果を後から検証できるようになった。取りこぼしていた時間帯への出勤依頼や、離れかけたお客様へのフォローなど、これまで気づけなかった打ち手が見えるようになった。

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