飲食店のデータ分析手法とは？
マーケティングに活用して売上げアップ！

飲食店におけるデータ分析の重要性

インターネットの普及につれて、飲食業界ではオンラインオーダーやデリバリーサービスの需要が伸びました。システム面でもデジタル化が急激に進展し、売上げや来店者数のような数字の収集もしやすくなっています。分析もスムーズにできるので、店舗経営に活かしやすくなりました。勘と経験に頼る経営手法は再現性に乏しいため、店舗を着実に成長させたいなら、データを根拠とする施策の創出が必要です。
業界のトレンドや市場動向といった大きなカテゴリだけでなく、顧客の嗜好や来店傾向といったパーソナルな領域のデータも参考にしなければなりません。こういったメニューやサービスの改善は、きっと顧客満足度の向上を後押ししてくれるでしょう。

データ分析の流れとは？

一口にデータ分析といっても、実際は複数のステップに分かれています。目的の明確化から課題解決への施策実施までがセットです。ここでは、飲食店におけるデータ分析の流れをステップごとに開設します。

1.目的を明確にする

最初のステップは、「なぜデータ分析を実施するのか」について考えることです。明確な目的を設定しておかないと、最終的に得られる知見も不明瞭なものとなりかねません。リスクを軽減して、データ分析の解像度を高めたいなら、できるだけ目的を絞り込んでおくことが大切です。ただ、「売上げアップ」といった単純で漠然とした内容の目的は避けましょう。例えば、「客単価の向上に結びつく施策の方向性を決定」「新規顧客へのアピールでリピート率を引き上げ」など、目的に具体性を持たせることがポイントです。

2.仮説を洗い出す

目的を設定したあとは、それを達成する道筋について検討します。解決すべき課題を見つけ、その要因がどのようなものかについて仮説を立てましょう。例えば、客数の減少が課題であれば、「競合店舗が近隣に増えた」「市場が飽和状態になっている」などの外部的な要因が想定されます。また、「広告宣伝が不足している」「魅力的なメニューがない」といった内部的な仮説も可能です。なお、ロジックツリーを描くと課題の全体像がよく見わたせるので、仮説を洗い出しやすくなります。ロジックツリーとは、大きな要因を根として、そこからの枝分かれで小さな要因に分解する方式の図面のことです。

3.データ収集をおこなう

ステップ3は、仮説の検証に用いるデータを集める作業です。飲食店のデータの項目は、幅広く客数や客単価をはじめとして、メニュー別や曜日別、時間帯別の売上げなどが得られます。また、性別や年代別に分けて、人気があるメニューの情報を収集しておくことも有効でしょう。なぜなら、自店舗のターゲット層向けに施策を検討する際に判断材料として活用できるからです。なお、これらのデータ収集はPOSシステムを店舗に導入すると、自動で実行できるようになります。

4.データの可視化・加工をおこなう

集めたばかりのデータは、数字の羅列に過ぎません。それらを眺めても理解しにくいので、グラフ化することが基本です。すべてのデータを使うわけではないため、必要な項目の数字だけを抽出することも重要となります。ツールで処理しやすいように、そのフォーマットに合わせて加工しておくと効率を上げることができるでしょう。また、POSシステムのなかには、時間軸や商品軸、取引軸など視点軸を変更しながら分析できる製品もあります。グラフを作成してくれるタイプもあり、その場合は可視化の手間を省略できるので便利です。

5.データ分析をする

加工や可視化が済んだデータを使用し、仮説の検証に向けて分析を進めていきます。ここまでの流れが適切なら、データ分析を実施すると仮説のうち複数個が該当していると判明するでしょう。一方、どの仮説も分析結果にマッチしないようなケースもあります。その場合は、課題の要因が他にある可能性が高いため、データ分析を停止して2つ目のステップに戻ってください。間違えていた要因を排除したうえで、仮説の洗い出しをやり直すことが大切です。

6.解決すべき課題を決定する

前のステップで、いくつかの仮説が事実だと判明しても、そのすべてに取り組むことが正解とは限りません。なかには、コストやスタッフなどのリソース的に不可能なケースもあるでしょう。それにもかかわらず、強引に並行して進めようとすると店舗運営に支障を来しかねません。そのため、解決を急ぐ必要がある課題を見極めたうえで、優先順位の高いものからアプローチすることが現実的です。売上げに対する影響の大きさなどを考慮し、優先順位を付けて順番に実施するスタンスが求められます。

7.施策を実施する

最後のステップは、課題の解決に向けて具体的なアクションを起こすことです。データ分析の結果にもとづき、有効な施策を打ち出してから実行していきます。分析結果が正確な場合は、施策の精度も高くなり解決の手段はより的確なものとなるでしょう。POSシステムがあれば、この成功率を大きく高められます。なぜなら、広範囲にわたってデータの収集が可能になり、多角的な分析のサポートも受けられるからです。施策のスピーディ、かつ効果的な展開につなげることができるでしょう。

飲食店のデータ分析｜4つの手法とは？

データ分析には、多くのフレームワークがあります。それぞれに特徴が異なるため、どれが適しているのか悩む方もいるのではないでしょうか。そこで、ここでは飲食店の経営でよく使われる4つのデータ分析手法について紹介します。

1.ABC分析

ABC分析は、文字通りABCといったランク付けがベースとなる手法です。飲食店の場合は、メニューが対象となり売上げや販売数などを参考にして順位を決めます。特定の価格帯に絞って実行する方法もありますが、自店舗の主力商品や顧客ニーズを把握したいなら、全メニューをリスト化することが大切です。そのうえで売上げ累計構成比によるランク付けをすれば、店舗全体を対象にした包括的な分析をおこなえます。商品改善の優先度も検討できますし、販売数を予想できるので在庫管理の効率化も可能です。

2.RFM分析

顧客を軸にして検証するRFM分析も、飲食店における代表的なデータ分析の手法の一つです。Rは、「Recency」の頭文字で直近の来店からの経過期間を表しています。Fは「Frequency」、Mは「Monetary」の頭文字で、それぞれに来店頻度と会計金額を意味するものです。この3つの観点で顧客を評価し、常連客や購買力が高い客などに分類します。そこから得られたデータをもとにして、ターゲットごとに有効なアプローチを実施できることが特徴です。

3.バスケット分析

バスケット分析の「バスケット」とは、和訳すると「買い物かご」という意味で、買われる商品の組み合わせを分析する手法です。飲食店で実施すると、一緒に注文されやすいメニューを把握することができます。セット商品の内容や値段を考える材料になりますし、メニューのレイアウトを調整する際にも有効です。また、おすすめのメニューを顧客ごとに提案しやすいので、客単価のアップに結びつく施策も検討できます。

4.トレンド分析

トレンド分析は、その名の通り顧客や市場のトレンドを分析する手法を指します。飲食店における魅力は、どの時期にどのメニューがよく注文されるのかチェックできることです。ハロウィンやクリスマス、バレンタインなど、イベントごとに売れ行きの傾向が把握できます。旬の素材を活かしたメニューも同様で、特定期間の実情を詳しく知ることが可能です。なお、「低糖質」「グルテンフリー」など食に関する世間の流行は移り変わっていきます。その変化に合わせて、自店舗のメニューの売上げも伸びることが理想です。そのため、両者の連動を確認するための分析も重要といえるでしょう。

飲食店のデータ分析にはPOSシステムが不可欠

飲食店でデータ分析の正確性を高めたいなら、多機能なPOSシステムの活用が必要です。多機能なPOSシステムは、情報をたくさん収集できるのでデータの可視化や加工がしやすくなります。ミスのないデータ分析を実施できれば、経営の障害になる課題を突き止めることも可能です。課題に応じた施策を実施して、売上げアップやファン獲得といった自店舗の成長を目指しましょう。
POSデータとは？
POSデータの売上分析