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導入事例

CASE STUDY
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未経験からでもできる!
BI データをもとに根拠ある戦略的な店舗経営で客単価アップに成功

有楽町micro FOOD & IDEA MARKET 様

データ分析サービス事業

「有楽町micro FOOD & IDEA MARKET」は、2019年12月にオープンした多機能型市場です。 TOUCH POINT BIの導入がもたらした具体的な成果や運用方法、周囲の反応について、店長の長谷川貴之さんにお話を伺いました。

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有楽町micro FOOD & IDEA MARKET 店長 長谷川貴之様

2019年6月、株式会社インターローカルパートナーズが主催するオーディションをきっかけに、“地域プロデューサーの卵”として採用された長谷川さん。飲食やマネジメントの仕事は未経験だったものの店長に抜擢され、日々“実証実験”に取り組んでいる。

導入前の課題感

  • 店長が飲食や店舗経営に関して未経験だった
  • データをグラフ化するのに長時間かかっていた

導入サービス

店舗分析 来客予測 画像解析 コミュニケーション分析

導入後の効果

  • BIデータをもとに根拠ある次のアクションを意思決定できる
  • 客単価アップにつながる戦略的なメニュー構成を実現

導入前の課題感

・店長が飲食や店舗経営に関して未経験だった
・データをグラフ化するのに長時間かかっていた

01

TOUCH POINT BI を知ったきっかけは何でしたか?

三菱地所さんからの紹介です。

僕がこのプロジェクトにジョインしたのは、有楽町micro FOOD & IDEA MARKET(以下、マイクロマーケット)のコンセプトやメニュー、内装などが決まった後でした。お店がオープンしてからTOUCH POINT BI を知り、実際に使いながら学んでいったという経緯になります。

お店をオープンするにあたって、不安はありませんでしたか?

正直、不安しかありませんでした。

飲食や物販、マネジメントに関して素人同然だったので、どうやって店舗を運営していけばいいかまったく分からない状態…。自分が店長として務まるかどうか、不安でしたね。

オープン当初は、学生時代に飲食店でアルバイトをしていた経験を思い出しながら、うちのスタッフと一緒に試行錯誤する毎日でしたよ。

TOUCH POINT BI の第一印象はいかがでしたか? また、TOUCH POINT BI の予測機能について、最初はどう思われましたか?

インターフェースがすごく見やすいです。親しみやすいデザインなので、抵抗なく受け入れることができました。
導入前はPOSレジに蓄積されたデータを抽出して、長時間かけて自らエクセルを使ってグラフ化したこともありましたが、それより断然見やすいです。

来客予測については、正直いうと「ホント?」みたいな(笑)。懐疑心がないわけではありませんでした。

それが数年経過した今はデータが蓄積され、来客予測をもとに効率的かつ効果的な準備ができるまでになりました。根拠のあるアクションにつなげられるのが、すごくいいなと思っています。

導入サービス

・オープン前と後に売上と商品販売数を毎日チェック
・イベント運営を効率化するために来客予測を活用
・効果的な予算組みをするために売上予測を活用

02

TOUCH POINT BI の機能でよく使うものはありますか?

一番よく見ているのは、通行人数(AIカメラを用いて通行人数を計測)です。

あと、売上と商品販売数については、オープン前と後に毎日チェックしています。朝イチに昨日の実績を見て、「今日はこうしてみよう」みたいな、大まかな施策を考えます。

AIによる予測機能については、どのような場面で使われていますか?

例えば、イベントでフードを提供する場合、来客予測をもとに食材の準備、器やカトラリーも事前にセッティングするようにしています。

限られた人数でスピーディーな対応が可能になるだけでなく、事前に来客数を把握できていると、スタッフの心の準備ができるのもいいですよね。

あと、僕が一番よく使っているのが売上予測です。翌月の予算組みをするときに、効果的な予算組みができます。

もちろん会社としての予算があるので、予測との乖離はあるんですが、逆に言うと、AI予測と実際の予算との乖離をどうやって埋めるか、といった話ができます。根拠のある数字があると、説得力が違います。上の人と話をする時に非常に有効です。

TOUCH POINT BI 導入後の成果について教えてください。

一番の成果は、店舗運営について未経験だった僕が、データをもとに次のアクションを意思決定できたことです。勘や経験値すらない僕にとって、根拠のあるデータが大きな支えになりました。

また、以前に実施した「ビール半額キャンペーン」は、EBILABさんのアドバイスがきっかけでした。実際にデータをとり、次の戦略を立てる上で大いに役立ちましたね。

導入後の効果

・データをもとに次のアクションを意思決定できる
・客単価アップにつながる戦略的なメニュー構成を実現

03

三菱地所さまや店舗スタッフさんの反応はいかがですか?

一番着目していた項目は、通行人数の推移です。

というのも、コロナの影響による人流変化について、日々ニュースなどで報道されていましたが、どこか他人事というか、実感が湧かないところがありました。

ですが、有楽町エリアの通行人数がリアルに数値化されることではじめて、自分事として受け入れられるようになったと感じています。有楽町のまちづくりにおいて、かなり重要なデータになっていると思います。

また、イベントや展示会の関係者の方の反応がとてもいいです。実際にどれくらいの人にリーチできたか、導入前は成果を可視化するのが難しかったようで、通行人に対する来客数の割合を伝えると、大変喜ばれました。

アンケートについてサービス向上や改善につながったものはありましたか?

ランチのデリプレートを大幅に変更しました。

以前は10種類のデリから選んでいただくスタイルで展開していましたが、お客さまとのやりとりの回数が増えて、お客さま1人あたりにかかる提供時間が長くなりがちでした。

「待ち時間が長い」「注文の仕方が分かりにくい」といったコメントがアンケートで多く見受けられたので、思い切って「日替わり2種デリプレート」に変更したんです。

常連のお客さまからは「選べなくなっちゃったの?」といった声もありましたが、初めて来店されたお客さまにとっては、分かりやすくなったと思っています。

もう1つ良かったのが、日替わり2種デリプレートを少しお安くご提供する代わりに数量限定にして、それが売り切れたら、高単価な丼ぶりものに誘導する戦略としても、有効だったと思っています。

日替わり2種デリプレートをお得な目玉商品として前面に出しつつ、これに飽きたお客さまを高単価な商品に誘導する戦略に変更したんです。

今後のビジョンについて、TOUCH POINT BI 使って取り組みたいことはありますか?

お客さまが何を求めているかを考えて、新しいメニュー開発やイベントを企画することが重要だと感じています。そこにより多くの時間を費やすべきだと思っているので、TOUCH POINT BI を使って、煩雑な作業はより効率化しつつ、予測やBIデータをもとに根拠のあるアクションや戦略につなげていきたいと考えています。

本日は取材にご協力いただきまして、ありがとうございました!