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【来客予測AI】讃岐のおうどん花は咲く 様の導入事例を公開しました。

2020年01月26日 導入事例

来客予測AIの予測データと基に、発注量とシフト作成の最適化を図る

 

来客予測AIとTouch Point BIを導入し、店舗改善に取り組んでいる讃岐のおうどん花は咲くエリアマネージャーである北田様にお話を伺いました。

花は咲く 石田様

▶讃岐のおうどん花は咲く様のビジョンや事業内容について、簡単にご紹介ください。

弊社は中野・新中野にある讃岐うどん専門店です。麺の食感やお出汁の香り、野菜から調味料まで素材の一つ一つにこだわり、人気の「極上の肉うどん」は黒毛和牛A5のみを使い、幸せを感じて頂ける感動の一杯を、心を込めて作っています。今日も食を通して笑顔と健康と幸せをお届けしたいと考えています。

 

ー 課 題 ー

 

▶来客予測AI やTouch Point BIを導入になったきっかけについて教えてください。

もともと弊社でも仕入れやシフト調整、人件費管理という面からメディア露出、昨年や直近数ヶ月の売上データを基に、独自で来客予測を行っていました。でも経験から行っていたため、数字のブレがありました。そんな中ちゃんとしたデータで予測を行って行きたいと考え、色々なサービスを比較しEBILABの来客予測AIサービスとTOUCH POINT BIに決めました。

 

ー 解 決 ー

 

▶現在来客予測AIとTOUCH POINT BIをどのようにご活用されていますか?

お客様がご来店されるまでは来客予測AIを使い数字を把握し、来店後のデータはTOUCH POINT BIで分析しています。

 

▶なるほど、ではまず来客予測AIの活用方法について詳しく教えて下さい。

今までは勘で来客予測を行っていたため、予測から大きく外れてしまうこともありました。しかし現在導入している来客予測AIの精度は高いです。具体的に、昨日の来客的中率は94.1%でした。現在はこのような翌日予測数値を基に、仕入れや準備を行っています。

 

▶翌日来客予測以外はどういった部分をよくご覧になっていますか?

時間帯別予測も、45日予測もよく見ています。(実際に来客予測の画面を見せながら)

時間帯別予測では、営業時間帯である11時~休憩までの時間と17時~閉店までのデータの予測精度がだんだん高くなってきています。そのデータを基に、スタッフを割り当てたり休憩に回したりしています。

45日予測は、現在スタッフの配置(シフト作成)用に活用しています。今後は来客数が少ない日と予測された日に対して、店の発信ツールとして運用しているSNSで集客施策をしていきたいと考えています。

▶ありがとうございます。実際に他の導入企業でも、予測来客数が少ない日には何かしらの販促施策を行っているところもございます。ぜひお試しください。

▶TOUCH POINT BIのご活用方法について詳しく教えて下さい。

お客様ご来店後に、滞在時間、年齢、客層などのデータがTOUCH POINT BIに蓄積されていきます。今まではっきり把握出来ていなかったものが、きちんと把握できるようになったと実感しています。

客層の属性はもちろん、さらに、テーブルを使用されるお客様はカウンターをご使用されるお客様より滞在時間が平均で10分ほど長いことがわかりました。そのため現在では店内の状況に応じて、席のご案内を行っています。

また今一番力を入れているのが、理論原価表で商品のABC分析です。原価率は高いけど、売れ筋である看板商品、原価率は低いけどこれから育ていく商品、これらの販売数の把握・分析しています。次のステップとして、それを基にお客様の属性に合わせたメニュー削減や増加で使って行きたいと思います。
 

▶来客予測AIやTouch Point BI導入後して大変だったことはありますか?

導入までは不安が多かったですが、実際に始めてみると特別大きい問題は起きませんでした。オペレーションに影響を与えそうなスマレジ導入は、導入前にスタッフたちを集めて、スマレジ担当者に1Hほど説明してもらいました。さらに自分たちでロールプレイングも複数回行い、細かいスマレジの表示調整を行いました。そのため大きなトラブルはなく、スタッフたちはすぐに順応してくれました。またスマレジを導入したことで、今まで手書きでミスが起きやすかったオーダーが、ハンディー端末で入力により統一されたためオペレーションも効率が上がりました。

 

ー 展 望 ー

 

▶今後の展望を教えてください。

現在溜まっているデータを道標として、お店をどの方法に向かわせるのかを、経験や勘ではなくデータを基にこれから検討していきたいと思います。

 

本日はありがとうございました。

 

 

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