飲食店が来店予測95%を実現した方法 — 中小企業のデータ活用入門

DX・生成AIコラム

95%の確率で翌日の来店客数を予測できる飲食店があると聞いたら、どう感じるでしょうか。

これは大企業だけの話ではありません。愛媛県の中小飲食店が、日々の来店データや天気、曜日、地域イベントを記録し続けることで、来店予測の精度を高めた事例があります。

山形県や福島県の飲食店でも、同じ考え方は十分に使えます。来店数の予測ができれば、仕入れの無駄を減らし、シフトを組みやすくし、お客様を待たせない店づくりにつなげられます。

  • 食材の仕入れに無駄がなくなる
  • アルバイトや社員のシフトを最適化できる
  • 忙しい日と静かな日の差を事前に把握できる
  • 常連客に合わせた案内やクーポンを出しやすくなる

この記事では、飲食店のデータ活用を題材に、中小企業が来店予測や顧客理解を始めるための3つのステップを整理します。

対象地域・業種: 山形県・福島県・宮城県の飲食店、サービス業、小売業が、来店予測と顧客理解を始めるためのデータ活用入門です。

現場で見る共通点: 飲食店の来店予測は、製造業の需要予測や建設業の現場計画にも応用できる考え方です。

POINT

この記事の要点

顧客を見える化する

現金だけで終わらせず、キャッシュレス決済やLINE公式アカウントを顧客接点として活用します。

毎日記録する

来店客数、天気、曜日、地域イベントなどを1日5分で記録し、判断材料を蓄積します。

予測して改善する

データの傾向を仕入れ、シフト、メニュー、接客に反映し、改善のサイクルを回します。

01 VIEWPOINT

データ活用の出発点は、匿名市場から顕名市場への転換

来店予測の前に、お客様との接点をどう残すかを考える必要があります。

従来の飲食店は、お客様が来店し、食事をし、現金で支払い、帰るという流れが中心でした。この場合、お客様が誰なのか、何回目の来店なのか、前回何を注文したのかは残りません。これを匿名市場の状態と考えます。

一方で、顕名市場では、お客様を一人ひとり理解し、その人に合った体験を提供します。スマートフォン決済、会員アプリ、LINE公式アカウント、ポイントカードなどは、顧客接点を残す入口になります。

DXの本質は、単にデジタルツールを入れることではなく、お客様とのつながりを見える化し、より良い体験を提供することです。

大企業であればアプリや会員システムに大きな投資をします。しかし中小の飲食店なら、LINE公式アカウント、Googleスプレッドシート、キャッシュレス決済の履歴からでも十分に始められます。

02 STEP

Step 1: お客様は誰かを把握する仕組みを作る

顧客理解の第一歩は、来店した事実を記録できる状態にすることです。

現金商売のままだと、売上金額は残っても、お客様との関係は残りにくくなります。POSレジがあっても、誰が注文したのかまでは分からないことが多いでしょう。

そこで、最初に考えたいのがキャッシュレス決済やLINE公式アカウントです。これらは単なる便利ツールではなく、顧客接点を残す入口になります。

入口得られること活用例
キャッシュレス決済決済日時、金額、リピート傾向曜日別の客単価や常連比率を見る
LINE公式アカウント登録者、配信反応、クーポン利用雨の日限定クーポンや再来店案内を出す
ポイントカード来店回数、購入履歴一定回数以上の来店客に特典を出す

山形県や福島県の中小飲食店では、LINE公式アカウントから始めるのが現実的です。お客様にとっても登録のハードルが低く、店側もクーポン配信や再来店促進をすぐ試せます。

03 STEP

Step 2: 日々のデータを記録する習慣をつける

高度なAIより先に、毎日の記録を欠かさないことが成果につながります。

来店予測の精度を高めるには、特別なシステムよりも、まず日々の記録が重要です。最初はGoogleスプレッドシートで十分です。

記録項目記録方法目的
来店客数POSレジまたは手動カウント来店予測の基礎データ
天気天気アプリを見て記録雨や雪と来店数の関係を見る
曜日・祝日日付から自動判定曜日ごとの来店傾向を見る
地域イベント手動メモ祭り、学校行事、観光客増加の影響を見る
気温天気アプリから記録冷たいメニュー、温かいメニューの需要を見る
仕入れ量発注記録需要予測と食材ロス削減につなげる

3ヶ月ほど記録を続けると、月曜日は少ない、雨の日は来店が減る、給料日後の金曜日は客単価が上がる、地域イベントのある週末は来店が増える、といった傾向が見えてきます。

最初の予測精度は高くなくても構いません。大切なのは、予測と実績を比べ、外れた理由をメモすることです。この小さな繰り返しが、予測できる経営の土台になります。

04 STEP

Step 3: 予測を仕入れ、シフト、顧客体験に反映する

データは眺めるだけではなく、現場の行動に変えて初めて価値になります。

予測行動期待できる効果
明日は雨の水曜日で来店は少なめ仕入れ量を抑え、仕込みを調整食材ロスを減らす
金曜日で給料日後、来店が増えそうシフトを厚くし、人気メニューを多めに準備接客品質と売上機会を守る
地域イベントで観光客が増えそう店頭案内やテイクアウト体制を整える機会損失を防ぐ

仕入れを少し正確にするだけでも、月の食材ロスは大きく変わります。月の食材費が100万円なら、10%の改善でも年間120万円の改善余地があります。

さらに、顧客理解が進むと、来店予測だけでなく再来店促進にも使えます。しばらく来ていない常連客にクーポンを出す、平日ランチの客層に合わせてメニューを見直す、雨の日に近隣客向けの案内を出す、といった改善が可能になります。

中小飲食店の強みは、店長やスタッフがお客様の顔を覚えていることです。その記憶にデータを重ねると、大手チェーンにはできない温かみのある顧客体験を作れます。

05 SUMMARY

まとめ — データは溜めることから始まる

来店予測95%は、特別な魔法ではなく、日々の蓄積と改善から生まれます。

飲食店がデータ活用を始めるための流れは、難しいものではありません。

  • Step 1: お客様は誰かを把握する仕組みを作る
  • Step 2: 来店客数、天気、曜日、イベントを毎日記録する
  • Step 3: 予測を仕入れ、シフト、メニュー、接客に反映する

95%の来店予測は、最初から高額なAIシステムを導入して生まれるものではありません。毎日の事実を記録し、予測し、実績と比べ、改善する。その地道な繰り返しが、1年後の経営判断を変えていきます。

06 SUPPORT

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