「BIGDATA MEDIA」でも何度か取り上げている、飲食店のビッグデータ活用。
バッチリ導入されている飲食店もあれば、導入はまだまだ考えていないという飲食店も多くある現状です。
結果として「大量の情報はあるものの、分析や活用のフローがわからない」「客数や出食の予測は各店舗に委ねている」となり、チェーン店にも関わらず属人的な飲食店が増えて行くわけです。
「お昼タイムにファミレスに入ったら、ウェイティングはいっぱいだけど片付けられていないテーブルがたくさんある」もしくは、「ディナータイムに来店したら、オーダーストップの商品がたくさんあった」という場面に直面したことがある人も少なくないでしょう。
その状況に至る要因は様々ありますが、客数予測、出食予測の精度が低いことが一番の要因です。

ファミレスにこそ、ビッグデータの活用

ファミリーレストランの店長はプレイングマネージャーであることが多く、接客や従業員の管理を行うかたわら、客数などの予測を
行い、それに応じたシフト作成までを行なっています。
日々を業務に追われることが多いため、各店舗間の情報連携もなかなか密になりにくく、店長毎に数値予測の能力に差が生じてしまうのです。
店長の負担を軽減し、店舗ごとのサービスに差が生じないようにすることがチェーンストアの観点からも必要なことで、ビッグデータの活用も必要となるのです。

株式会社トレタは、分析サービス「外食データクラウド」を2019年7月8日より提供をスタートしました。
外食産業に携わる方にとって、要注目のサービスですね。

※【PR TIMES】に2019年7月8日に掲載された記事より引用しております。
飲食データラベリング技術を用いた分析サービス「外食データクラウド」提供スタート

外食データクラウドは、飲食店における予約行動や喫食行動のデータ分析を効率的に行うための分析ツールで、2019年4月に発表したAIによるデータラベリング技術を活用したものです。データラベリング技術により、POSデータや各種データを分析可能な状態にまでクレンジング(正規化)します。これにより、データの蓄積から、クレンジング、グラフ化までがワンストップで実現し、これまで飲食店で普及が進まなかったデータ活用が簡単になり、分析やマーケティング、経営改善に活かせるようになります。

一般的なBIツールとは異なり、トレタが保有する予約情報に基づく飲食店データや喫食データなどの外食に特化したグラフがプリセットで組み込まれているため、サービス利用開始からすぐに見たいデータを取り出すことができます。各グラフはグローバルフィルタによりフィルタリングでき、エリアごと、客単価ごと、曜日ごと、時間帯ごと、グループサイズごとなどさまざまな切り口でのデータ分析が可能で、データドリブンなメニュー開発や店頭マーケティングのアイデアが実現します。

さらに、エリアごとの飲食消費傾向や、業態ごとのドリンク消費傾向、価格帯ごとの売れ筋を直感的に見ることができるだけでなく、全国の飲食店データが利用できるので、今までできなかった他社との比較も容易になります。例えば、ドリンクやフードの価格帯ごとの売れ行きを簡単に参照し、自店舗の商品の適正価格の検討にも活かすことが可能です。

外食データクラウドでは、NTTドコモの匿名化統計データも搭載します。これにより、例えばアンケートから取得した飲料の嗜好等を居住エリアや職場エリアごとに分析するなど、外食産業における購買データと消費者属性データを組み合わせた可視化が可能になります。

データ分析の方法を各店舗の人間がしっかり習得すれば、数値予測の面でかなりの精度向上、時間短縮が望めるのではないでしょうか。
IT技術の導入で、飲食業界の「働き方改革」が果たされることを期待しております。

※引用元の記事の主張と、本記事の主張内容は関係ありません
[執筆:ハル・クムラ
[最新更新日:2019年11月12日]