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【POSデータでここまで見える！】飲食POSデータ分析サービスリリース開始「勝ち筋商品」や「お客様の特性」まで分析可能
[22/08/01]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
飲食POSデータ分析サービスはPOSデータだけで店舗や顧客特性を見える化。「売れ筋商品と一緒に注文される商品」や「高単価客がよく注文する商品」などがわかり、商品開発や座席配置の最適化を実現します。
リアル店舗のDX支援や業績改善に向けたコンサルティングサービスを提供する株式会社SiNCE（本社：東京都六本木、代表取締役社長：一筆太郎）は、飲食事業者向けの飲食POSデータ分析サービスを新たに開始致しました。
[画像1: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-296d853612fbb4d358d4-28.png ]
サービスリリースの背景
”飲食店にデータ革命を！”をコンセプトに誕生した本サービス。
多くの飲食事業者の共通課題である「店舗の特性や状況が見えてこない」といった課題を解決することができます。また、高額の機器導入や設備投資は不要で、既存のデータを効果的に活用することも可能に。
飲食店には同一チェーン店であっても、店舗の場所や近隣施設の影響により顧客の特性が大きく異なります。例えば近隣に球場がありグループの来店が多い店舗や、オフィス街で1人や2人など少人数の来店が多い店舗など。グループの来店が多い店舗にも関わらず、カウンター席中心のレイアウトでは売上の機会損失に繋がってしまいます。
本サービスではPOSデータを分析することで、今まで勘や経験で実施していた店舗の改装レイアウトや新商品の開発、キャンペーンの企画をサポートします。また、今後は天気や気温等の情報とデータを統合することで、AIが過去のデータから需要予想や顧客特性の分類を実施する機能も実装予定です。
POSデータ分析のアーキテクチャ
POSデータ × Looker を活用したシンプルな構成の実装です。データソースはお客様の取得しているデータに合わせて拡張が可能です。「会員アプリ」や「予約データ」など、今後の事業展開に合わせてデータを結合して分析できるようになります。
[画像2: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-7cf92a81dce347506777-27.png ]
次世代BIプラットフォーム Looker とは
Lookerは、データドリブンな意思決定をする上で必要なデータ探索・共有・洞察を提供するためのBI機能を兼ね備えた次世代型データプラットホームです。クラウドやオンプレミスに置かれた多種多様なデータベースからデータをクラウドSQLデータベースに取り込み、そこにLookerを接続することで、データを移動することなくリアルタイムな分析、可視化、情報連携が可能です。
詳細はこちらをご覧ください
https://cloud.google.com/looker
本サービスの機能一覧（データ分析機能で把握出来ること）
※フォーマット・数値はダミー（ダッシュボードやレポート項目はお客様毎に個別化）
「特徴その１：勝ち筋商品、非勝ち筋商品が見える！」
顧客によって注文の傾向は多種多様です。しかし、多量のデータを分析することで、注文の傾向が見えてきます。「高単価の顧客によく注文される商品は何か？」という疑問に対して「勝ち筋商品」を定義。勝ち筋商品を視覚化することで顧客単価の増大に向けて企画を立案することができます。
勝ち筋商品：顧客を高単価と低顧客にグループ分けを行い、高単価の顧客により多く注文される商品
売れ筋商品：顧客の属性は関係なく、純粋に注文数が多い商品
[画像3: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-b523ec730a9c153d7b42-20.png ]
[画像4: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-cf2fdfa3793e5553824f-19.png ]
「特徴その２：売れ筋商品、注文がここまで見える！」
・店舗別に売れ筋に商品が一覧で見ることができます。
売れ筋商品を見ることで、各店舗の特性を知る手がかりや、新商品開発の洞察として活用可能になります。
また、販売数を昇順に並び替えることで、あまり売れていない商品を明らかにするといったご利用方法も可能です。
[画像5: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-31c2b9a29ab8d2f1933e-18.png ]
・特定の商品が、どの商品と一緒に注文されるか、分析可能です。
新しく開発した商品がどのような商品と一緒に注文がされているか示唆として利用することが可能です。セットで注文がされやすいメニューの開発や、セット注文を推進するキャンペーンの企画など、売上向上につながる施策の立案にご利用可能です。
[画像6: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-842bee5f2832f4ccc463-21.png ]
「特徴その３：お客様の特性がここまで見える！」
・強い曜日、弱い曜日
平日に強い店舗なのか、休日に強い店舗なのか、曜日の性質から、店舗の特性が見えてきます。このデータから「木曜日が弱いので、木曜限定の割引キャンペーンを実施する」といった企画が可能になります。また継続してデータを蓄積することで、キャンペーン実施前と実施後でどのように売上が変化したか分析することも可能になります。PDCAサイクルを回すことで、より意味のあるキャンペーンの企画方法が習熟できます。
[画像7: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-7b4b4a910372c78d4f49-22.png ]
・強い時間帯、弱い時間帯
時間単位で売上が見えてきます。全店舗の売上の平均値と比較することで、この店舗はランチ時間帯が強いのか、夜の時間帯が強いのか一目で理解することが可能です。
例えば「ランチ時間帯が強く、昼過ぎも持続的に強い店舗」であれば、通し営業を検討するといった洞察につながります。
[画像8: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-50581f10b4151a93b2d7-23.png ]
・利用客の人数
1人客なのか、グループでの利用が多いのか、グループの場合は何人での利用が多いのか視覚化が可能です。
もし、顧客の利用人数にフィットしない店舗レイアウトの場合は改装やテーブル等の配置変更により回転率の向上の示唆を得ることが可能です。
[画像9: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-59c025cd008b2dc70728-24.png ]
「特徴その４：売上や顧客の来店数の予測ができる！」
「売上」や「来店人数」「来店日時」などのPOSデータに加えて、「予約データ」や「天気、気温データ」などの外部データを蓄積・収集することにより、売上や顧客の来店数を予測することが可能です。これにより以下の取り組みが可能です。
・来店数の低下が見込まれる季節や時期に合わせたキャンペーンの企画
・来店数の予測に合わせた人員配置や商品の入荷
※本予測機能は2022年後半に実装予定
株式会社SiNCEについて
”予測不能なVUCA時代にデータでビジネスを進化させる”それが私たちのパーパスです。テクノロジーの発展により、あらゆる場面で顧客体験がアップデートされる中、従来は魅力的であったモノやサービスは、その価値の再定義を急速に問われるようになっています。我々はデータの力で市場/顧客視点でモノやサービスの再定義をし、より顧客価値の高い状態で市場へ接続する事で革新的なモノやサービスで溢れる世界の実現を目指しています。
本社 ：〒106-0032 東京都港区六本木１丁目４−５ アークヒルズ サウスタワー16階
設立 ：2020年2月
代表者 ：代表取締役社長 一筆 太郎
資本金 ：5,900万円
URL ：https://www.since2020.jp/
リアル店舗のDX支援や業績改善に向けたコンサルティングサービスを提供する株式会社SiNCE（本社：東京都六本木、代表取締役社長：一筆太郎）は、飲食事業者向けの飲食POSデータ分析サービスを新たに開始致しました。
[画像1: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-296d853612fbb4d358d4-28.png ]
サービスリリースの背景
”飲食店にデータ革命を！”をコンセプトに誕生した本サービス。
多くの飲食事業者の共通課題である「店舗の特性や状況が見えてこない」といった課題を解決することができます。また、高額の機器導入や設備投資は不要で、既存のデータを効果的に活用することも可能に。
飲食店には同一チェーン店であっても、店舗の場所や近隣施設の影響により顧客の特性が大きく異なります。例えば近隣に球場がありグループの来店が多い店舗や、オフィス街で1人や2人など少人数の来店が多い店舗など。グループの来店が多い店舗にも関わらず、カウンター席中心のレイアウトでは売上の機会損失に繋がってしまいます。
本サービスではPOSデータを分析することで、今まで勘や経験で実施していた店舗の改装レイアウトや新商品の開発、キャンペーンの企画をサポートします。また、今後は天気や気温等の情報とデータを統合することで、AIが過去のデータから需要予想や顧客特性の分類を実施する機能も実装予定です。
POSデータ分析のアーキテクチャ
POSデータ × Looker を活用したシンプルな構成の実装です。データソースはお客様の取得しているデータに合わせて拡張が可能です。「会員アプリ」や「予約データ」など、今後の事業展開に合わせてデータを結合して分析できるようになります。
[画像2: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-7cf92a81dce347506777-27.png ]
次世代BIプラットフォーム Looker とは
Lookerは、データドリブンな意思決定をする上で必要なデータ探索・共有・洞察を提供するためのBI機能を兼ね備えた次世代型データプラットホームです。クラウドやオンプレミスに置かれた多種多様なデータベースからデータをクラウドSQLデータベースに取り込み、そこにLookerを接続することで、データを移動することなくリアルタイムな分析、可視化、情報連携が可能です。
詳細はこちらをご覧ください
https://cloud.google.com/looker
本サービスの機能一覧（データ分析機能で把握出来ること）
※フォーマット・数値はダミー（ダッシュボードやレポート項目はお客様毎に個別化）
「特徴その１：勝ち筋商品、非勝ち筋商品が見える！」
顧客によって注文の傾向は多種多様です。しかし、多量のデータを分析することで、注文の傾向が見えてきます。「高単価の顧客によく注文される商品は何か？」という疑問に対して「勝ち筋商品」を定義。勝ち筋商品を視覚化することで顧客単価の増大に向けて企画を立案することができます。
勝ち筋商品：顧客を高単価と低顧客にグループ分けを行い、高単価の顧客により多く注文される商品
売れ筋商品：顧客の属性は関係なく、純粋に注文数が多い商品
[画像3: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-b523ec730a9c153d7b42-20.png ]
[画像4: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-cf2fdfa3793e5553824f-19.png ]
「特徴その２：売れ筋商品、注文がここまで見える！」
・店舗別に売れ筋に商品が一覧で見ることができます。
売れ筋商品を見ることで、各店舗の特性を知る手がかりや、新商品開発の洞察として活用可能になります。
また、販売数を昇順に並び替えることで、あまり売れていない商品を明らかにするといったご利用方法も可能です。
[画像5: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-31c2b9a29ab8d2f1933e-18.png ]
・特定の商品が、どの商品と一緒に注文されるか、分析可能です。
新しく開発した商品がどのような商品と一緒に注文がされているか示唆として利用することが可能です。セットで注文がされやすいメニューの開発や、セット注文を推進するキャンペーンの企画など、売上向上につながる施策の立案にご利用可能です。
[画像6: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-842bee5f2832f4ccc463-21.png ]
「特徴その３：お客様の特性がここまで見える！」
・強い曜日、弱い曜日
平日に強い店舗なのか、休日に強い店舗なのか、曜日の性質から、店舗の特性が見えてきます。このデータから「木曜日が弱いので、木曜限定の割引キャンペーンを実施する」といった企画が可能になります。また継続してデータを蓄積することで、キャンペーン実施前と実施後でどのように売上が変化したか分析することも可能になります。PDCAサイクルを回すことで、より意味のあるキャンペーンの企画方法が習熟できます。
[画像7: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-7b4b4a910372c78d4f49-22.png ]
・強い時間帯、弱い時間帯
時間単位で売上が見えてきます。全店舗の売上の平均値と比較することで、この店舗はランチ時間帯が強いのか、夜の時間帯が強いのか一目で理解することが可能です。
例えば「ランチ時間帯が強く、昼過ぎも持続的に強い店舗」であれば、通し営業を検討するといった洞察につながります。
[画像8: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-50581f10b4151a93b2d7-23.png ]
・利用客の人数
1人客なのか、グループでの利用が多いのか、グループの場合は何人での利用が多いのか視覚化が可能です。
もし、顧客の利用人数にフィットしない店舗レイアウトの場合は改装やテーブル等の配置変更により回転率の向上の示唆を得ることが可能です。
[画像9: https://prtimes.jp/i/82787/29/resize/d82787-29-59c025cd008b2dc70728-24.png ]
「特徴その４：売上や顧客の来店数の予測ができる！」
「売上」や「来店人数」「来店日時」などのPOSデータに加えて、「予約データ」や「天気、気温データ」などの外部データを蓄積・収集することにより、売上や顧客の来店数を予測することが可能です。これにより以下の取り組みが可能です。
・来店数の低下が見込まれる季節や時期に合わせたキャンペーンの企画
・来店数の予測に合わせた人員配置や商品の入荷
※本予測機能は2022年後半に実装予定
株式会社SiNCEについて
”予測不能なVUCA時代にデータでビジネスを進化させる”それが私たちのパーパスです。テクノロジーの発展により、あらゆる場面で顧客体験がアップデートされる中、従来は魅力的であったモノやサービスは、その価値の再定義を急速に問われるようになっています。我々はデータの力で市場/顧客視点でモノやサービスの再定義をし、より顧客価値の高い状態で市場へ接続する事で革新的なモノやサービスで溢れる世界の実現を目指しています。
本社 ：〒106-0032 東京都港区六本木１丁目４−５ アークヒルズ サウスタワー16階
設立 ：2020年2月
代表者 ：代表取締役社長 一筆 太郎
資本金 ：5,900万円
URL ：https://www.since2020.jp/
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