レストランのデータ分析：分析結果を実際のアクションに生かす方法

公開日：2023 年 4 月 | 最終更新日：2025 年 4 月

レストランの成功を維持するには、綱渡りのような繊細さが求められます。利益率が非常に低いため、さまざまなビジネス上のニーズとのバランスを取るのが難しく感じられるかもしれません。食材費の上昇、突然の人手不足、予期せぬ注文の急増など、何かが発生するたびに、バランスを取り戻すために迅速に対応する必要があります。

こうした要因を追跡して管理するのは通常困難ですが、レストランのデータ分析ソリューションを利用すれば、よりシンプルに行うことが可能になります。この記事では、次のようなレストランのデータ分析の基本についてご説明します。

• レストランのデータ分析とは
• レストランのデータの種類
• レストランのデータを収集する方法
• レストランのデータ分析をビジネスで活用する 6 つの方法
• Uber Eats のデータ分析がビジネスにもたらす価値

レストランのデータ分析とは、レストランの業績と運営に関するすべてのデータを分析して、有意義な洞察を得ることです。レストランのデータ分析を活用することで、過去の実績から学び、有意義な傾向を特定し、より正確な意思決定を行うことができるようになります。このプロセスは、2 つの主要な要素に分けることができます。

• レストランのデータとは、事業を運営する過程で追跡していく数値指標を指します。現在、この情報の大部分はソフトウェアツールを使用して自動的に収集されています。

• レストランの分析とは、そのデータを解釈し、ビジネス戦略を最適化するために使用できる有意義な傾向と要点を特定するプロセスです。

さまざまな種類のデータと、それぞれが目標にどう関係しているかを理解することで、エネルギーとリソースをどこに集中させるべきかを判断できるようになります。データはさまざまな方法でグループ化できますが、レストラン経営者が追跡すべき最も重要なデータには次のようなものがあります。

売上データによって、特定の期間に注文者が行った購入数が明らかになります。追跡する重要な売上データには以下が含まれます。

• さまざまな販売チャネル（オンライン、対面、サードパーティ製アプリ）で行われた注文数
• ベストセラー、かつ最も収益性の高いメニュー商品
• 1 回の注文の平均金額
• 販売を通じた収益総額

顧客データを見ると、お客さまがどのような人であるか、貴店について好感を持っている点、利用頻度が分かります。この種のデータでは、次を監視する必要があります。

• 新規注文者とリピーターの数の比率
• ロイヤルティプログラムの成長と参加状況
• オンライン予約の件数
• 注文者によるレビューと評価

業務データは、ビジネスがどれだけ成果を上げているかを示しています。業務データにより、コスト削減、エラー削減、全体的な効率向上の方法を見極めることができます。主に次の分野に注意しましょう。

• 注文エラーに関する事例や注文の準備時間などの注文データ
• レストランの営業時間と比較して、オンライン注文に対応できる時間の割合に関するサービスデータ
• 在庫の記録や予算の内訳などの在庫データ
• 勤務シフト、給与、福利厚生情報などの労働データ

レストランデータ分析に必要なデータ収集作業は、大部分がテクノロジーによって行われるため、主にやるべき仕事は分析結果を業務に活用することです。事業を成長させる主な方法をいくつかご紹介します。

レストランを成功に導くには、メニューを適切に設定することが最も重要なポイントの一つです。データ分析を使用すると、メニューのどの部分が効果的で、どこにまだ改善の余地があるかを知ることができます。分析から得られるメニューに関する重要な洞察には、次のようなものがあります。

• ベストセラー商品：ベストセラーの商品に注目することで、在庫ニーズを把握し、メニューのデザインに変更を加え、注文者の好みに基づいて新しいサービスを提供することもできます。AI は膨大な量のデータを分析してメニューの改良や新しいサービスを提案することができるため、この分野において強力なツールになりつつあります。

  
  

• 最も収益性の高い商品：最も人気のある商品に高価な食材が含まれている場合、それらの商品の純利益は依然として低い可能性があります。他の商品がより高い利益をもたらすことがわかっているなら、マーケティング活動のより多くの部分をそれらの商品に集中し、スタッフにもその商品をもっとおすすめするよう促すことができます。

  
  

• 需要の多い代替品とカスタマイズリクエスト：注文時に特定のサンドイッチからほぼ毎回マヨネーズを抜くよう求められている場合は、メニューを更新し、多くの注文者に好まれているレシピを標準に設定することができます。材料の追加や取り除きなどのカスタマイズが頻繁でコストが増加する場合は、その変更リクエストに対して追加料金を請求することをお勧めします。

  
  

• 注文の問題：特定の料理に関する苦情や、料理全体の品質や味に対する懸念が増えてきた場合、データを活用することで傾向を明らかにし、原因の特定と問題解決につなげることができます。

  
  

• コンバージョンインサイト：アナリティクスは、メニューがどのくらいの頻度で閲覧者を購入者に変えているかを把握するのに役立ちます。より多くの顧客を引き付けて売上を伸ばしたいとお考えの場合は、店舗ページの魅力を高める Uber Eats の AI 生成によるメニュー説明をご活用ください。説明内容はいつでも確認、承認、編集が可能です。

従業員は、事業運営において最も費用のかかる要素のひとつであり、また長期的な成功に欠かせない要素のひとつでもあります。スタッフ配置に関する分析データで、次のことを行えます。

• ニーズに合わせたスケジュール調整。注文者のトラフィックの増減を追跡することで、スケジュールを戦略的に決めることができます。必要なスタッフのみを配置することで、顧客体験とのバランスを取りながら人件費を管理できます。

  
  

• より賢明な採用判断。スタッフ分析により、採用と人材定着に関する戦略的な判断を行うことができます。たとえば、採用活動に多額のリソースを投じているにもかかわらず、採用後すぐにスタッフが辞めてしまうというデータがあれば、その予算の一部を職業能力開発や人材定着のために振り向けたほうがよいでしょう。

  
  

• 顧客フィードバックの反映。顧客フィードバックを従業員と共有することで、顧客のニーズをより的確に満たせるようサービス内容を調整することができます。Uber Eats では、AI を使用した顧客レビューの概要と、顧客満足度の向上に向けて推奨される措置を確認することができます。

卵がなければオムレツは作れません。日曜日のブランチ用の卵が足りなければ、売り上げの減少、注文者の不満、従業員のストレスにつながる可能性があります。在庫データ分析で次の情報を把握することで、適切な量の食材を確保していることを確認できます。

• 再補充のタイミング。在庫量が減少し始めている食材などを在庫データで追跡し、注文が必要かどうかを事前に把握できます。在庫追跡ソフトウェアの中には、過去の傾向に基づき、食材などの注文が必要になる時期や量を予測する機能を備えたものもあります。

  
  

• 主要食材の過剰使用。 キッチンスタッフが料理の食材を多めに使用する傾向がある場合は、これを把握することでトレーニング内容を改善し、重要な（そして高価な）食材の使用を節約する方法についてスタッフに伝達することができます。

  
  

• 食品廃棄。重要な食材を切らしてしまうのは不便ですが、使われなかった食材を廃棄しなければならない場合は、収益にさらに大きな影響を与える可能性があります。在庫分析によって、痛む前に早く使う必要がある食品や、購入頻度を減らすべき食品を特定できるようになります。

店舗外で注文する顧客にとって、配達サービスはブランドに対する印象において重要な役割を果たします。配達分析を活用すると、次のようなメリットがあります。

• 配達予定時間の精度の向上。注文者に正確な配達予定時間を提供することで、現実的な期待値を設定でき、全体的なサービスの質を向上させることができます。料理の準備時間をモニタリングすることで、料理の到着を待ち望んでいる注文者に、配達に関する最新情報を提供するための情報を得られます。

  
  

• 配達メニューを絞り込む。配達の注文者が店舗への来店者よりも特定の商品に満足していないことがデータで示されている場合は、その情報をもとに配達メニューを変更することができます。また、データから配達が特に収益性の高いことが明らかになった場合は、利益をさらに高める手段として、現在のキッチンを活用し、配達専用のバーチャルレストランの開店を検討することをおすすめします。

  
  

• 配達オプションを拡大する。 POS システムから、自社の販売チャネルを介して注文を行う注文者数が増えていることが明らかになった場合、そのデータを使用して配達インフラストラクチャを戦略的に拡大することができます。たとえば、ホワイトラベル配達ソリューションを使用すると、自社の配達チーム構築の費用を負担することなく、自社のウェブサイトやアプリにオンデマンド配達を追加できます。

レストランの評判は、顧客満足度に左右されます。分析により、注文者の意見をより深く理解し、満足度を高める方法を知ることができます。これは、最大 64% の顧客が食事代よりも食事体験が重要であると回答している現在のレストラン環境においては特に重要となります。顧客満足度データを使用すると次のことが可能になります。

• 注文での割引や無料提供を減らす。注文者が不快な思いをした場合に事態を円滑に収めるための一般的な対応は、商品を補填したり割引を提供したりすることです。しかし、これはコストが高くつく可能性があります。顧客への払い戻しの頻度を追跡することで、主要なプロセス上の問題や、考えられる解決策を見つけることができます。

  
  

• 顧客維持率を高める。顧客データを利用すると、常連客を特定し、信頼関係を育むことができます。注文の習慣に関する情報を利用して、常連客に何度も利用してもらえるようにするためのパーソナライズされたおすすめや特典を作成しましょう。

レストランの運営は、予測できないことばかりです。しかし、今の時代には将来の不確実性を減少できる素晴らしい AI ツールがあります。予測分析などのデータ予測機能を備えたソフトウェア製品は、過去のデータを使用して予測を行います。データ予測を使用すると、レストランは次のようなことができるようになります。

• 人員配置と在庫管理の改善。 データ予測を使用すると、特定の時間帯におけるレストランの混雑具合を予測することができ、注文の傾向もわかるようになります。この情報を組み合わせることで、前もって繁忙期のスケジュールを立てることができ、また食材等の必要量を判断する際に役立ちます。

  
  

• 支出に関する戦略的な意思決定。データ予測により、支出についてより効率的な意思決定ができるようになります。多額の投資（たとえば、新しい店舗やマーケティング戦略の導入）を検討している場合、予想利益を把握していれば、意思決定がより簡単になります。データ予測で完全に正確な数字を予測することはできませんが、有用な推定値を提供することは可能です。