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

レストランの成功を維持することは、綱渡りのようなものです。利益率が非常に低いため、さまざまなビジネスニーズのバランスを取ることに難しさを感じる可能性があります。食材費の上昇、突然の人手不足、予期せぬ注文の急増など、何かが変わるたびに、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。

これらの要因を追跡して管理するのは困難です。しかし、レストランのデータ分析ソリューションの助けを借りることで、取り組みやすくはなってきています。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、より戦略的な意思決定ができます。このプロセスは、2 つの主要な要素に分かれています。

• レストランのデータとは、ビジネス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、それらが目標にどのように関連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知ることができます。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モニタリングすべき最も重要なカテゴリ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ほぼテクノロジーが担うため、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。データ分析を活用して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うまく機能しており、どこにまだ改善の余地があるか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。ベストセラーに注目するなら、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。

  
  

• 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。

  
  

• 一般的な置き換えとカスタマイズ。注文者がほぼ常に特定のサンドイッチにマヨネーズを入れないよう求めている場合は、メニューを更新して、一般的に聞かれるバージョンをデフォルトになるよう設定することができます。追加や取り除きが頻繁でコストが増加することに気づいたなら、その変更に関して追加料金を請求することをお勧めします。

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、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。

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、売上の減少、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。在庫データ分析により以下を把握して、適切な量の食品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。どの在庫が減少し始めているかを在庫データで追跡し、注文の必要性を事前に把握します。在庫追跡ソフトウェアの中には、過去の傾向に基づき、いつ、どれだけの在庫を注文することが必要になるか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、これを確認したいと思うでしょう。トレーニングを改善し、重要な（そして高価な）食材をさらに節約する方法についてスタッフにフィードバックすることができます。

  
  

• 食品廃棄。大切な食材を切らしてしまうのは不便なことですが、使われなかった食材を捨てなければならない場合、収益へのさらなる悪影響があります。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示すことができます。

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で重要な役割を果たします。配達に関する分析を行うことで、次のことが可能になります。

• 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、お腹を空かせて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に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、データから貴店にとって配達が特に収益性の高い分野であることが明らかになった場合は、新たな顧客層を開拓し、利益を増やす方法として、現在のキッチンを利用して配達専用の バーチャルレストラン開店の検討をおすすめします。

  
  

• 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得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可能です。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。この種のデータでは次のことを行えます。

• 注文での割引や特典を減らす。注文者が不快な思いをしたとき、商品を補填したり、割引を提供したりすることが、事態をスムーズに処理するための一般的な慣行です。しかし、これは費用が高くつく可能性があります。利用者への払い戻し頻度を追跡することで、根本的なプロセス上の問題を引き起こす原因や、考えられる解決策を見つけることができます。

  
  

• 顧客維持力を高める。顧客データを利用すると、ロイヤルティの高いカスタマーを特定し、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。

レストランの営業は、予測できないことばかりです。しかし、将来の不確実性を減少できる素晴らしいツールがあります。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）を検討している場合、その期間の予想利益を把握していれば、選択がより簡単です。データ予測では正確な数字を約束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。