生産・オペレーションデータ分析（テイクアウトオペレーション戦略 第1章 テイクアウトオペレーションデータ分析）

テイクアウトオペレーション戦略 第1章 テイクアウトオペレーションデータ分析

序文：

B兄弟は最近このことについて考えていました。私がケータリングアライアンスを設立した当初の目的は、学習教材を販売したり、そこから利益を得ることではなく、健全で活発なコミュニケーションコミュニティを構築し、業界内で友人を作ることでした。そこで、3月に苦労してまとめたテイクアウト運営戦略を13日間にわたって無料で公開することにしました。

必要なお友達はぜひ自分で読んでみてください。

データ分析は、フードデリバリー業務全体の基盤となります。各種運用方法については、すべて上部構造です。フードデリバリーをやろうと決めたら、まずデータの見方を学ばなければなりません。そうしないと、自分の店がうまくいっているのかどうか、何が良くて何が悪いのかさえも把握できないかもしれません。

では、フードデリバリー業務ではデータをどのように見ているのでしょうか?皆様に理解しやすいように、まずは重さの概念について紹介します。重みとは、プラットフォーム内でのストアの重要性を指します。一般的に言えば、ストアの重みが増すほど、トラフィックも増える可能性があります。

データ分析を行う理由は、店舗データが最適化された後に店舗の重みが増すことを期待しているからです。

店舗の重み付けに影響を与えるデータは、主に売上ランキング、平均顧客支出額、注文量、新規・既存顧客の入店率、新規・既存顧客の注文率、再購入率、肯定的なレビュー率の 9 つです。

プラットフォームは、これら 9 つのデータを使用して、プラットフォームが提供するトラフィックをお金に変換してプラットフォームに還元できるかどうか、またプラットフォームがユーザーを維持するのに役立つかどうかを判断します。

プラットフォームの各データに対する評価方法とデータ分析方法は次のとおりです。

（１）売上ランキング、平均注文額、注文数量

売上 = 平均注文額 * 注文数であるため、これら 3 つのデータは一緒に議論されます。

売上ランキングは、プラットフォームが店舗の重みを判断するための最も重要な評価指標です。売上ランキングが高ければ高いほど、プラットフォーム上でのあなたのステータスは高くなり、このロジックを変更することはほぼ不可能です。

ビジネスデータをクリックし、次に業界をクリックすると、売上高ランキングデータが表示されます。

あなたの店舗の売上がビジネス地区内で上位 3% に入る場合、プラットフォームは追加のトラフィック サポートを提供します。

平均注文額や注文量については、詳しくは説明しません。これら 2 つの用語の意味は誰もが理解していると思います。これらのデータのいずれかを改善できれば、店舗の売上を上げ、店舗の重みを高めることができます。

（２）新規顧客参入率と新規顧客受注率

これら 2 つのデータは、店舗のフロントデスクの資格と製品の価格設定が妥当かどうかを直接反映します。彼らの高低は、あなたの店が顧客を獲得する能力です。

新しい店舗を開発できるかどうか、古い店舗を活性化できるかどうかは、この2つのデータによって決まります。

以下の質問についてよく考えてください。

ユーザーがフードデリバリープラットフォームで初めてあなたの店を見たとき、あなたの料理が美味しいかどうか全く分からないのでしょうか?顧客は、あなたの店の商品の写真が美しいかどうか、メニューの組み合わせが魅力的かどうか、商品が安いかどうかという基準だけで、あなたの店で注文するかどうかを決めることができるのでしょうか?

これら 2 つの質問に答えると、フードデリバリー業務においてフロントデスクの設定がいかに重要であるかがわかります。また、店舗の新規顧客入店率や新規顧客注文率が基準に達していない場合、調整する必要があるのは味ではなく、フロントデスクと商品価格設定であることも理解できます。

では、店舗にとって許容できる新規顧客入店率と新規顧客注文率とはどの程度でしょうか?回答:ビジネス地区の上位 10% と比較します。それ以上であれば、適格です。それより低い場合は不適格となります。

例えば、上図の状況では、店舗の新規顧客入店率は不十分ですが、新規顧客注文率は優れたレベルに達しています。

（３）常連客来店率、常連客注文率、再購入率、好意的コメント率

これら 4 つのデータは、プラットフォームによってストアの製品品質とサービス品質を監視するために使用されます。これらをうまく実行できれば、プラットフォームが顧客を維持するのを支援できることをプラットフォームに伝えるのと同じことになります。

テイクアウト店の場合、この4つのデータが適格かどうかを確認する方法は、基本的に新規顧客データが適格かどうかを確認する方法と同じです。ビジネス地区の上位 10% と比較するだけで、その値がいかに高いかがわかります。

既存顧客の入店率と注文率は、製品が顧客の期待を満たしているかどうかによって決まります。店舗のこれら 2 つのデータが不適格である場合、最初に行うべきことは製品の問題を見つけること、次に行うべきことはフロントデスクの活動が中止されていないかどうかを確認すること、そして最後に行うべきことは競合他社がターゲットを絞った顧客ロックイン活動を開始しているかどうかを確認することです。

再購入率は、新規顧客再購入率と既存顧客再購入率に分かれており、競合製品よりも製品が優れているか、過去よりも製品が劣っているかによって決まります。店舗の新規顧客再購入率が不合格の場合、商品の味とコストパフォーマンスが競合商品ほど良くないことを意味します。あなたの店舗の既存顧客の再購入率が不適格である場合、それはあなたの商品の味が最近低下していることを意味します。

賞賛率は、製品やサービスが顧客から自発的な賞賛を引き出せるかどうか、賞賛カードの強度が妥当かどうか、電話によるフォローアップ作業が適切に行われているかどうかという 3 つの要素によって決まります。その重要性は以前のデータよりもわずかに弱まります。他のデータが適格であることを前提に、あなたの賞賛率が競合他社の賞賛率を上回れば、体重が少し改善されるでしょう。

ちなみに、ここで否定的なレビュー率についてお話しします。現在のプラットフォームのルールでは、新規ストア期間を過ぎたストアの場合、否定的なレビュー率はストアにほとんど影響を与えません。あなたのマーチャント評価が競合他社よりも高く、あなたのストアが食品安全問題による否定的なレビューを受けていない限り、それについてあまり気にする必要はありません。

上記の 9 つのコア データに加えて、単一店舗消費、トラフィック ソース、注文頻度、商品カートのクリック率という 4 つの参考データを紹介します。これら 4 つのデータには厳格な評価基準はありませんが、運用上の意思決定においても重要な役割を果たします。

（１）店頭での一回の購入

店舗訪問 1 回あたりの消費量は、店舗の重みを直接反映します。店舗の重みが増すほど、1 回の店舗訪問あたりの消費量は少なくなります。店舗の重みが小さいほど、1 回の店舗訪問あたりの消費量は多くなります。

一定期間にわたって店舗単体の消費量が増加し続ける場合、上記の 9 つのコア データをできるだけ早く確認し、店舗が最近どのような大きなミスを犯したかを把握して、タイムリーな調整を行う必要があります。そうしないと、店舗が倒産した後、その勢いを取り戻すために多額の費用を費やすことになります。

（２）トラフィックソース

「ビジネスデータ」->「トラフィック」では、トラフィックのソースを見つけ、ストアが最も効果的に変換できるトラフィックの種類、大きいトラフィックの種類、有料トラフィックとオーガニックトラフィックの割合を分析し、これに基づいてターゲットを絞った最適化を行うことができます。

トラフィックソースに関しては、検索トラフィックにもっと注意を払うことをお勧めします。このデータは、今日の食品配達プラットフォームにとって非常に重要です。それは、あなたのストアがプラットフォームにどれだけ貢献しているかによります（プラットフォームに呼び込むユーザーについて考えてください。彼らは検索を通じてあなたのストアにアクセスしますか？）。これは、オフサイト トラフィック迂回作業が適切に行われているかどうかを判断する際に役立つ主な基準となります。

しかし、検索トラフィックが多いということは、サイト外トラフィックが良いということにはなりません。評判でここに来る顧客に加えて、誕生日ケーキやフライドチキンなど、人気検索リストを独占する他の製品を購入する顧客も、検索機能を頻繁に使用するからです。

（３）注文頻度

このデータはビジネスデータ->顧客にあります。それは、あなたの製品の粘着性と、あなたのプライベート領域での成功度によって決まります。店舗が前進したいのであれば、このデータにもっと注意を払う必要があります。

中毒性の高い商品の多くは、もともと粘着性が高く（例えば、辛いものや痺れるような味、強い風味、炭水化物、揚げ物、高たんぱく質などの商品）、注文頻度が非常に高くなります。もしあなたの製品が中毒性の点で本質的に欠点を持っているなら、プライベートドメインの運用を通じてそれを補わなければなりません。そうしないと、あなたの店はビジネス地区の上位 10% に到達した後にボトルネックに遭遇するでしょう。

（4）商品カート追加クリック率

このデータは非常に興味深いです。それは、お客様があなたのメニューに対して「足で投票」した結果です。このプラットフォームは、ストア内のどの製品が顧客に人気があるか、また、カートに追加のクリック率を通じてどの製品を最適化および調整する必要があるかを教えてくれます。

カートに追加のクリック率を分析する方法を学べば、メニュー最適化計画を簡単に作成できます。

さらに、カートに追加される主力商品のクリック率を高め、ビジネス地区のベストセラーリストのトップ 10 に入ることができれば、プラットフォームはストアに追加のトラフィック サポートを提供します。

この時点で、第一章の内容が共有されました。データを分析する際は、一元的な分析は避け、すべてのデータを総合的に見て、店舗の強みと弱みを見つけ出し、調整を行います。それ以外の場合は、1 次元の分析を行わない方がよい場合があります。