• BPnet
  • ビジネス
  • IT
  • テクノロジー
  • 医療
  • 建設・不動産
  • TRENDY
  • WOMAN
  • ショッピング
  • 転職
  • ナショジオ
  • 日経電子版

居酒屋でもっと飲んでもらうには?

2014年9月29日(月)

  • TalknoteTalknote
  • チャットワークチャットワーク
  • Facebook messengerFacebook messenger
  • PocketPocket
  • YammerYammer

※ 灰色文字になっているものは会員限定機能となります

無料会員登録

close

本連載は、大木氏の著書『あの夏、サバ缶はなぜ売れたのか?』から一部を抜粋しています

 突然で恐縮だが、居酒屋についてのクイズを3つ出したい。

「何人組の顧客が最も飲食してくれるのか?」
「何時までに入店すると顧客の財布の紐がゆるむのか?」
「客単価が4000円以上の上顧客はどういった注文をするのか?」

 できればこの3つの問いに答えていただき、そうした顧客にもっと飲食していただく施策まで思い浮かべて読み進めていただきたい。

 今回は第2回の「サバ缶」を販売するスーパーの店舗から、居酒屋へと場所を移したい。誰もがよく知るある居酒屋チェーン、注文システムを提供するセイコーソリューションズに協力いただき、独自の分析に取り組んだ。

 実際のデータを使ったリアルな分析作業を紹介するので、そこから打ち手を見いだす手順を実感していただければと思う。

事前に仮説を作る

 例のごとく、データを見る前に仮説を洗い出す。具体的には、次のような仮説が挙がってきた。

  • テーブル1組当たりの人数は、顧客単価に影響を与えるはず
  • 滞在時間に関係なく、最初の注文時刻は顧客単価に影響を与えるのではないか

 21時を過ぎると2次会客も増えるであろうし、量が多かったり、カロリーが高かったりするものは減る傾向にあるのではないか。入店時刻が早いほど、空腹をすぐに満たしたい意向が働いて「つい、多めに頼んでしまう」のではないか

  • 顧客単価が平均に比べて高いグループの注文には、おなじみのフードメニューが存在するはず

(1)データを整備する

 居酒屋の注文データを用いるが、注文入力用の端末(オーダーリングシステム)には、入店から退店までのテーブル単位の注文データが蓄積されている。テーブル単位の人数に加えて、男性同士・女性同士・男女混成・ファミリーといった属性情報を注文内容と紐付けることが可能だ。

 今回は繁華街に位置する店舗と、住宅とオフィスが混在する駅前店舗のデータを使って分析を行っている。

 まずはデータの整備だ。注文メニューをどのようにカテゴライズすると、分析結果が明快になるのか。分析用の商品マスターを整備する必要があった。

 最初にしたことは、該当店舗で飲食を体験することである。実際に店舗に入ることで初めて、分かることも少なくなかった。立地や来店日時によって変わるが、この居酒屋チェーンでは中高年層が多い。飲食メニューは財布にやさしく種類が豊富。会社帰りの一杯に、ちょうどよい居酒屋である。

「あの夏、サバ缶はなぜ売れたのか?」のバックナンバー

一覧

「居酒屋でもっと飲んでもらうには?」の著者

大木真吾

大木真吾(おおきしんご)

博報堂プロダクツ

2005年、博報堂グループに参加し、2007年から現事業本部にて様々な業種の戦略設計から実施を担当。ダイレクトマーケティングによる舗送客・通販・CRMなどコミュニケーション立案が専門

※このプロフィールは、著者が日経ビジネスオンラインに記事を最後に執筆した時点のものです。

日経ビジネスオンラインのトップページへ

記事のレビュー・コメント

いただいたコメント

ビジネストレンド

ビジネストレンド一覧

閉じる

いいねして最新記事をチェック

閉じる

日経ビジネスオンライン

広告をスキップ

名言~日経ビジネス語録

テスラのような会社と一緒にできないのなら、パナソニックはイノベーションを起こせないだろう。

津賀 一宏 パナソニック社長