第413話｜レシートデータで売上アップ！地方カフェの来店客数20%増加らくらくデータ活用

「うちみたいな小さな店舗で、データ分析なんて必要あるのかな…」

そんな声をよく耳にします。確かに、「データ分析」と聞くと、大手チェーン店が行う複雑な作業を想像されるかもしれません。

でも、待ってください。

今回ご紹介するのは、地方のカフェが、普段何気なく発行しているレシートのデータを活用だけで、来店客数を20%も増やした事例です。

特別な機械や高額なシステムは一切不要。毎日の営業で自然と貯まるレシートデータを、ちょっとした視点を変えて見てみただけ。

その結果…

来店客数が20%アップ
常連さんが増加
お客様の満足度も向上

このブログでは、データ分析の経験がない方でも、明日から実践できる具体的な方法をご紹介します。

Contents

データ活用で変わる、小さな店舗の可能性
　地方カフェが直面する3つの共通課題
　なぜデータ分析が解決の糸口になるのか？
　初心者でも始められる理由
なぜ今、小規模店舗でもデータ分析が必要なのか
　なぜ今までの方法だけでは難しくなってきたのか
　感覚経営からデータ経営への転換が必要な理由
　データ分析で見えてくる具体的なメリット
　小規模店舗だからこそのデータ活用法
レシートデータから読み取れる3つの重要な情報
　レシートデータの基本情報
　読み取れる3つの重要な情報
　　時間帯別の来店傾向
　　人気メニューのパターン
　　客単価の変動要因
　A店の場合
具体的な分析手順（カフェA店のケース）
　準備するもの
　ステップ1：データの収集と整備
　A店が実際に行なったデータの収集と準備
　ステップ2：基本的な分析
　　時間帯別の売上分析
　　商品カテゴリー別分析
　ステップ3：傾向の発見
　ステップ4：具体的な施策への落とし込み
　　14時台対策の具体的な展開
　　プリンを活用した新たな展開
　実施後の具体的な成果
データに基づく継続的な改善サイクル
　基本的な効果測定の項目と方法
　　日次での確認項目
　　記入時の具体的なポイント
　　重点施策の効果測定
　改善サイクルの回し方
　　Plan（計画）
　　Do（実行）
　　Check（確認）
　　Action（改善）
持続可能な改善サイクルの確立に向けて
　データ収集の習慣化とシステム化
　スタッフ全員での情報共有と活用
　柔軟な対応と改善の仕組み
　今後の課題と展望
今回のまとめ

データ活用で変わる、小さな店舗の可能性

「お客さんの数が、じわじわと減ってきているような…」

地方で小さなカフェを営むA店のオーナーは、そんな漠然とした不安を抱えていました。SNSでの情報発信やメニューの改善など、できることは試してきたものの、なかなか劇的な改善には至りません。

きっと多くの店舗オーナーの方が、同じような課題を抱えていらっしゃるのではないでしょうか。

　地方カフェが直面する3つの共通課題

地方のカフェや飲食店が直面している課題は、地域や業態を問わず、驚くほど共通しています。

具体的には以下の3つが主な課題として挙げられます。

来店客数の減少

都市部への人口流出や競合店の増加により、多くの地方カフェが来店客数の減少に悩んでいます。特に以下の要因が大きく影響しています。

若年層の地方離れ：進学や就職を機に地域を離れる若者が増加
競合店の増加：郊外型カフェチェーンの進出による競争激化
コロナ禍以降の消費行動の変化：テイクアウト志向の高まりなど

固定客の高齢化

長年の常連客の高齢化が進む一方で、新規顧客の獲得が難しくなっています。

常連客の来店頻度低下：健康上の理由などによる来店回数の減少
新規顧客の獲得難化：若い世代の取り込みが進まない
世代交代への対応の遅れ：新しい客層のニーズ把握が不十分

効果的な対策を打てない

課題は認識していても、具体的な改善策を見出せないケースが多く見られます。

どの時間帯が勝負どころなのか分からない：売上の山と谷が把握できていない
人気メニューが把握できていない：どのメニューが利益に貢献しているか不明確
限られた予算で何から手をつければよいか迷う：投資対効果が見えない

　なぜデータ分析が解決の糸口になるのか？

実は、あなたのお店には既に「宝の山」が眠っています。それが「レシートデータ」です。

日々の営業で自然と蓄積されるレシートデータには、お店の改善に直結する重要な情報が含まれています。

特別な機器やシステムがなくても、以下のような情報を把握することができます。

いつお客様が来店されるのか

時間帯別の来店傾向を把握することで、効率的なスタッフ配置や仕込み量の調整が可能になります

どんなメニューが人気なのか

実際の注文データから、本当に売れている商品と、そうでないものを客観的に判断できます

どんな組み合わせで注文されるのか

セットメニューの開発や、効果的な商品配置のヒントを得ることができます

平均的な客単価はいくらか

時間帯や曜日による客単価の変動を把握し、適切な価格戦略を立てることができます

これらの情報を適切に分析することで、「なんとなく」や「気分」ではなく、確かな根拠を持った改善が可能になります。

　初心者でも始められる理由

「でも、データ分析って難しそう…」

そんな不安を持たれる方も多いはずです。

しかし、今回ご紹介する方法には、以下のような特徴があり、データ分析の初心者でも始めやすいものとなっています。

特別なシステムは不要

既存のレジやスマートフォンで十分対応可能です

難しい統計知識も不要

基本的な四則演算ができれば十分です

既にあるレシートデータを使うだけ

新しくデータを集める必要はありません

無料のツールで実現可能

表計算ソフトなど、一般的なツールで対応できます

実際、冒頭でお話しした地方カフェA店では、データ分析の経験がまったくないオーナーが、レシートデータの簡単な分析だけで、来店客数を20%も増やすことに成功しました。

重要なのは、難しいテクニックではありません。

お客様の行動を「数字」で理解し、それに基づいて具体的な改善アクションを取ることです。

なぜ今、小規模店舗でもデータ分析が必要なのか

「うちみたいな小さな店舗に、データ分析なんて必要なの？」

そんな疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。

小規模店舗だからこそデータ分析が重要になってきている背景と、その具体的なメリットについてお話しします。

　なぜ今までの方法だけでは難しくなってきたのか

飲食店を取り巻く環境は、ここ数年で大きく変化しています。

以下のような変化により、経験や勘だけに頼った経営が難しくなってきています。

お客様の消費行動の多様化

消費者の行動パターンが複雑化しており、以下のような傾向が見られます。

来店時間の不規則化：従来のランチ・ディナーの枠を超えた利用
利用目的の多様化：仕事、勉強、SNS投稿など
選択基準の変化：価格だけでなく、体験価値を重視

競争環境の激化

競合との差別化がますます重要になっています。

チェーン店の地方進出：豊富な経営資源を持つ競合の増加
デリバリーサービスの普及：商圏の重複
SNSによる情報過多：お客様の選択肢の増加

　感覚経営からデータ経営への転換が必要な理由

このような環境変化の中、小規模店舗が生き残るために、以下の3つの転換が求められています。

「なんとなく」から「確実」へ

経験や勘に基づく判断の限界を理解し、数字による裏付けが重要です。

仕入れ量の最適化：廃棄ロスの削減
スタッフ配置の効率化：人件費の適正化
メニュー構成の見直し：利益率の向上

「対症療法」から「予防」へ

問題が発生してからの対応ではなく、先手を打つ経営が可能になります。

売上減少の予兆を早期発見
季節変動への事前対応
在庫切れの防止

「画一的」から「個別最適」へ

お客様一人一人のニーズに合わせたサービス提供が可能になります。

時間帯別のメニュー提案
顧客層に応じた販促
来店パターンに合わせた準備

　データ分析で見えてくる具体的なメリット

実際にデータ分析を始めることで、以下のような具体的なメリットが得られます。

売上の改善

数字に基づいた施策により、着実な成果を上げることができます。

ピーク時間の売上最大化：準備体制の最適化
閑散時間帯の活性化：効果的なプロモーション
客単価の向上：適切なメニュー提案

コストの削減

無駄な支出を削減し、利益率を向上させることができます。

仕入れロスの削減：適切な発注量の把握
人件費の最適化：効率的なシフト編成
在庫管理の効率化：適正在庫の維持

お客様満足度の向上

サービス品質の向上により、リピーターの増加が期待できます。

待ち時間の削減：適切な準備体制
メニューの最適化：人気商品の把握
サービスの向上：きめ細かな対応

　小規模店舗だからこそのデータ活用法

大手チェーン店とは異なる、小規模店舗ならではのデータ活用方法があります。

迅速な対応が可能

小回りの利く経営体制を活かした施策実施ができます。

メニューの柔軟な変更
営業時間の調整
サービス内容の修正

きめ細かな分析

一つ一つのデータをより詳細に分析できる利点があります。

個々のお客様の傾向把握
詳細な時間帯分析
スタッフごとの特性理解

レシートデータから読み取れる3つの重要な情報

皆さんのお店で毎日発行されているレシートには、実は宝の山のような情報が詰まっています。

レシートデータから読み取れる重要な情報と、その活用方法について具体的に解説していきましょう。

　レシートデータの基本情報

まずは、一般的なレシートに含まれる基本的な情報を確認してみましょう。

取引の基本情報

日々の営業における基礎的なデータとして、以下の情報が記録されています。

日付：取引が行われた年月日
時刻：注文された時間
伝票番号：取引を識別する番号
支払方法：現金、カード、電子マネーなど

注文内容の詳細

お客様の具体的な注文内容として、以下の情報が含まれています。

商品名：注文された商品
数量：それぞれの商品の注文個数
単価：商品ごとの価格
合計金額：支払総額

　読み取れる3つの重要な情報

これらの基本情報を分析することで、以下の3つの重要な傾向を把握することができます。

　　時間帯別の来店傾向

レシートの発行時刻を1時間単位で集計することで、以下のような情報が見えてきます。

ピーク時間の特定

以下、具体的な活用例です。

11:30～13:30に注文が集中→ランチピーク時の人員配置強化
15:00～17:00が極端に少ない→カフェタイム限定メニューの導入
土日は10:00から混雑→休日の開店時間の調整

曜日による変動

以下、傾向の把握と対策例です。

平日と休日の違い→営業時間の最適化
曜日特有のパターン→曜日限定メニューの検討
天候との相関→雨の日特典の効果測定

　　人気メニューのパターン

商品別の注文数を集計し、以下の観点で分析します。

売上ランキング

以下、商品の実力を見える化した活用例です。

注文数TOP10→メニューの目立つ位置への配置
最も利益率の高いメニュー→推奨商品としての提案強化
季節による変動→季節メニューの開発方針

組み合わせパターン

以下、発見した相性の良いメニューの活用例です。

よく一緒に注文される商品→セットメニューの開発
時間帯による組み合わせの違い→時間帯別おすすめの設定
単品とセットの比率→セット内容の見直し

　　客単価の変動要因

1回の会計金額を様々な角度から分析します。

時間帯による違い

客単価の変動パターンから、時間帯別の販促戦略の立案例です。

モーニング：350円～500円→モーニングセットのボリュームアップやドリンクのおかわり無料サービスで満足度向上
ランチ：800円～1,200円→デザート・ドリンクセットの提案で＋200円の単価アップを狙う
カフェタイム：600円～800円→スイーツと軽食のペアセットで滞在時間と単価を向上

平日・休日の違い

曜日による消費行動の違いから、客層に合わせたメニューの提案例です。

平日：効率重視の注文傾向→待ち時間15分以内保証のクイックランチメニューの導入
休日：ゆっくり楽しむ傾向→パンケーキやパフェなどの写真映えする豪華なメニューの提案と、ゆったり座れる座席配置の工夫

　A店の場合

地方のカフェA店では、レシートデータの分析から以下の発見がありました。

時間帯の発見

一般的にカフェの閑散時間帯と考えられる14時台に、実は多くのお客様が来店されていることが、レシートデータの分析からわかりました。

詳しく調べてみると、近隣のオフィスで働く方々が、遅めのランチや午後の休憩時間に利用されているということが判明したのです。

この発見を活かし、A店では14時台に特化したテイクアウトメニューを開発。

オフィスワーカーの方々が手軽に持ち帰れるサンドイッチやデザート類を充実させました。

さらに、テイクアウト商品を注文の多い時間帯に合わせて追加生産する体制を整えたことで、品切れを防ぎつつ、売上を20%増加させることに成功しました。

人気商品の再発見

また、レシートデータを詳しく分析する中で、プリンの人気が非常に高いことも判明しました。

実は以前から提供していた定番メニューでしたが、注文数を集計してみると、予想以上に多くのお客様に選ばれている商品だったのです。

この発見を受けて、まずショーケース内でのプリンの展示位置を、お客様の目に留まりやすい中央に変更。

さらに、このプリンを目玉商品として「プリンとドリンクのお得なセット」を新たに考案しました。

その結果、プリン単品の売上も増加し、新しいセットメニューも好評を博しています。

このように、なんとなく感じていた印象を、データによって裏付けることで、より効果的な施策を打つことができました。

A店の事例は、小規模店舗でもデータ分析が有効であることを示す好例といえるでしょう。

具体的な分析手順（カフェA店のケース）

小規模カフェA店が実際に行なったデータ分析の過程を例に、具体的な手順を見ていきましょう。

A店は開店から5年目、売上の伸び悩みを感じていた地方のカフェです。

これまでデータ分析の経験はありませんでしたが、以下の手順で分析を始めました。

　準備するもの

A店では、以下のものを用意することから始めました。

必要なツール

最小限の道具で始めることにしました。

普段使っているノートパソコン
無料で利用できるGoogleのスプレッドシート（エクセルのようなツール）※gmailアカウントを作ると使える
レジから出力される日計表
気づきをメモする専用ノート

分析する期間の決定

A店では、以下の期間を選びました。

まずは直近1週間のデータ
大型連休を避けた通常営業週
天候の安定した時期
直近1週間の詳細分析後に、期間の範囲を徐々に広げて分析

　ステップ1：データの収集と整備

以下、効率的なデータ収集のポイントです。

レジの日計表を活用
エクセルなど（無料で利用できるGoogleのスプレッドシートでもOK）の表計算ソフトに入力
可能であればPOSシステムのデータを活用

分析しやすい形にデータを整理します。

日付、時間、商品、金額などの項目分け
不要なデータの削除
入力ミスのチェック

　A店が実際に行なったデータの収集と準備

A店ではエクセルが無かったので、無料で利用できるGoogleのスプレッドシート（エクセルのようなツール）を使い、以下のような表を作成しました。あくまでも例です。

レシートデータで取得できるものです。

日付	商品カテゴリー	商品名	個数	単価	合計金額	支払方法	時間帯	オーダー番号
6/1	ドリンク	アメリカン	1	450	450	現金	10:30	6540812455
6/1	デザート	チーズケーキ	1	500	500	現金	10:30	9498198474
6/1	ドリンク	カフェラテ	2	500	1000	クレジット	11:15	9708968469
6/1	フード	ベーグルサンド	2	700	1400	クレジット	11:15	8714012618
6/1	セット	Aランチセット	1	1200	1200	電子マネー	13:45	2406157414
6/1	ドリンク	アメリカン	2	450	900	現金	14:20	3470498224
6/1	デザート	プリン	2	400	800	現金	14:20	4503926995
6/1	ドリンク	カプチーノ	1	500	500	電子マネー	15:30	8506160428
6/1	フード	スコーン	1	350	350	電子マネー	15:30	5416134587
6/1	ドリンク	アメリカン	1	450	450	現金	16:45	5255076234
6/1	デザート	チーズケーキ	1	500	500	現金	16:45	1962891335
6/1	セット	Bデザートセット	2	1200	2400	クレジット	17:30	8690965104
6/1	ドリンク	カフェモカ	1	550	550	電子マネー	18:15	8463650654
6/1	デザート	パンナコッタ	1	450	450	電子マネー	18:15	6303271124
6/1	セット	Cディナーセット	2	1800	3600	クレジット	19:00	5732742838
6/2	ドリンク	アメリカン	2	450	900	現金	10:15	7269823872
6/2	フード	トーストセット	2	600	1200	現金	10:15	8646720246
6/2	ドリンク	カフェラテ	1	500	500	電子マネー	11:30	8235706890
6/2	デザート	プリン	1	400	400	電子マネー	11:30	8945957063
6/2	セット	Aランチセット	3	1200	3600	クレジット	12:45	9450985050
6/2	ドリンク	カプチーノ	2	500	1000	現金	14:30	4109255027
6/2	デザート	チーズケーキ	2	500	1000	現金	14:30	9130202585
6/2	セット	Bデザートセット	1	1200	1200	クレジット	15:45	8961507583
6/2	ドリンク	アメリカン	1	450	450	電子マネー	17:20	9186764284
6/2	フード	キッシュ	1	650	650	電子マネー	17:20	7411330906

以下、このデータ形式のポイントです。

商品カテゴリーを追加し、分析しやすく整理
単価と合計金額を分けて記録
時間の表記を統一
複数日のデータを含めることで、日ごとの比較が可能

A店では以下のルールを決めて運用しました。

商品名の統一

混乱を避けるために例えば……

「アメリカン」「アメリカンコーヒー」→「アメリカン」に統一
「チーズケーキ」「レアチーズ」→「チーズケーキ」に統一
セット商品は「Aセット」のように記号で管理

入力のタイミング

毎日の習慣として例えば……

朝の開店準備時に前日分を入力
気づいたことを専用ノートにメモ
週末にまとめて確認

　ステップ2：基本的な分析

まず、レシートデータを時間帯別と商品別の2つの視点で分析しました。

これにより、時間による売上の波や、商品ごとの特徴が明確になってきました。

　　時間帯別の売上分析

一日の売上を時間帯ごとに分析しました。以下、データの集計例です。

時間帯	平均売上	来客数	主な客層
10-11時	22,000円	20人	近隣住民
11-14時	93,000円	65人	オフィスワーカー
14-15時	18,000円	15人	オフィスワーカー
15-17時	27,000円	25人	主婦層
17-19時	45,000円	30人	帰宅途中のビジネスパーソン

このデータから、11-14時のランチタイムが最も売上が高く、続いて夕方の17-19時が好調であることがわかりました。

特筆すべきは14-15時の時間帯で、一般的な閑散時間帯にもかかわらず、安定した来客数があることが判明しました。

　　商品カテゴリー別分析

次に、商品をカテゴリーごとに分析しました。以下、データの集計例です。

商品カテゴリー	売上比率	利益率	主な注文時間帯
ドリンク単品	25%	75%	14-17時
デザート単品	15%	70%	14-17時
軽食	30%	65%	11-14時
セットメニュー	30%	60%	11-14時, 17-19時

この分析から、ドリンクの利益率が最も高く、特に午後のカフェタイムでの注文が多いことがわかりました。

また、セットメニューは売上比率は高いものの、利益率では他のカテゴリーを下回っているという課題も見えてきました。

　ステップ3：傾向の発見

データ分析を深めていく中で、2つの重要な発見がありました。

時台の特徴的な需要

14時台の来客数を詳しく分析したところ、予想以上に安定した需要があることがわかりました。

特に火曜・水曜日に来客が集中し、その約60%がテイクアウトを利用していることが判明しました。

この時間帯の利用客層を調べてみると、近隣のオフィスで働く方々が中心で、遅めのランチとしての利用と、午後の休憩時のおやつ需要が混在していることがわかりました。

また、1人での来店が多いという特徴も見られました。

プリン人気の実態

デザートメニューの売上を詳しく分析したところ、プリンが全デザート売上の35%を占める人気商品であることが判明しました。

特徴的なのは、週に2回以上注文するリピーターが25%もいる点です。

時間帯別では14-16時の注文が最も多く、70%がドリンクと一緒に注文されていました。

また、テイクアウトでの注文も45%と高い比率を示し、SNSでの口コミも多く見られました。

これらのデータから、プリンが隠れた人気商品であることが明確になりました。

　ステップ4：具体的な施策への落とし込み

これらの分析結果を基に、具体的な改善施策を計画・実行しました。

特に14時台の需要とプリンの人気という2つの発見を中心に、以下のような施策を展開しました。

　　14時台対策の具体的な展開

テイクアウトメニューの強化

オフィスワーカーの需要に応えるため、テイクアウトメニューを大幅に拡充しました。

従来3種類だったサンドイッチを7種類に増やし、バリエーションを豊富にしました。

また、デザートも個包装対応を強化し、オフィスでも食べやすい形態に改善しました。

特に人気の高かったサンドイッチについては、「14時からのクイックランチ」として、セット価格を設定しました。

生産体制の改善

品切れを防ぐため、生産体制も見直しました。

具体的には、13時の時点で14時台の在庫状況を確認し、追加生産の判断を行う仕組みを導入しました。

また、テイクアウト商品専用の在庫管理表を作成し、時間帯ごとの需要予測に基づいた生産計画を立てられるようにしました。

人員配置についても、14時台に1名増員することで、テイクアウトのオーダーにもスムーズに対応できる体制を整えました。

　　プリンを活用した新たな展開

商品展開の強化

プリンの人気の高さを活かすため、まずショーケース内の展示方法を変更しました。

従来は他のデザートと同列に並べていたプリンを、ショーケースの中央に「本日のプリン」コーナーとして特別に展示するようにしました。

また、定番フレーバーに加えて、季節限定フレーバーを毎月1種類導入し、リピーターにも新鮮な驚きを提供できるようにしました。

セットメニューの開発

プリンの人気を他の商品の売上向上にも活かすため、新たなセットメニューを開発しました。

「プリン＆ドリンクセット」を平日14-16時限定の特別価格で提供したところ、カフェタイムの集客増加につながりました。

また、休日向けには「プリン付きアフタヌーンティーセット」を開発し、SNS映えする商品として好評を得ています。

さらに、テイクアウト需要に応えるため、ギフトボックス仕様のパッケージも開発しました。

　実施後の具体的な成果

これらの施策の結果、以下のような具体的な成果が得られました。

売上面での改善

14時台の売上が20%増加し、特にテイクアウトメニューが好調でした。プリン関連商品の売上は35%増加し、新たに開発したセットメニューも含めて、全体の売上が15%向上しました。

運営面での改善

在庫管理の強化により、品切れの発生率が80%減少しました。また、生産体制の見直しにより、スタッフの稼働効率が20%向上し、食材ロスも25%削減することができました。

波及効果

SNSでの口コミ投稿が増加し、新規客の来店も増えました。特に、プリンの季節限定フレーバーを目的とした来店や、テイクアウトメニューを目的としたオフィスワーカーの定期利用が増加しています。

このように、データ分析から具体的な施策まで、段階的に取り組むことで、確実な成果を上げることができました。

特に重要だったのは、データから見えてきた傾向を、具体的な商品開発やサービス改善に結びつけられたことです。

データに基づく継続的な改善サイクル

「改善策を実施したけれど、本当に効果があったのかわからない…」

「数字を見ているけれど、何を基準に判断すればいいのかわからない…」

このような悩みを持つ店舗オーナーの方は多いのではないでしょうか。

実施した施策の効果を正しく測定し、さらなる改善につなげていく具体的な方法をご紹介します。

　基本的な効果測定の項目と方法

　　日次での確認項目

効果測定で最も重要なのは「継続性」です。毎日確認する習慣を付けることで、小さな変化にも気づけるようになります。

A店では、以下のようなチェックシートを作成し、毎日の締め作業時に記入することにしました。

項目	本日の実績	目標値	達成率	前週同日比
売上高	205,000円	200,000円	102.5%	+8.5%
客数	155人	150人	103.3%	+12.0%
客単価	1,322円	1,350円	97.9%	-3.2%
プリン販売数	42個	40個	105.0%	+15.0%
14時台売上	18,500円	18,000円	102.8%	+22.3%

このチェックシートのポイントは、単に数字を記入するだけでなく、以下の3つの視点で確認できるようにしていることです。

目標達成度のチェック

「目標値」と「実績」を比較することで、その日の状況を客観的に評価できます。A店では、前月の平均値に5%増を目標値として設定しました。

前週との比較

同じ曜日の前週と比べることで、週単位での傾向が把握できます。例えば、「毎週水曜日は雨だと売上が2割減少する」といった法則性を発見できました。

重点施策の効果確認

A店が特に注力していた「14時台の売上」と「プリンの販売数」を日々チェックすることで、施策の効果をリアルタイムで確認できるようになりました。

　　記入時の具体的なポイント

チェックシートの記入は、以下のような手順で行いました。

１．締め作業時の基本データ確認

レジの売上データを確認
時間帯別の売上を集計
商品別の販売数をカウント

２．特記事項の記録

天候の影響
近隣でのイベント有無
特別なセール実施の有無

３．気づきのメモ

お客様からのコメント
スタッフからの報告
品切れ情報　など

ポイントは、単に定量的なデータだけではなく、定性的な情報も記録しておくことです。

　　重点施策の効果測定

次に、A店が実施した2つの重点施策について、より詳しく見ていきました。

施策の効果を正確に把握するために、複数の視点からデータを収集・分析します。

14時台対策の効果

14時台の推移データ
項目	施策前	施策後	改善率
来客数	15人	22人	+46.7%
売上高	18,000円	26,400円	+46.7%
テイクアウト比率	40%	65%	+25ポイント

このデータからは、以下のような具体的な成果が読み取れました。

来客数の増加
施策前は1時間あたり15人程度だった来客数が、テイクアウトメニューの拡充により22人まで増加。特に、近隣オフィスからの常連客が増えました。
テイクアウト比率の向上
店内飲食とテイクアウトの比率が大きく変化。テイクアウトのニーズが予想以上に高かったことが判明しました。
客層の変化
従来は主婦層が中心だった時間帯に、オフィスワーカーの利用が増加。新たな客層の開拓に成功しました。

プリン施策の効果

プリン関連の推移データ
項目	施策前	施策後	改善率
販売数（日平均）	35個	42個	+20.0%
セット比率	30%	55%	+25ポイント
SNS投稿数/週	3件	12件	+300%

このデータからは、以下のような具体的な成果が読み取れました。

販売数の安定的な増加
ショーケースの配置変更とセットメニュー化により、コンスタントな販売増を実現。特に14-16時の販売が好調でした。
セット販売の効果
プリンを目玉商品としたセットメニューが好評で、客単価の向上にも貢献。ドリンクとの相性の良さが再確認できました。
SNSでの話題化
季節限定フレーバーの導入により、SNSでの投稿が大幅に増加。新規客の来店につながりました。

　改善サイクルの回し方

効果測定で得られたデータを、次の改善につなげていくことが重要です。

A店では、以下のようなPDCAサイクルを確立しました。

　　Plan（計画）

まず、現状の課題を明確にし、具体的な改善目標を設定しました。

現状分析

売上データの確認
お客様の声の収集
スタッフからの意見聴取

目標設定

数値目標の決定（例：14時台の売上20%増）
達成期限の設定（例：3ヶ月以内）
具体的な行動計画の策定

　　Do（実行）

計画を具体的な行動に移す段階です。

A店では、以下のステップで実施しました。

スタッフへの説明会実施

改善施策を成功させる鍵は、スタッフ全員の理解と協力です。

特に意識したのは、「なぜその改善が必要なのか」という背景の共有です。

例えば、14時台対策では、実際のレシートデータを見せながら、潜在的な需要があることを説明しました。

段階的な施策の導入

A店では、急激な変更による混乱を避けるため、改善策を段階的に導入しました。

【14時台対策の段階的な導入例】

1週目：テイクアウトメニュー2種類追加
2週目：既存メニューのテイクアウト対応開始
3週目：14時限定セット価格の導入
4週目：全施策の本格実施

日々の進捗確認

毎日の終礼で以下の項目をチェックし、問題点の早期発見に努めました。

売上目標の達成状況
お客様の反応
オペレーション上の課題

　　Check（確認）

実施した施策の効果を、複数の視点から確認しました。

日次での確認項目

売上目標の達成率
時間帯別の客数
商品別の販売状況
スタッフからの報告

これらのデータは、翌日の準備に直接活かされます。

例えば、「特定のメニューの動きが良かった」という情報は、翌日の仕込み量の調整に反映されます。

週次での分析項目

より大きな視点での傾向を把握するため、週単位で以下を確認しました。

曜日別の売上推移
天候による影響
施策別の効果測定
食材ロス率

月次での総括

月単位では、より長期的な視点での評価を行いました。

売上・利益の推移
客層の変化
商品構成の適正度
経費率の確認

　　Action（改善）

確認結果を基に、次のアクションを検討します。

課題の整理

データから見えてきた課題を、以下の3つに分類しました。

緊急対応が必要な課題
中期的に改善が必要な課題
長期的な検討課題

改善策の検討

スタッフミーティングで意見を出し合い、具体的な改善案を作成しました。以下は、改善検討シートの記載例です。

改善検討シート
課題	14時台のテイクアウト待ち時間が長い
原因	注文集中による調理の遅れ包装作業の非効率
対策案	事前仕込みの増量包装作業の動線見直し
実施時期	来週から