こうしたQSR業界では、ハンバーガーをひっくり返すのと同じくらいの早さで、顧客ベースが消えてなくなることがよくあります。より多くの人が、こうしたショップに戻ってくるようにするには、需要の細かい変化を理解するだけでなく、バックオフィスの運用機能から適切な顧客体験の提供まで、あらゆるレベルで対応する能力を備えた、機敏で応答性の高いデジタルビジネスに、レストランシステム自体をデジタルトランスフォーム（DX）する必要があります。 優れた意思決定とデータ主導のビジネスオーケストレーションは、DXを実現するための基盤となります。 

RichRelevanceと統合されるManthanのSaaSベースのレストラン分析ソリューションは、レストラン業界向けに構築されており、ゲストエクスペリエンスの向上、運用効率の最適化、顧客分析からの洞察に基づくメニューの組み合わせ推奨、トラフィックを促進するプロモーションの特定、全体的な売上に影響を与えるさまざまな要因の分析と最適化を実現します。

これらすべてがリアルタイムで自動化され、アルゴリズムとAIによって強化されています。
 

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アナリティクスがレストランビジネスを変える10の方法 

レストランのオーナーは、従業員情報からモバイルアプリ、サプライチェーン ロジスティクスからタッチスクリーンキオスク、eコマース番号からソーシャルメディアレビューまで、大量のデータを利用しています。ボストン コンサルティング グループは、5つのレストランブランドのうちの4つが、複数のソースからの豊富なデータにアクセスできると報告していますが、5つに1つだけがそのデータを包括的に使用しています。

もし、レストランビジネスに携わっているなら、おそらくレストラン分析がより多くの顧客を呼び込むのにどのように役立つかについて耳にしたことがあるでしょう。しかし、分析が、ビジネスの他の領域に影響を与える可能性のある運用上の、あるいは予測的な方法をご存知でしょうか？

1. 販売：高度なレストランビジネス分析ソフトウェアを使用すると、店舗や商品のパフォーマンス、リソースの生産性、販売カテゴリのパフォーマンスに関する重要な洞察をすべてリアルタイムで明らかにすることができます。土曜日の前半に売り上げが落ちている場合、月曜日の午後にレポートを見るのが遅すぎるのとは対照的に、システムがその日のパフォーマンスをすぐに改善するためのオファーを送信します。
2. 運用：ビジネスに直接影響するのは、運用効率です。レストランのデータ分析を使用して、配達時間、調理時間、待ち時間、店舗の効率、労働力などの主要な運用指標をどのように処理しているかを確認します。地域や店舗ごとのフランチャイズオーナーのパフォーマンスを把握します。
3. メニュー：どのメニューの商品が最も売れているのか、そして最も悪い商品は何かはすでに分かっているかもしれません。しかし、高度なレストランビジネス分析ソフトウェアは、どの商品が一緒に売れるか、統計による上位顧客の選択、過去の販売パターンが売上にどのように影響するかなど、より深い質問への答えも提供します。
4. 場所：レストランのデータ分析は、新しい店舗を開くのに最適な場所を見つけるのに役立つでしょうか？はい、その通りです！場所とゲストの人口統計を使用して、足場となる場所と潜在的な売上を仮定し、新しい店舗での場所における売上の可能性を分析します。高い需要につながる包括的なデータセットを使用して、レストランに最適なサイトを比較して選択します。
5. モバイルアプリ：詳細な分析と理解を通じて、モバイルアプリのエンゲージメントを向上させます。顧客がアプリをいつ、どこで、どのように使用して、文脈を含むメッセージをリアルタイムで利用するかを把握します。場所、現在の注文、カートコンポーネント、およびゲストとブランドとの過去の関係に基づいて、モバイルアプリの注文をレコメンドします。
6. 顧客満足度：高度なレストラン分析ソフトウェアは、チャネルおよび店舗ごとに顧客満足度のビューを提供できる必要があり、ネットプロモータースコア（NPS）が店舗のパフォーマンスにどのように影響するかを詳細に分析できます。したがって、分析を使用すると、各ゲストレベルに至るまで、不満の幅広い（店舗全体）理由と狭い（店舗内）理由の両方を特定できます。
7. Eコマース：分析により、オンラインでの顧客の購入行動、トラフィックのソース、トラフィックコンバージョン、優先オファー、一般的な注文サイズなどをより詳細に理解できます。この情報を使用すると、顧客が好きな関連商品をレコメンドし、タイムリーな介入でカート放棄を最小限に抑え、注文時に顧客に影響を与えることができます。
8. マーケティング：レストランソフトウェアを使用すると、キャンペーンのパフォーマンスとその売上への影響を明確にすることができます。さまざまなソースシステムからの顧客データを活用することで、ゲストの興味と文脈からキャンペーンのパフォーマンスを理解し、好みのチャネルでパーソナライズされた1オン1キャンペーンを配信できます。 すべてが自動化されたデジタルマーケティングでの対応が可能となります。
9. パーソナライズ：頻繁に訪れるゲスト、および、リスクのある顧客は、収益に最も大きな影響を与える顧客です。分析的な行動クラスタリング、傾向モデル、およびチャーン予測アルゴリズムは、顧客の機会とリスクを明らかにするのに役立ちます。時間帯、注文額、訪問頻度、価格感応度、好み、機会の好みなど、複数の次元で顧客を動的にセグメント化できます。各顧客が属するマイクロセグメントを知ることにより、特定のプロモーションでメッセージを調整し、解約を減らし、ロイヤリティを高めることができます。
10. コンプライアンス：株式およびフランチャイズ店全体でブランド、安全性、および従業員のトレーニング基準を維持することが重要です。高度な分析は、運用と食品安全コンプライアンスの確保、従業員トレーニングのステータス監視、才能の特定、および店舗のパフォーマンスに対する従業員パフォーマンスの影響を理解するのに役立ちます。

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COVID-19により、ネキストノーマルの世界は、既にニューノーマルとなりました。QSRにも新しい秩序が必要となっています。分析の高度化は、単なる日々のレポートを超えて進化しました。異種システムを統合し、適切な高度な分析ソリューションを適用することで、すべてのデータの背後にある隠れた意味を明らかにすることができます。知識豊富なレストランの起業家は、これらの分析を活用して、運営、キャンペーン、顧客、戦略に関するより良い意思決定を行い、競争を考え抜くことができます。

お問い合わせは、こちらまで：takashi.miyatani@algonomy.com