来店予測とは？
来店予測とは、将来のある時点で店舗を訪れる顧客の数を予測する手法のことです。この予測は店舗の利益に関わるため、運営において非常に重要な役割を果たします。
たとえば、平日と土日祝日、さらに1日の中の特定の時間帯においても、来店する顧客の数はバラバラです。来店数を正確に予測することで、商品の在庫や店舗の人員配置を最適に調整できます。
また、来店数が少ない曜日や時間帯を特定できれば、その時間帯にイベントやプロモーションを計画するなど、販売促進の施策決めにも利用できます。
店舗運営に来店予測はなぜ必要か？
店舗運営において、来店予測はとても重要な役割を持ちます。その主な理由は、売上の最大化と無駄なコストの削減を実現するためです。
売上の最大化の観点から見ると、来店数がわかれば、将来の売上をある程度予測できます。来店数や売上を予測できない場合、想定以上に来店数が多く、在庫が足りなくなることもあるでしょう。これでは、在庫さえあれば売れた商品を売り逃してしまいます。
予測ができれば発注数を最適化でき、在庫が足りなくなることで発生する機会損失を防げますし、予測をもとにした販促キャンペーンをうち売上アップにつなげられます。
コスト削減の観点から見ると、人件費の削減に来店予測が必要です。
人件費を無理なく削減するためには、来店数が少ない日に最小の人数で店舗運営を行うことが欠かせません。来店数を高い精度で予測できれば、暇なのに人員が多かったり、反対に忙しいのに人員が少なかったりする事態を防げます。
店舗運営において来店予測を取り入れる3つのメリット
店舗運営において、来店予測を取り入れるメリットは3つあります。
- 【メリット1】発注数を最適化できる
- 【メリット2】販売戦略を最適化できる
- 【メリット3】人員配置に無駄がなくなる
それぞれ確認していきましょう。
【メリット1】発注数を最適化できる
来店予測を行うと、ある程度の売上も予測できます。特に飲食店においては、来店数がわかることで、どのメニューがどれくらい注文されるか予測しやすくなるでしょう。
売上を予測できれば、発注数の最適化も可能です。その結果、在庫切れや過剰在庫、そして廃棄ロスのリスクを大きく減らせます。
「商品を保管する場所に余裕があるから関係ない」という店舗においても、品出しの最適化という点で来店予測が有効です。
在庫がいくらあっても、店頭に並んでいなければ、お客様は商品を手に取って試せません。人によっては従業員に声をかけられず、帰ってしまうケースもあるでしょう。
来店数が予測できれば、「多く来客する時間帯に合わせて、ワゴンなどを使い普段よりも多めに品出ししておく」という対策を講じられます。
【メリット2】販売戦略を最適化できる
日々の来店数を把握すると、プロモーションやキャンペーンのタイミングを効果的に決められます。
たとえば、来店数が多い日や時間帯に販促キャンペーンを実施し、売上の最大化を図ることという具合です。ほかにも、来店数が少ない日や時間帯にプロモーション施策を打つことで、顧客の来店を促せます。
顧客の属性や購買履歴をもとに、ファミリー層向けやシニア向けなど、ターゲットに合わせたキャンペーンも展開できます。
【メリット3】人員配置に無駄がなくなる
来店予測を行うことで、人員配置の最適化にもつながります。
人件費の削減は、多くの店舗で課題となっていることでしょう。忙しいときには人員を多く、暇なときには人員を少なくするのが理想です。しかし実際は、忙しいのに人が少なく従業員に負担がかかるうえ、十分な接客ができない。一方で、暇なのに人員が多く人件費がかさんでしまう、といったことはよくあるはずです。
来店数を的確に予測することで、混雑時には十分なスタッフを配置し、閑散時には人員を削減できるようになります。接客の品質を落とさず人件費をカットできるということです。
なお、店舗の運営をより効率的に行うための考え方は、以下の記事で詳しく紹介しています。ぜひあわせてご覧ください。
店舗運営における来店予測の主な方法
店舗運営における来店予測には、以下のような方法があります。
- 【方法1】過去の来店データを分析する
- 【方法2】ハフモデルを使う
- 【方法3】重回帰分析を使う
- 【方法4】AIツールを活用する
なお、おすすめは「AIツールの活用」です。それぞれの方法にどのような特徴があるか見ていきましょう。
【方法1】過去の来店データを分析する
まず紹介するのは、過去の来店データをもとに将来の顧客の来店数を予測する方法です。
具体的には、過去1年間の来店数から、年間の成長率を見込んで計算します。季節などの要因も考慮すると、より正確な予測結果が見込めます。
過去のデータを参考にするだけなので、比較的簡単に予測結果を算出できるのがメリットです。
ただし、新しいトレンドや市場の変化にはすぐに対応できません。また、新商品の発売や価格の変化など、自店舗の変化に対応した予測もできません。
あくまで、すでにあるデータをもとに分析する方法のため、新しい動向や変化を捉えるまでに時間がかかります。
【方法2】ハフモデルを使う
ハフモデルは、顧客が特定の店舗で買い物する確率を計算する方法です。主に店舗出店の際の商圏分析に使われています。
ハフモデルには、「顧客は近くの大きな店舗で買い物する傾向にある」という前提があります。ハフモデルを上手に活用することで、来店数だけではなく売上も予測できます。
しかし、前提である「顧客は近くの大きな店舗で買い物する傾向にある」という考え方が、すべての店舗に該当するわけではありません。たとえば、洋服を買う際に店舗の大きさを気にする人はそれほど多くないでしょう。
顧客が店舗へ出向く要因は規模や距離だけでは測れないため、ハフモデルの計算が実態とは乖離してしまう可能性があります。
また、特定のプロモーションやイベントなどの外部要因によって、予測結果と実際の来店数に差が出るケースも多いです。
【方法3】重回帰分析を使う
重回帰分析は、複数の変数を組み合わせて来店数を予測する方法です。複数の変数とは、店舗の立地条件や曜日、天候、気温、近隣でのイベントなどを指します。
この方法の強みは、多岐にわたる顧客の来店理由を組み合わせることで、予測精度を高められることです。
ただし、適切な変数の選択や大量のデータの取り扱いが難しく、精度の高い分析を行うには専門的な知識が欠かせません。専門知識を持つ従業員に予測業務を依存してしまい、その従業員の退職をきっかけに予測の精度が急激に低くなることも考えられます。
【方法4】AIツールを活用する
AIツールを利用すると、複雑なデータパターンの解析や高精度の予測が可能です。
近年、AIの進化もあり、さまざまな業務でAIを取り入れる企業が増えてきました。AIは膨大なデータを正確に扱うのが得意なため、予測業務にも活用できます。
たとえば、過去の来店数や天候、イベントなどのデータを読み込ませることで、それらのデータをもとに将来の来店数を予測してくれます。
ここまで紹介した予測方法の中で、最も素早く、かつ正確な予測ができるのがAIです。
次章では、来店予測にAIツールがおすすめの理由を詳しく紹介します。
店舗運営の来店予測にAIツールがおすすめの理由
来店予測をする方法はいくつかありますが、中でもAIツールがおすすめなのは以下の理由からです。
- 【理由1】膨大で複雑なデータも予測できる
- 【理由2】スキルや経験がなくても予測ができる
- 【理由3】新商品が入荷しても予測できる
それぞれ説明します。
【理由1】膨大で複雑なデータも予測できる
店舗運営において、正確な来店予測を実施するためには、さまざまな要因を考慮する必要があります。さまざまな要因には、過去の来店データだけではなく、天気、イベント、季節などの外部要因も含まれます。
これらの情報を一つ一つ組み合わせ、人間が分析するのは非常に難しく現実的ではありません。
AIを使う場合、これらの複雑なデータを素早く分析し、高精度な予測ができます。AIツールの使い方は学ぶ、もしくは慣れる必要がありますが、分析方法を一から学ぶよりも効率的です。
【理由2】スキルや経験がなくても予測ができる
AIツールを使えば、高度な分析スキルや経験がなくても、来店数を予測できます。
ツールを使わない場合、来店予測は経験豊富な従業員しか行えません。当たり前ですが、経験がないと、いつ来店数が多くなるか見当もつかないはずです。
また、経験豊富な従業員でも、データを扱えないと、予測の精度は高くなりません。
しかし、分析をAIに任せることで、どのスタッフでも適切な仕入れ数の判断や人員配置が行えるようになります。
【理由3】新商品が入荷しても予測できる
新商品の発売時には、その商品に関する過去のデータが存在しないため、来店予測は難しいとされてきました。しかし、AIツールを使用すると新商品と似た特性を持つ既存商品や、関連性の高い市場データをもとに、新商品発売時の来店予測を実施できます。
以上のような理由から、店舗運営の来店予測にAIツールを導入することは、非常に効果的です。
また、AIの導入は、来店予測以外の面でもさまざまなメリットがあります。店舗にAIを導入するとどのようなメリットがあるのか詳しく知りたい方は、以下の記事をご参照ください。
来店予測にAIツール「Prediction One」がおすすめ
近年、AI技術の進化により、来店予測の精度が大きく向上しています。中でも「Prediction One」は、以下の理由から来店予測におすすめです。
- 専門知識がなくても利用できる
- 自動モデリングにより高い精度で予測できる
Prediction Oneは、データを読み込ませるだけで精度の高い来店予測が実施できます。過去の来店データだけではなく、天気やイベントなどの外部要因を含めて分析し、来店数を予測可能です。
高い精度で来店数を予測することで、適切な仕入れ数や人員配置ができ店舗運営の効率アップやコスト削減効果が期待できます。
また、分析はAIが実施するため、専門知識は必要ありません。これまで予測業務を担っていた従業員は、空いた時間を別の業務に充てられます。
Prediction Oneの詳しい機能の活用方法は、無料でダウンロードできる資料にまとめていますので、ぜひご覧ください。
まとめ：店舗運営に来店予測は欠かせない
店舗運営における来店予測は、適切な仕入れ数や人員配置を実現し、効率的な店舗運営をサポートする重要な要素です。
予測方法にはさまざまな手法がありますが、以下の理由からAIツールの活用がおすすめです。
- 【理由1】膨大で複雑なデータも予測できる
- 【理由2】スキルや経験がなくても予測ができる
- 【理由3】新商品が入荷しても予測できる
AIによる予測分析ツール「Prediction One」なら、専門知識がなくても高精度な予測を始められます。AIを使った予測をより詳しく知りたい方は、下記の資料をご覧いただけると幸いです。
なお、店舗運営で課題となりやすい人材不足や他店舗との差別化には、デジタル技術を用いた取り組みである「DX」が欠かせません。下記記事で店舗におけるDXを徹底的に解説しているので、あわせてご覧ください。
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