レストラン・カフェのデータ活用に関するインバウンド事例集

レストラン・カフェはどうやってデータをインバウンドに活用すべきなのか?

インバウンド市場が盛り上がる中で、レストラン・カフェがデータをインバウンド集客で活用する事例が増加しています。データ活用におけるレストラン・カフェのプロモーションの成功事例では、インバウンドに関連するデータを、収集し解析することで効果的なインバウンド対策を実施できているようです。

このページでは、レストラン・カフェのデータのインバウンド対策やインバウンド集客における活用について、次の3つの事例を取り上げます。

  • レストラン・カフェ×データ活用事例その①:『ゑびや大食堂』のデータ活用術
  • レストラン・カフェ×データ活用事例その②:スシロー、ビッグデータ分析し寿司流す 廃棄量75%減
  • レストラン・カフェ×データ活用事例その③:株式会社すかいらーく、SAP® Predictive Analyticsによる高速分析基盤を活用し1to1マーケティングの精度を向上

レストラン・カフェのインバウンド対策やインバウンド集客では、データ活用をすることで効率的かつ効果的に施策を行えます。どこの国からのインバウンドが多いのか、消費額が多いのは国籍・年代含めどんな人なのかということは、対策を講じたりターゲットをしぼったりする上で非常に重要です。そして、それはイメージや体感ではわかりません。なんとなく中国人が多いかな、と思っていたら実は最も多いのは韓国人だった、ということもあるでしょう。正しいデータ活用をすることで、最も注力すべきはどこなのかということがわかってきます。体感ではかるよりも正確に、そして効率的に施策を行えます。

ここでは、レストラン・カフェという業界・業種におけるデータ活用のプロモーション事例を紹介していきます。

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『ゑびや大食堂』のデータ活用術

『ゑびや大食堂』のデータ活用術

『ゑびや大食堂』のデータ活用術

1912年「伊勢ゑびや大食堂」として創業した「ゑびや大食堂」では、鮮魚を新鮮なまま保存・運搬するための保存方法「エクストラチルド」の開発や、IoTを活用した決済・オーダーシステムなど、どビッグデータを活用した積極的な取り組みで売り上げを伸ばしています。400項目近いデータを活用しながら、過去の売上、曜日や気象などの一般的な情報などはもちろんのこと、近隣の宿泊者数などのデータも分析に活用しているといいます。

「ゑびや大食堂」では店頭に画像解析AIを設置しており、そこから通行量や入店率、男女比率なども把握できるといいます。こうした地道なデータ活用によって、料理提供時間の大幅な短縮、無駄な仕入れの回避、ロスの削減など、さまざまな点でメリットが現れているのだといいます。これらの来客予測システムの導入は、代表取締役である小田島春樹氏の提案によるもので、「従業員も生産者もお客様も、皆がハッピーになれるサービス業」を目指す理念から、IT技術を取り入れた経営手法を積極的に行っていると言います。

スシロー、ビッグデータ分析し寿司流す 廃棄量75%減

スシロー、ビッグデータ分析し寿司流す 廃棄量75%減

スシロー、ビッグデータ分析し寿司流す 廃棄量75%減

回転寿司最大手の「スシロー」がデータ分析で成果を上げています。店舗に「回転すし総合管理システム」を導入し、1分後と15分後に必要な握りネタと数を常に予測。店長の勘と経験にIT(情報技術)の力を加味し、食べたい握り寿司をタイムリーに提供します。システムの導入で、回転して時間がたった皿が減り、廃棄量は4分の1ほどになりました。現在、北海道から九州まで国内に約350店舗を展開し、正社員、パート・アルバイトを合わせた従業員は約32,000人を数えます。年間の来客者数は日本の総人口に匹敵する1億2,000万人で、10億皿ものすしを提供し、2011年から回転寿司の売り上げ日本一を続けています。また、2011年には韓国ソウルに出店するなど、海外への事業展開にも取り組んでいます。

スシローでは、すべてのすし皿にICタグを取り付け、レーンに流れる寿司の鮮度や売上状況の管理をいち早く実現しており、どの店で、いつどんな寿司がレーンに流されいつ食べられたのか、それとも廃棄されてしまったのか、どのテーブルでいつどんな商品が注文されたのか、といったデータを毎年10億件以上蓄積しています。これらのデータと店舗の混み具合や個々のお客様が着席されてからの経過時間を加味し、1分後と15分後の需要を予測してレーンに流すネタや量のコントロールに活用しています。

株式会社すかいらーく、SAP® Predictive Analyticsによる高速分析基盤を活用し1to1マーケティングの精度を向上

株式会社すかいらーく、SAP® Predictive Analyticsによる高速分析基盤を活用し1to1マーケティングの精度を向上

株式会社すかいらーく、SAP® Predictive Analyticsによる高速分析基盤を活用し1to1マーケティングの精度を向上

全国に約3,000店舗のファミリーレストランチェーンを展開する株式会社すかいらーく。多様化する顧客に向けて1to1マーケティングの強化を進めてきた同社は、データマイニングソフトウェアSAP® Predictive Analyticsを導入し、100億レコードを超える膨大な顧客データの高速分析基盤を構築しました。現在はPDCAサイクルを高速化し、マーケティング施策を効率化するために取り組んでいます。

ファミリーレストランをはじめ、ステーキハウス、中華、和食、郊外型カフェなどのフードサービスを展開するすかいらーく。多様化する嗜好に応えて顧客の来店を拡大するため、同社はマーケティング本部にデータ解析・戦略チームを立ち上げ、データを活用した施策を進めてきました。また、顧客に合わせて適切な情報を提供する1to1マーケティングの実現に向けて、2014年10月に新商品の情報や割引クーポンを提供するスマートフォンアプリ「ガストアプリ」をリリース。ダウンロード数は、導入から2年で約800万件を突破しています。SAP Predictive Analytics は現在、全国に約1,300店を展開するガストのPOSデータやアプリのログデータなど、100億レコードを超えるビッグデータの分析に利用されています。2015年3 月時点ではテスト段階にあり、現在は夏以降の実運用に向けて、モデルの精度向上を進めています。

導入目的 1to1マーケティングの高精度化(お客様満足度とROI の向上) 操作性に優れた分析基盤による分析作業の高速化

解決施策 SAP® Predictive Analytics による高速な分析基盤の構築 実データを用いたテストで早期導入を実現 マーケティング部門(ユーザー部門)主導による的確な導入

変革の結果 100億レコードを超えるビッグデータ分析基盤の実現 分析作業の高速化 各種キャンペーンやクーポン施策の精度向上

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