飲食店の客層分析について

 はじめまして、東芝テック新規事業戦略部データサービス推進室の河崎です。 

4月にデータサービス推進室に異動するまで長く営業として飲食店を担当してきました ので、まずは飲食向けのPOSから取得できるデータについて書いてみたいと思います。

目次

■　量販POS、専門POSとの違い
■　客層の集計
■　フリー集計の課題  

量販POS、専門POSとの違いについて 

　量販店や専門店と異なるのは、一つの取引（レシート）で複数の利用者がいるという点です。

また飲食店といっても業態が複数あり、ファストフード・居酒屋・カフェ・焼肉・中華・ラーメン・寿司など挙げればキリがありません。色んな業態に対応できるよう様々な機能が求められます。様々な機能を活用することで、データも生まれます。今回は その一部をお伝えできればと思います。 

客層の集計について

　皆さん飲食店を利用するシーンは、友人や家族、会社関係などいろんな方と行きますよね。今はコロナ禍ということで長らく利用してない方も多いかと思います。飲食店の経営者にとって自分の店がどういう客層やグループに来店してもらえてるかというデータは 経営していく上で非常に重要な指標です。ですが先ほど触れたとおり、一つの取引 （レシート）で複数の利用者がいるため来店者全員特定することは現状できてません。 東芝テックのPOSでは、客層分析にフリー集計という機能を使います。フリー集計は 3階層持ってるため色んな角度での集計が可能です。 一つの例ですが、1階層目は来店したグループ属性としてファミリー、サラリーマン、 学生、シニア、シングルを入力し、2階層目は来店グループの主な性別や年代を入力、 3階層目は流入経路（グルメサイトやWeb予約など）を入力すれば、どんなグループが 多いのか、どの世代から支持されてるのか、どんなメディアからの来店が多いかを客数、 売上の軸で抽出でき自店の客層を把握することが可能になります。 

フリー集計の課題について

　フリー集計の活用についてご紹介しましたが、店舗スタッフの主観で入力する項目も あるので正確なデータかという疑念があります。また3階層全て入力を必須にすることで生産性という観点では時代に大きく逆行してしまいます。 POSとAIカメラを連携して性別や年齢を判断してデータ活用してる事例はいくつか あるものの会計者以外のデータがないためフリー集計の機能を補うには至ってません。 技術的には各テーブル全てAIカメラで網羅すれば、精度の高い分析は可能ですが、 そんなカメラだらけの飲食店、皆さん利用したくないですよね…。 人手を介さず、お店の雰囲気を損ねない程度の設備で来店者属性を把握することが できれば、来店者属性に合致したメニュー作りや精度の高い販促活動へ繋げることでき リピート来店を促すきっかけとなるデータ提供ができるのではと考えてます。 ご意見やアイディアがありましたら、是非ホームページよりお問い合わせいただけるとうれしいです。