飲食店未来学58：今どきの飲食店の売上予測は私にもわからない

飲食店売上予測で知っておきたいこと

2024年のＧＷは原則通りに、晴天エリアは都市部の飲食店の利用客が減少し、郊外の飲食店やテイクアウト店が繁盛した。これが雨天や雨天気味であれば、都市部の利用客が増え、郊外は不発になるところでした。

飲食店の売上予測の要素で、反応が反対になる要素を出してみた。

●雨天と晴天＜天候＞

雨天の場合は、海や山に出かけることが少なく、都市部の屋根付きの施設が賑わう傾向になる。これが晴天だと、海やの山に出かけるから、都市部は半減する。

●平日と週末＜曜日＞

平日と週末で大きく違う点は二つあります。サラリーマンの利用が多い飲食店は、平日はランチタイムが込み合うが週末は暇。週末はカップルやファミリー客の利用ニーズが高くなる。一方で平日の夜利用は、短時間×適度な利用度に終わるが、週末は自分ご褒美感が強まり、利用時間も予算も増加する。

●ランチタイムとディナータイム＜時間＞

どちらもピークタイムは90分か120分です。最近のランチタイム営業では、13：30を過ぎると新規来店客がなくなり、14:00クローズという傾向がいっそう強くなりました。

ランチタイムは、11:30～12：30に一挙に来店して、12：30以降は入退店を繰り返しながら、13：30過ぎには終息するのが基本の流れです。昼夜営業しているお店の場合、夜客単価の1／3前後が昼の客単価です。利用時間は20分～60分（業種や立地、客単価の高低で違う）です。

ディナータイムの利用客の来店は18:30～19:30の間の来店時間をピークタイムとした三々五々の来店をします。宴会シーズンなどは、19:00予約が70％以上を占め、次が18:30の予約です。

夜客の利用時間は、来店注文型のオーダー客で、40分～90分。予約客や宴会利用客で120分前後になります。

●定番メニューと季節メニュー

営業年数が10年未満の飲食店は、看板料理（名物メニュー）を含む定番料理で集客している例が多い。営業年数が15年、20年以上あるお店は、どの季節にどの季節メニューがあるか、利用客にも浸透していますから、売上げ効果が大きい状況です。（特に魚介系の食材を提供するお店）

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売上予測のための要素は、季節（何月か）、ロケーション（立地：街なかか郊外か、戸建かテナントか）、当日の天候、大型イベントの有無、客層特性、予測したい売上日の曜日や売上げる時間帯などを考慮する必要があります。

●過去の売上データだけでシフト人数を増減させても、的外れになることが多い。なぜなら前年同月同週同曜日の天候や変化（雨が何時から降ったか）が売上データでは記録されていない場合が多いからです。

●客層が中高齢客や小さい子供がいるヤングファミリー層の場合は、雨天や風の強い日の外食は苦手です。
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＊長年の体験でアナログ的なことは色いろ知っていますが、これからは、もう一歩踏み込んで、既存データを活用するために、プログラミングの世界に入り込まないといけないようです。（下は、生成ＡＩとＨＰより）

生成ＡＩの回答です。

売上予測モデルを構築するためには、データ分析や機械学習に関する知識が必要となります。そのためのツールとして、以下のものが一般的に使用されます

Python：Pythonはデータ分析や機械学習に広く使用されるプログラミング言語です。NumPy, Pandas, Matplotlibなどのライブラリを使うことで、データの前処理や可視化を行うことができます。また、Scikit-learn, TensorFlow, PyTorchなどの機械学習ライブラリを使うことで、様々な機械学習モデルの構築と評価が可能です。

R：Rもまたデータ分析や機械学習に広く使用されるプログラミング言語です。特に統計分析や可視化に優れており、tidyverseやggplot2などのパッケージが有名です。

SQL：データベースから必要なデータを取得するためには、SQLの知識が必要となることが多いです。

Excel：小規模なデータ分析や、データの可視化にはExcelも便利です。特に、PivotTableやVLOOKUPなどの機能はデータ分析において有用です。

Tableau：Tableauはビジュアルデータ分析ツールで、ドラッグ＆ドロップだけでデータの可視化が可能です。また、Tableauではデータのダッシュボード化が容易で、非技術者でも直感的にデータ分析を行うことができます。

Power BI：Power BIはMicrosoftが提供するビジネスインテリジェンスツールで、データの可視化やダッシュボード作成が可能です。Excelとの連携も強く、Microsoft製品を既に使用している企業には特におすすめです。


これらのツールを選択する際には、自身のビジネスニーズや技術スキル、利用可能なリソースを考慮することが重要です。また、これらのツールを効果的に使用するためには、データ分析や機械学習に関する基本的な知識が必要となります。必要に応じて、専門家の意見を求めるか、適切なトレーニングを受けることをお勧めします。

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以上のことは私にはまったくわかりませんので、転記だけにとどめておきます。いつかどこかの時点でチャレンジしたいですね。

これからは、良き人生も良き商売も、すべて”予測して対策を取る”ことが一番の方策になる時代です。

それによって不確実な時代は不確実でなくなります。少なくとも、あなた自身にとっては。

（了）