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日本カルチャー協会認定講師 水落和弘
2020年7月11日 17:21
次は客層のデータです。総客数の前年比90.8％よりも平均を下げている要因はどこでしょうか。比率だけで見ると一番比率の低いものは家族のお客様70.0％女性のお客様80.5％カップルのお客様81.4％です。比率だけでなく人数も確認しましょう。人数の減少を見ると、一番減少しているのはカップルで２位が家族、３位が女性となります。
2020年7月10日 01:03
組人数はお客様が何名様で来店されたかを表す資料です。お客様の人数（客数）と同時に、飲食店では組数と組人数が大切です。組人数が増えるほど客単価は高くなる傾向があるためです。組人数を把握する事でお客様の客層も想像しやすく、伸ばすべきところのターゲットを絞った販促を行うことが出来ます。例えば、組人数２人が減少していたらカップルが減少している。組人数４人が減少していたら家族の来店が
2020年7月9日 19:26
前年比＝当月売上高÷前年売上高前月比＝当月売上高÷前月売上高で求めます。売上高の前年比は8,000÷9,000×100％＝88.888...88.9％エクセルを使用するとこのように公式を入れます。前年比は前年の同じ月と比較するので季節の影響は受けにくいのがメリットです。しかし、1年前の状況と比較するので世の中の状況や競合店の有無など変わっている事も多いで
2020年7月8日 11:31
季節指数は売上予測をする際に使用することが出来ます。問題は季節指数を使用して売上予測をする方法です。売上予測をする事で人員の配置や仕入の調整を行い、経費の削減に役立ち、利益の向上に繋がります。売上予測は「売上予測＝基準売上高×季節指数」で求めることが出来ます。しかし、2020年の基準売上が問題には出ていません。基準売上はそれまでの平均売上高を使用します。たった２ヵ月
2020年7月7日 15:00
前回の問題で基準値が決まりましたので、季節指数を求めていきます。季節指数は「各月の平均売上高÷基準売上高×100％」です。エクセルで求めるには１月の月別平均売上高のセルＣ６を基準値のあるセルＲ６で割ります。このままでは他のセルも同じ式を入れなくてはいけないので面倒です。計算式の分母であるＲ６のセルを固定します。Ｒ６を＄Ｒ＄６とする事で分母は固定されます。この
2020年7月6日 20:59
季節指数を求める前に、基準となる売上高を決めます。決算の初月を基準にする会社もありますが、今回は月ごとの平均売上高のさらにその平均売上高とします。この際のメリットは100％を超える月が繁忙期、100％未満が閑散期と見分ける事が簡単でシフトの総労働時間を決める際に季節指数が120％なら基準のシフトの120％を用意しなければいけませんし、季節指数が90％なら基準のシフトから
2020年7月5日 16:36
季節指数の求め方について解説していきます。この講座では計数を学んだ事がない方を対象としていますのでゆっくり、丁寧に解説していきますのでご了承ください。まずは平均の求め方です。平均の求め方はデータの合計÷データ件数です。1月の平均は7500+7800+8200の合計23,500をデータ件数の3で割ります。平均は7,833千円です。エクセルを使用した方が効率的ですので、
2020年7月4日 14:04
1年の間にはお客様の集まりやすい「繁忙期（はんぼうき）」とお客様の集まりにくい「閑散期（かんさんき）」があります。1年間の売上をグラフで表すとより分かりやすくなります。赤い丸が繁忙期を表します。グラフの山になっている部分です。3月は卒業式、5月はゴールデンウィーク、7～8月は夏休みやお盆休み、12月はクリスマスや冬休み、1月はお正月など季節の行事に影響します。販促は繁忙期の
2020年7月3日 02:15
１年の間には月によって日数も違いますし、曜日も違います。時期的に売れる月と売れない月もあります。売上予測をする場合、過去の傾向を元に月ごとの指数によって予測するのが季節指数です。曜日指数の月間版です。何かイベントやセールを行う場合、お客様の集まりにくい月＝閑散期（かんさんき）に行うよりも、お客様の集まりやすい月＝繁忙期（はんぼうき）に行う方が効果が出やすくなります。繁忙
2020年7月2日 12:12
前月比と前年比について解説しました。前月比と前年比は問題点を見つけるために使用します。分析方法はお店全体の売上高だけではなく、①部門別②時間帯別③客層別④年齢別⑤組人数別を分析すると、どこが減っているのか、どこが増えているのかがわかります。これを全て手書きで集計、管理していくのは容易ではありません。これも注文用のタブレットなどを利用される方がデータの管理は楽
2020年7月1日 16:39
組数と組人数の前年比比較の例です。この資料からわかることは、①組数の合計は今年2,673組、前年2,715組でほとんど変化はありません。②しかし、1名の来店が増え、2名3名の来店のお客様が減っています。③総来店客数は前年5,600人から5,000人に大きく落ち込んでいます。④平均組人数は前年2.06人から今年1.87人と減少しています。平均の組人数の差はわずか0.19人です
2020年6月30日 20:54
組数と組人数という用語を解説します。スタッフ・・・「何名様でご来店でしょうか？」お客様・・・「3人です。」この時、組数は1組、組人数は3人です。平均の組人数は1ヵ月の総来店客数÷1ヵ月の組数で求めることが出来ます。組数はレジの会計件数とは違ってきます。個別会計の場合があるためです。総注文件数では追加注文がある場合、変わってくるお店もあります。新規注文件数というの
2020年6月30日 03:21
前年比はとても重要な分析方法のひとつですが、比率にだけ注目していては見逃してしまう事もあります。年齢層も大切な要素ですが、資料の前年比だけ見てしまうと10代と70台が大きく減少しているように見えます。しかし、実際は20歳から30歳の300人の減少が全体の減少の半分を占めています。飲食店では小売店のようにポイントカードなどで年齢を把握する事は難しいです。注文を受ける際に大
2020年6月27日 02:30
お店が変わったのではなく、お客様が変わった可能性もあります。性別や年齢層も比較してみるべきです。悪い所客数が減った原因は主に男性と家族が減った。良い所一人のお客様が増えた。お客様に合わせたメニューの変更が必要です。
