本部での活用
店舗ごとの予測値や来客傾向を確認し、全社の人員計画や営業方針を検討する際の判断材料として活用できます。
店舗ごとに異なっていた予測方法を共通化し、本部と現場が同じデータを見ながら運営しやすくなります。
SERVICE DETAIL
AI来客数予測
PROBLEM来客予測を経験と勘に頼ることで起こること
予測業務が店長の負担になる
過去の実績や天候、曜日、周辺状況などを確認しながら予測を作成するため、シフト作成や発注前のパソコン業務に時間がかかります。
担当者によって判断が変わる
来客数の予測が熟練者の経験や勘に依存すると、担当者によって予測方法や判断にばらつきが生まれやすくなります。
予測との差が店舗運営に影響する
予測と実際の来客数に差が生じると、人員不足や過剰配置、発注過多によるロス、発注不足による機会損失につながる可能性があります。
SOLUTIONAI来客予測で実現できること
01
まかせてネットの実績データを活用する
まかせてネットに蓄積された過去の売上・来客実績データを、AIによる来客数予測に活用します。
02
店舗ごとの来客傾向を反映する
店舗単位の過去実績を学習し、立地、業態、曜日、時間帯、天候など、店舗ごとに異なる特徴を踏まえて予測します。
03
店舗運営の判断に活かす
共通の予測データを、シフト作成、人員配置、仕込み、発注、報告などの業務判断に活用できます。
AIが店長の判断を置き換えるのではなく、経験や勘だけに頼らず、データをもとに判断しやすい環境づくりを支援します。
FORECASTAI来客予測の仕組み
まかせてネットに蓄積された実績データと、来客数に影響するさまざまな情報を組み合わせ、店舗ごとの来客傾向をAIが分析します。日別だけでなく、時間帯別・15分単位の予測にも対応します。
予測に使用するデータ
過去の売上・来客実績に加え、曜日、祝日、季節、天候、イベントなどの特徴データを使用します。
業務に合わせた予測期間
発注に活用する数日先の予測から、シフト作成や人員計画に活用する最大1か月先の予測まで対応します。
最新実績を継続的に反映
新たに蓄積された来客実績を学習・再計算に活用し、季節や曜日、時間帯ごとの傾向を更新します。
PREDICTION対応する主な予測
日別予測
時間帯別予測
15分単位予測
数日先の短期予測
最大1か月先の予測
曜日・祝日の傾向
季節変動
天候の影響
POINT店舗運営の判断に活かせること
シフト作成・人員配置
日別・時間帯別の予測をもとに、ピークタイムやアイドルタイムを踏まえたシフト作成や人員配置を検討しやすくなります。
仕込み・発注
数日先の来客予測を、食材の発注量や仕込み量を決める際の判断材料として活用できます。
店舗報告・実績確認
店長と本部が共通の予測データを確認することで、予測と実績の差を振り返り、次回の店舗運営に活かしやすくなります。
USE CASE本部・店舗での活用シーン
エリアマネージャーでの活用
担当店舗の予測を確認し、繁忙が見込まれる店舗への応援配置や、店舗間の人員調整を検討できます。
予測と実績の差が大きい店舗を確認し、店舗ごとの運営改善を支援する際にも活用できます。
店舗での活用
店長が来客数の予測にかけていた時間やプレッシャーを軽減し、シフト作成、発注、仕込みなどの判断を行いやすくします。
接客、商品提供の品質管理、クリンネス、スタッフ育成など、お客様や従業員と向き合う業務に時間を使いやすくなります。
INTEGRATIONまかせてネットEXの各サービスと連携
勤怠管理
シフト管理
発注管理
売上管理
企業ごとの運用やニーズに合わせた帳票カスタマイズにも対応し、来客予測結果を各社の業務に合わせた形で活用できます。
FITこのような企業におすすめ
- 店長の来客予測やシフト作成に時間がかかっている
- 来客数の予測が熟練者の経験や勘に依存している
- 店舗や担当者によって予測方法にばらつきがある
- 人員不足や過剰配置を減らしたい
- 発注過多によるロスや、発注不足による機会損失を抑えたい
- まかせてネットに蓄積したデータをさらに活用したい
