第3回「売上データの分析ポイント：時間帯別、曜日別の傾向を把握する」

店舗経営における売上を向上させるには、来店傾向の「見える化」が大切です。来店のピークや閑散の時間帯を把握することで、リソースの最適配分やキャンペーンの戦略立案が容易になります。本記事では、売上データの曜日・時間帯別分析の方法とその効果、さらに成功事例について具体的に掘り下げて解説します。

曜日別・時間帯別のデータを分析する主な目的は、来店ピークタイムや閑散時間を視覚的に把握し、それに応じたリソース配分や集客施策を行うことにあります。このような視覚化されたデータを基に経営効率を上げることができれば、売上が大きく向上する可能性があります。

例えば、ランチタイムや週末などに来客が集中している店舗の場合、ピークタイムにスタッフを多く配置して、サービスの質を保ちながら最大限の売上を確保することが可能です。また、平日の朝など閑散時間帯が多い場合、割引キャンペーンを行って来店頻度を増やし、売上の安定化につなげることができます。

データを使った分析によって、勘に頼った経営から数値に基づく意思決定が可能になります。こうしたデータに基づく経営が、予測可能性を高め、戦略的な経営方針を支える基盤となります。

データを曜日や時間帯で視覚化するには、ExcelやGoogleスプレッドシートのピボットテーブルやグラフ作成機能を使うと効果的です。これらのツールを利用することで、データの傾向を容易に把握でき、直感的な理解を助けます。

ピボットテーブルを使うと、売上データを曜日別や時間帯別に集計し、簡単に表やグラフに変換できます。たとえば、日別の売上を曜日ごとに分けて分析することで、「週の中でどの日が最も売上が多いのか」「時間帯別に売上のピークはどこにあるのか」といった疑問を視覚的に解決できます。

さらに、売上データを曜日別だけでなく、特定の時間帯ごとに細かく分けることで、例えば「ランチタイムの売上が他の時間帯と比べてどう変わるか」「夕方の売上ピークは何時から始まるか」といったトレンドを具体的に見つけることができます。

グラフ機能もデータの分析に非常に有効です。棒グラフや折れ線グラフを用いることで、売上のピーク時間帯や曜日ごとの傾向が視覚的にわかりやすくなり、データの解釈がスムーズになります。グラフに色やフォントを工夫してわかりやすく表示することで、視覚的な理解を深められるとともに、データに基づく戦略策定が容易になります。

Googleスプレッドシートでは、フィルタ機能を使って曜日や時間帯別に売上データを絞り込み、必要な情報のみを分析することも可能です。これにより、特定の曜日の来店傾向や時間帯ごとの売上パフォーマンスを簡単に把握でき、さらに詳細な分析を行うことができます。

分析結果から得られる改善策は、来店パターンに応じた柔軟な施策を生み出します。たとえば、以下のような戦略が考えられます。

・ピークタイムの客単価向上
来店が集中する時間帯には、単価の高いメニューを強調することや、少しでも高額な商品の販売を促進する戦略が有効です。ランチタイムが混み合う店舗であれば、ランチセットを充実させることで、客単価の向上が見込めます。

・閑散時間帯の集客策
来店が少ない時間帯には、割引キャンペーンや特典を用意することで集客を促進することが可能です。たとえば、朝の時間帯に来店が少ない場合は、「モーニング割引」や「朝の来店でドリンク無料」といったキャンペーンを打ち出すことで集客につなげられます。

具体的な事例として、実際に時間帯別・曜日別分析を用いて成果を出した企業を紹介します。

世界最大の小売企業Walmartは、時系列分析を用いて、曜日や時間帯ごとの売上データを基にした需要予測を行い、在庫管理や商品の配置を最適化しました。この分析によって、頻繁に品切れを起こしていた商品や、在庫が過剰になりやすい商品に対する供給が調整され、在庫管理が効率化されました。また、データ分析から特定の商品がどの時間帯に最も売れるかがわかり、より的確なマーケティング施策を展開できるようになっています。

アメリカのジョージア工科大学アスレチックスは、売上データの曜日別分析を通じてターゲットを絞り込み、シーズンチケット販売の向上に成功しました。特定の曜日や時間帯にあわせて動的なフィルタリングと自動化されたメッセージ配信を行った結果、シーズンチケットの売上が80%向上しました。このような動的なデータ活用により、顧客関係が改善され、顧客への効率的なアプローチが可能になりました。

フィットネスアプリ「MINDBODY」では、予約データを時間帯ごとに分析することで、「アクティビティダッシュボード」を導入し、顧客が利用するタイミングに合わせた予約促進を行っています。この取り組みの結果、予約率が24％向上し、利用頻度が増加しました。利用傾向に基づいてUIの設計やサービス提供のタイミングを調整することで、顧客満足度と収益を大きく伸ばしました。

曜日や時間帯別の売上分析は、経営戦略における「見える化」の重要な一部であり、経営効率化や売上の安定に寄与します。これにより、リソースの有効活用や来店動向に応じたキャンペーン施策が可能となり、競争力を維持しながら利益を最大化できます。次回は、さらに細分化した商品別・カテゴリ別での売上分析について具体的な方法を紹介し、在庫管理や販売促進に活かせるデータ活用の手法をご紹介します。

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