「なんとなく」で決めていたことを、数字で確かめられる。
新規のお客様が2回目に来ているか。
「集客はできているのに定着しない」に気づける。
初めて来店した月ごとにお客様をグループ分けし、2回目・3回目の来店に進んだ割合を表示します。60日以内・90日以内・半年以内で切り替え可能。集計はお客様一人ひとりの初回来店日を起点にするので、月末に来た方が不利になることもありません。新規の人数だけを追っていると「集客は足りているのに定着していない」状態を見逃しますが、到達率が落ちた月を特定できれば、集客の問題か初回接客の問題かを切り分けられます。
忙しい時間と、集客が落ちている時間。
売上だけでは見えない取りこぼしを可視化。
曜日×2時間刻みのマス目で、キャストさん1人あたりの売上（稼働効率）を色の濃さで表示します。濃いマスは需要に対して人が足りず取りこぼしている可能性、薄いマスは集客が追いついていない時間帯です。売上金額や件数での表示にも切り替えられます。深夜帯は営業日ベースで集計するので「金曜25時」は金曜として扱われます。当月・過去3ヶ月・過去6ヶ月で見られるので、たまたまの1日ではなく傾向として判断でき、出勤依頼やシフト調整の根拠になります。
そろそろ来るはずのお客様が、来ていない。
優良客の離れかけだけを自動で拾う。
お客様ごとの「いつものペース（平均来店間隔）」と比べて、今どれだけ間隔が空いているかを離脱スコアとして自動算出。2倍を超えていれば、そろそろ来るはずの方が来ていないということです。累計売上の上位20%だけに絞り込めるので、売上への影響が大きいお客様から順にフォローできます。すでに次回予約が入っている方や出禁の方は自動で除外されるので、リストに出てきた方へ連絡するだけで済みます。
そのキャストさんが、新規を定着させているか。
常連離れの予兆も数字で見える。
キャストさんごとに「初めて会ったお客様」がその後もう一度来た割合を集計します。本指名を続けてもらえている割合（本指名維持率）の低下は、常連離れや退店の予兆として現れることがあります。期間内に戻らなかったお客様の一覧も出るので、掘り起こしの候補としてそのまま使えます。料金帯や出勤状況、客層によって数字は変わるため、順位づけではなく個々の変化を追う設計にしています。
お客様ごとの累計売上と、来店ペース。
「1回来てそれっきり」も抽出できる。
お客様ごとの累計売上・来店回数・平均単価・平均来店間隔を自動で集計し、顧客一覧で並べ替えや絞り込みができます。「利用回数1回かつ最終利用が先月以前」といった条件で、一度きりで終わってしまった方をまとめて抽出することも可能。金額情報は役職ごとに表示・非表示を設定できるので、ドライバーさんやアルバイトさんには見せない運用にもできます。
値上げや施策の効果が、出たかどうか。
前年同月と重ねて季節要因と切り分ける。
過去12ヶ月の売上・予約件数・実客数・客単価・来店回数・新規客数を、前年の同じ月と重ねてグラフ表示します。売上が落ちたときに「施策の影響なのか、毎年その時期は落ちるのか」を切り分けられるので、値上げやキャンペーンの効果を感覚ではなく数字で検証できます。
キャストさんが、どれくらい続いているか。
定着の傾向と辞めた理由を数字で把握。
現在の在籍数・平均在籍期間に加え、在籍期間の分布（1ヶ月未満／1〜6ヶ月／半年〜1年…）を表示します。「入店は多いが1ヶ月未満で辞める人が多い」といった傾向が分かれば、採用そのものではなく入店直後のフォローに課題があると判断できます。月別の入店・退店推移と、退店理由の内訳もあわせて確認できます。
近隣店の動きと、自店の立ち位置。
感覚で語られがちな比較を数字にする。
気になる店舗を最大10店まで登録しておくと、出勤人数の推移・コース料金・口コミ数の増え方・新人の入店状況を日々記録し、自店と並べて比較できます。「あの店は最近人を増やしている」「口コミが週に何件伸びている」といった変化が数字で見えるので、料金設定や求人の判断材料になります。求人条件の比較もできるため、採用面での立ち位置も把握できます。※ご利用には別途オプション契約が必要です。