外食産業におけるデータ分析のよくある課題・落とし穴と成功のポイント
外食産業では人手不足やマーケット内の競争激化が続いており、同じやり方を継続しているだけでは経営環境が悪化していく状況にあります。マーケットで生き残るためには、なんとなく経営判断を行うのではなく、データをもとにした客観的な分析が不可欠です。
しかし、実際にデータ分析に取り組もうとすると、手間がかかりすぎたり現場への指示が行き届かなかったりとさまざまな課題に直面するでしょう。ポイントを押さえながら取り組まなければ、データ分析は時間やコストの無駄になりかねません。
本記事では、外食産業におけるデータ分析のよくある課題と落とし穴、さらに成功のポイントをご紹介します。データを活用して店舗経営の効率化を図りたいという方は、ぜひ参考にしてみてください。
目次[非表示]
外食産業にデータ分析が不可欠な理由
まず、近年の外食産業においてデータ分析がなぜ必要なのか、以下3つの理由を押さえておきましょう。
- 人手不足の深刻化
- マーケットの縮小による競争激化
- 店舗ごとのバラつきの発生
人手不足の深刻化
まず、生産年齢人口の減少に伴って人手不足が深刻化している現状が挙げられます。人手の確保が難しい状況で店舗経営を続けるには効率化が不可欠であり、そのためにはデータを活用した客観的な分析が必要です。
帝国データバンクが実施した「東京都企業の2023年度の業績見通しに関する意識調査」では、業績の下振れ材料として「人手不足の深刻化」が全体で2番目の32.5％となっています。また、同じく帝国データバンクによる「人手不足に対する企業の動向調査（2023 年10 月）」では、飲食店のうち非正社員の人手不足を感じている企業の割合が82.0％となっており、業種別の数値としてもっとも高いものでした。
人手不足の状況が今後劇的に改善することは見込みにくいため、それを前提として店舗運営の効率化を図っていく必要があります。
マーケットの縮小による競争激化
また、同じく人口減少を背景としてマーケット自体が縮小しており、競争の激化が進んでいる点も挙げられます。特に外食産業は人口が減ればそのまま需要も減少する傾向にあるため、影響が大きい業界だといえるでしょう。
マーケットが縮小するなかで企業として生き残るためには、顧客のニーズを見極め、着実に満足度を高めていく必要があります。そのためには、なんとなく肌感覚で方針を決めるのではなく、データによって現状を正確に分析し、店舗経営に活かしていくことが大切です。
店舗ごとのバラつきの発生
外食業態を多店舗経営をする企業においては、店舗ごとの経営状況にバラつきが出る点を課題に感じることが多いでしょう。立地条件や店舗責任者のスキル、スタッフの教育レベルなどさまざまな要因によって、同じスキームで店舗を運営していても売上や利益に大きく差が出るものです。
チェーン全体の平均的な水準を上げていくためには、データを用いた店舗状況の可視化が不可欠です。顧客満足度や従業員のスキルといった可視化しにくい指標も数値に落とし込むことで、改善すべきポイントの洗い出しが可能となります。
外食産業のデータ分析における課題・落とし穴
外食産業においてデータ分析は不可欠ですが、取り入れようとして課題に直面する企業は少なくありません。具体的には、以下のような課題・落とし穴によって導入に失敗するケースがあります。
- データの収集・分析に手間がかかる
- 部門・店舗を横断した活用ができていない
- データ活用のスキルが不足している
- 分析結果が現場レベルまで共有されない
- 具体的な改善施策につながらない
順番に見ていきましょう。
データの収集・分析に手間がかかる
外食産業におけるデータ分析では、顧客満足度やQSCスコア、人時生産性など、収集・分析すべき項目が多岐にわたります。データの収集や分析自体に時間がかかり、活用するまでに至らないというケースが少なくありません。また、人手不足によって手が回っていないなか、データ分析にリソースを割けないという状況もあるでしょう。
部門・店舗を横断した活用ができていない
データを収集・分析しているものの、単独の部署や店舗での活用に留まっているというケースもあります。そのような状況では部門をまたいだ連携や好事例の水平展開ができず、データの有効活用につながりません。収集するデータの内容を全店舗で統一するとともに、全体で共有できるよう集約するといった作業が必要になります。
データ活用のスキルが不足している
データを収集しているものの、それを活用するためのスキルを持つ人材が社内に不足しており、うまく活かせないといったケースです。収集したデータのなかで着目すべきポイントを押さえたり、個別のデータを組み合わせることで必要な数値を割り出したりするにはノウハウが必要です。データを収集しただけで満足しないよう、活用段階まで落とし込む必要があります。
分析結果が現場レベルまで共有されない
データ分析によって現状の把握や改善策の立案ができたものの、現場レベルで徹底させるための仕組みが整っていないというケースもよくあります。効率的に情報を共有し、現場のスタッフレベルまで意識を統一させなければ、十分な効果は見込めません。
背景として、店長などのミドル層が情報共有のボトルネックになりがちな点が挙げられます。日々の業務に追われるなかで本部とのやりとりや各スタッフへの情報伝達が疎かになれば、計画通りに改善策が実行されることはないでしょう。
具体的な改善施策につながらない
データ分析を行っているものの、具体的な改善施策につながらないケースもあります。そもそも適切なKPIが設定できていなければ、現状を分析してもどのように改善すべきかはわからないでしょう。チェーン全体および各店舗において重要な指標を選定し、その改善を図るという前提があってこそ、データ分析が活きてきます。
外食産業におけるデータ分析のポイント
よくある課題・落とし穴を踏まえ、外食産業のデータ分析で成果を出すためには以下4つのポイントが重要です。
- データ収集の仕組みを整備する
- 収集したデータを一元管理する
- 情報共有のボトルネックを解消する
- 店舗の状況を数値で可視化する
データ収集の仕組みを整備する
人手不足が深刻化するなか、効果的・効率的にデータ分析を進めるためには、データ収集にかかる工数を抑える必要があります。データ収集のたびに各担当者が手作業で情報を扱うような状況では、日々の忙しさによって疎かになる部分が出てしまうでしょう。必要なデータを自動で吸い上げ、集約する仕組みがあれば、データをもとにした分析に集中できます。
例えば、外食事業において顧客満足度は重要な指標ですが、手作業で継続的にアンケートの実施や集計を行うのは現実的ではありません。Webアンケートツールを使えば、顧客が自身のスマートフォンで入力した内容がデータとして送信され、自動で集計・分析される仕組みを構築できます。
また、データ収集を仕組み化するうえでは集めるデータの内容を統一することも重要です。店舗ごとに設定するKPIが異なれば、同じ評価基準での比較が難しくなります。チェーン全体で重視する指標を決め、全店舗からデータを収集するための仕組みを構築しましょう。
収集したデータを一元管理する
収集したデータが本部の特定の部署や各店舗に留まることがないよう、一元管理することも大切です。社内の全関係者がすぐにデータにアクセスできる状態を作ることで、改善の取り組みが進めやすくなります。
例えば、共通で使用できるダッシュボード上に各店舗のKPIがまとまっている状態であれば、部門間の共有や高パフォーマンス店舗の事例の水平展開が容易になります。本部や経営層だけでなく、店長・ミドルマネージャーがそれを見て具体的なアクションに移せるように「見せる化」することで、各店舗における自発的な改善を促せるでしょう。
情報共有のボトルネックを解消する
データの分析結果を活用し、現場レベルにまで落とし込むためには、スムーズな情報共有のための仕組みも構築する必要があります。店長などのミドル層が業務過多によって情報共有のボトルネックとなり、現場改善が進まないといったケースは少なくありません。
例えば、スタッフの役割・能力に応じた教育、情報伝達において動画型実行支援システムを活用することで、店舗責任者の工数を増やすことなくスタッフレベルまで情報を伝達することが可能になります。新たなサービスやキャンペーンの内容・対応方法などを動画形式でアップロードしておけば、各スタッフが必要なタイミングで内容を確認できます。
店舗の状況を数値で可視化する
データ分析によって現場の改善を図るには、店舗の状況を徹底的に数値で可視化することが大切です。数値化することで、状況の変化や改善すべきポイントが見えてきます。
売上や利益率といった「結果指標」だけでなく、顧客満足度や人時生産性といった「原因指標」もKPIに設定し、過去実績や他店舗との比較ができる状態に「見せる化」することが重要です。結果指標だけでは現状の把握に留まってしまいがちですが、その要因となる原因指標まで数値化することで、具体的な改善策の立案につながりやすくなります。
データ分析による外食産業での改善事例
クリスピー・クリーム・ドーナツ・ジャパン様では、多店舗ビジネスの支援に特化した「ABILI」を導入いただき、データ分析に基づく顧客満足度の改善や動画によるオペレーションの標準化などに継続的に取り組まれました。その結果、大手顧客調査会社によるサーベイで顧客満足度スコア日本一を達成するとともに、業績の拡大にも成功しました。
クリスピー・クリーム・ドーナツ・ジャパン様の詳細の事例はこちらをご覧ください。
各店舗におけるオペレーションのバラつきといった課題により、顧客満足度が向上しないなか、まずはアンケート調査によって顧客満足度に直接つながる改善するべきオペレーションを洗い出しました。そして、現場のあるべき姿を定義したうえで動画コンテンツを作成し、現場スタッフに共有しました。各スタッフは動画を視聴したうえで練習動画を共有プラットフォーム上にアップし、各店舗の店長がチェック・アドバイスを実施することで、店舗運営のクオリティ向上を図るといった仕組みです。
その結果、顧客満足度は継続的に上昇を続け、それに合わせて業績も拡大しています。データの分析・活用によって現場改善を実現した好事例だといえます。
【まとめ】外食産業におけるデータ分析の課題とポイント
本記事では、外食産業におけるデータ分析のよくある課題と落とし穴、さらに成功のポイントをご紹介しました。
外食産業は人手不足やマーケット内の競争激化などによって厳しい環境にありますが、データをうまく活用することで経営効率を上げることは可能です。しかし、そのためにはデータ収集の仕組み構築や一元管理、情報共有のスムーズ化など、押さえるべきポイントがあります。よくある落とし穴にはまることがないよう、仕組みを整えたうえでデータ分析に取り組みましょう。
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