炎丸酒場 五反田店　5月 → 7月 比較

今月の目標と結果

月初に決めた目標と、ダイニーの取り組みの一覧です。

• 7月の売上が目標を達成（実績 434.6万円／目標比 105%）。7月21日時点の想定を底に、施策開始後は右肩上がりで最終着地。
• 夜の客単価は 5月 2,888円 → 7月 3,343円（+16%）。
• 牛もつ煮込みの注文率は 42%（5月 49%）。

• 1人あたり料理の点数が未達（2.46点／目標 4点）。伝票指示AIでの追加提案の精度・タイミングを強化する。
• 夜の客単価が目標 3,800円に対し 3,343円。料理点数の底上げが客単価改善の鍵。
• 牛もつ煮込みの注文率が 42%（目標 50%）。スマホ注文上での訴求位置・見せ方を改善する。
• 月間客数は 1,509人（目標 1,640人・達成率 92%）で目標にあと一歩。LINE配信の継続でリピーター来店を積み上げる。

5月 → 7月 の変化（3ヶ月）

5月（AI施策を本格化する前の底）と7月の比較。この3ヶ月で売上・客単価が大きく改善。※同じ集計方法（割引前・税抜、夜アラカルトは食べ放題・宴会を除く）。

AIの取り組みで、売上がどれだけ変わったか（6月・7月）

AIの取り組み（スマホ注文の最適化・接客の提案・LINE配信）を継続中。「何もしなかったら」＝これまでの傾向がそのまま続いた場合と、実際の結果を月ごとに比べます。

※「何もしない場合」はその月の直前6ヶ月の傾向を延ばした目安で、天候などの影響は含みません。

② 月ごとの売上と、夜の客単価

棒＝その月の売上、線＝夜のお客様1人あたりの単価。この1年は下がり気味でしたが、7月に持ち直しました。

③ 牛もつ煮込み（看板商品）の注文状況

線＝夜のお客様のうち、もつ煮込みを頼んだ割合（目標50%）。

④ 1人あたりの 料理・ドリンクの点数

夜のお客様1人あたりの注文点数。点線＝目標4点。

⑤ LINE配信の内容と効果（アンケートを除く）

配信した内容ごとの、配信数・開封数・配信きっかけの来店人数・売上貢献。

棒＝その日のリピーター客数（再来店のお客様）、線＝配信数（ステップ配信も含む・アンケートのみ除外）、★＝大型の販促配信日。配信の翌日前後にリピーターが増えているかを見ます。

LINE配信の本当の効果（6月・7月）

⑤の「きっかけ来店・売上貢献」には、配信がなくても来ていたお客様も含まれ、配信だけの効果ではありません。ここでは配信がなくても来た人を統計的に取り除き、配信そのものが増やした分だけを月ごとに計算しました。

見かけ合計911.3万円のうち、配信がなくても来た人を除くと、実際に配信で増えたのは 6月 58.4万円・7月 63.2万円（2ヶ月で約13%）。それでも配信の費用（月 数千〜数万円）は十分に取り返せています。

「そろそろ来る頃のお客様」に送るので、送らなくても一定数は来ます。同じ条件の人を送った／送らないで比べると、本当に増えた分が分かります（全店データで確認済み）。

送ると再来店が 1.43% → 1.70% に増加。この +0.27 ぶんだけが「配信で増えた分」です。

• 6月・7月の配信はすべて絞り込み配信。ムダになりやすい全員への一斉配信はゼロで、送り方は正しい。
• 「見かけ 911.3万円売れた」ではなく「本当に増えたのは 6月 58.4万円・7月 63.2万円」で見るのが正直。それでも費用対効果はプラス。

⑥ 日ごとの売上（5月・6月・7月／夜アラカルト・夜宴会・昼の内訳）

⑦ 曜日ごとの動き（夜の1日あたり売上：5月→7月）

どの商品が動いたか

画面改善の効果を、商品ごとに確認します。注文データから「お客様がどの一覧から選んだか」が分かるので、ランキングから選ばれた数を直接測れます（夜・スマホ注文）。

「人気メニュー」ランキング（8品・中身は同じ）から選ばれた数が 5月 44点 → 7月 298点（約6.8倍）。他の一覧からの付け替えではなく純粋な増加で、ランキング表示が効くようになりました。

※各商品は、同じ料理でも別名で登録されたメニュー（ガーリックトーストの有無・味ちがい・別一覧の同一品）を1品にまとめて合算しています。複数の一覧をまたぐため、上の「8品・合計」とは数える範囲が異なります。

3〜6月にほとんど出ていなかった商品が、7月に注文を集めた例です。写真で見つけてもらいやすくなりました。

※ 上はランキング専用の商品なので純増と判定。下は新メニューを除くため「3〜6月に1点以上あった商品」に限定。