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清水均のフードビジネス短信
第1回 売上のばらつきを察知し対応する その2
曜日時間帯別売上分析のすすめ
毎日の営業の終了後、日報とともにこれらの時間帯別売上高と客数(必要により客単価)をデイリー集計表に記入します。(パソコンを使用すれば簡単にできます。)この日々のデータが基礎となり、各月の曜日時間帯別売上分析が可能となるのです。
1カ月分の基礎データがまとまったら、分析を以下のような手順で整理します。
- 曜日別、時間帯別に売上高と客数を合計する。
- 各曜日の日数を算出する。
- 1の曜日別、時間帯別売上と客数の各合計をその月の曜日数で割る。
1日平均で曜日時間帯別売上高と客数、客単価を算出するのは、営業日数が異なることが多いからです。詳細に分析するには、月曜日から日曜日(祭日を含む)まで7分類とすることも考えられます。しかし、業態や立地によっては繁雑となるだけで意味が無い場合も多いため、自社に則した分類がよいでしょう。ここでは単純化するため郊外型のファミリーレストランを例として、「曜日時間帯別一日平均売上表(資料1)」のように平日、土曜、日祭日の3分類で示しています。
資料1:曜日時間帯別一日平均売上表
※単位(円、人)
|
| モーニング | ランチ | ティー | ディナー | ナイト | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 平日 | 売上 | 10,000 | 65,000 | 15,600 | 86,000 | 46,850 |
| 客数 | 20 | 82 | 20 | 82 | 40 | |
| 客単価 | 500 | 793 | 780 | 1,049 | 1,171 | |
| 土曜 | 売上 | 8,000 | 55,000 | 22,000 | 95,000 | 52,550 |
| 客数 | 15 | 68 | 28 | 85 | 45 | |
| 客単価 | 533 | 809 | 786 | 1,118 | 1,168 | |
| 日曜・祭日 | 売上 | 14,800 | 80,000 | 28,000 | 146,000 | 63,500 |
| 客数 | 27 | 84 | 32 | 115 | 56 | |
| 客単価 | 548 | 952 | 875 | 1,270 | 1,134 | |
※清水 均著「フードサービス攻めの計数」商業界発行より引用
実際の活用としては、2カ月分の統計が取れてから実施します。「時間帯別一日平均売上推移表(資料2)」に転記し、分析は各曜日、各時間帯の売上、客数、客単価をチェックして行います。前月と対比しダウンしている(又は伸びている)曜日別、時間帯別の売上をまず確認します。顕著なダウン(伸び)がある場合、客数、客単価もチェックし、その理由を分析する訳です。
資料2:時間帯別一日平均売上推移表
単位(円、人)
| |
モーニング | ランチ | ティー | ディナー | ナイト |
|---|---|---|---|---|---|
| 1月 | 10,000 | 65,000 | 15,600 | 86,000 | 46,850 |
| 2月 | 8,000 | 55,000 | 16,000 | 90,000 | 42,000 |
| 3月 | 11,000 | 53,000 | 15,000 | 92,000 | 40,000 |
| 4月 | 12,000 | 50,000 | 14,800 | 95,000 | 42,000 |
| 5月 | 11,500 | 48,500 | 15,200 | 98,000 | 41,000 |
| 6月 | 12,000 | 46,000 | 15,500 | 99,000 | 43,000 |
| 7月 | 11,500 | 44,500 | 15,500 | 97,500 | 43,000 |
| ・・・ | ・・・ | ・・・ | ・・・ | ・・・ | ・・・ |
| 12月 | ・・・ | ・・・ | ・・・ | ・・・ | ・・・ |
※清水 均著「フードサービス攻めの計数」商業界発行より引用
これらのデータ(ここでは平日のみですが、実際にはこの他に土曜、日祭日が同様に存在します)を、「平日曜日時間帯別売上分析グラフ(資料3)」のようにさらにグラフ化すると分かりやすくなります。
資料3:平日曜日時間帯別売上分析グラフ

※清水 均著「フードサービス攻めの計数」商業界発行より引用
『見える管理』(表での比較)ができるため、直感的に問題点を発見したり、他の曜日時間帯や自社の他の店との対比などもしやすくなります。
次回は、問題点の対処方法を詳しく説明します。
フードビジネスコンサルタント(亜細亜大学講師) 清水 均
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