来店客の傾向をAIで分類・施策化する仕組みを作る

まず30分でできる最小版からはじめる

数字がなくても、「どんなお客様が多いか」という感覚をそのまま書いてAIに渡すだけで施策のヒントが出てきます。

飲食店の客層について分析・施策化を手伝ってください。

お店の概要：
・業態・席数・エリア：◯◯
・営業時間・定休日：◯◯

感じている客層の傾向：
・よく来るお客様のタイプ：◯◯（例：近隣の会社員のランチ・夜はカップルが多い・週末はファミリー）
・来てほしいが少ないお客様：◯◯（例：女性一人客・観光客など）
・リピーターが多いか少ないか：◯◯

①今の客層の強みと弱み
②来てほしい客層を増やすための施策案2〜3個
③今いる客層のリピートを増やすためにできること

を教えてください。

記録を使って精度を上げたい場合は、次のExcelシートで管理します。

「なんとなくの客層認識」が経営判断を歪める

「うちはサラリーマンが多い」「ファミリー層に人気」という認識を多くのオーナーは持っています。ただ、この認識が実態と少しずれていても、日々お店に立っていると気づきにくいものです。

たとえば「サラリーマンが多い」と思って夜の客層を重視していたが、実はランチのOL・女性グループがリピート率も客単価も高かった——というケースがあります。施策の方向性が実態と合っていないと、投資するリソース（メニュー・告知・内装）がずれていきます。

AIを使った客層分析の目的は、感覚を記録に変えて、施策の根拠を作ることです。

Excelテンプレートで来店傾向を記録する

客層データは毎日細かく記録する必要はありません。週に1〜2日、気づいたことをメモするだけで傾向が見えてきます。

来店傾向メモシートの構成

メモを続けることで「◯◯曜日の夜は◯◯客層が多い」「◯◯客層は滞在時間が長くて客単価が高い」というパターンが数ヶ月で見えてきます。

AIへの渡し方とプロンプト

客層傾向の分析

来店客の傾向を分析して、施策の方向性を整理したいです。

【来店傾向メモシート（直近1〜2ヶ月分）】
（※ExcelシートをそのままコピーしてAIに貼り付け）

現在の売上・客数の傾向：◯◯（例：平日ランチが強い・土日の夜が弱い）
強化したい点：◯◯（例：夜の売上を増やしたい・女性客を増やしたい）

①客層ごとの特徴（来店頻度・客単価・滞在時間）の整理
②売上貢献が高い・今後伸ばせる客層はどこか
③その客層を増やすための具体的な施策

を教えてください。

特定客層への施策設計

◯◯（例：女性の一人客・観光客・ファミリー）を増やすための施策を考えたいです。

【来店傾向シート】
（※貼り付け）

ターゲット客層が来やすい条件：◯◯（例：立地・時間帯・価格帯）
現状その客層が少ない理由として思い当たること：◯◯

①この客層がこのお店に来ない可能性が高い理由
②来やすくするために変えられること（メニュー・雰囲気・告知など）
③試せる小さな改善案をステップで

を教えてください。

リピーター増加施策の設計

リピーターを増やす仕組みを考えたいです。

現状のリピート状況：◯◯（例：常連がいるが新規が定着しない）
今やっているリピート施策：◯◯（例：スタンプカード・なし）
リピーターの傾向（どんな客が繰り返し来るか）：◯◯

①リピーターになりやすい客層の特徴分析
②費用をかけずにできるリピート促進施策
③1〜2ヶ月で効果が確認できる小さな実験の提案

を教えてください。

サーバーで自動化・機能拡張する

客層データの収集と分析をサーバーと連携させると、手動記録の手間を大幅に減らせます。

予約データからの客層自動分析: 予約管理システムのデータ（来店日時・人数・予約経路）をサーバーに集約し、AIが定期的に「今月の客層傾向レポート」を生成して送付する仕組みを組めます。

LINE登録者の属性把握: LINE公式アカウントのアンケート機能や登録時の簡単な質問（「ご来店のきっかけ」「よく来る曜日」）を通じてデータを収集し、サーバーで分類・集計する仕組みを作れます。

施策効果の測定: 「◯◯月から女性客向けのデザートセットを始めた」「◯◯月からInstagramの投稿を増やした」などの施策の変化点と客層の変化を紐づけて、どの施策が効いたかをデータで振り返れます。