AIでの顧客分析・売上予測
データに基づいた経営判断を。POSデータや顧客情報をAIで分析し、売上アップにつなげる方法を学びます。
分析できるデータ
売上データ
- • 日別・曜日別・時間帯別売上
- • メニュー別売上ランキング
- • 客単価の推移
- • 来客数の推移
顧客データ
- • リピート率
- • 来店頻度
- • 顧客層（年代、性別など）
- • 注文傾向
売上データの分析
売上傾向の分析
【プロンプト】
以下の売上データを分析し、改善提案をしてください。
【月間売上データ（曜日別）】
月曜：8万円（客数40人、客単価2,000円）
火曜：10万円（客数45人、客単価2,222円）
水曜：9万円（客数42人、客単価2,143円）
木曜：12万円（客数50人、客単価2,400円）
金曜：18万円（客数70人、客単価2,571円）
土曜：25万円（客数90人、客単価2,778円）
日曜：15万円（客数55人、客単価2,727円）
【分析してほしい内容】
1. 曜日ごとの特徴
2. 弱い曜日の改善策
3. 客単価を上げる施策
4. 来客数を増やす施策
メニュー分析（ABC分析）
【プロンプト】
以下のメニュー売上データをABC分析してください。
【月間メニュー別売上】
カルボナーラ：180食（売上216,000円）
ペペロンチーノ：120食（売上120,000円）
マルゲリータ：150食（売上165,000円）
シーザーサラダ：90食（売上63,000円）
ティラミス：60食（売上36,000円）
（他のメニューも記載）
【分析してほしい内容】
1. A/B/Cランクの分類
2. 売れ筋メニューの強化策
3. 売れないメニューの改善or廃止提案
4. クロスセル（追加注文）の提案
売上予測
来月の売上予測
【プロンプト】
過去6ヶ月のデータから来月の売上を予測してください。
【過去6ヶ月の売上】
7月：280万円
8月：310万円（お盆需要）
9月：260万円
10月：275万円
11月：290万円
12月：350万円（忘年会需要）
【来月の条件】
・1月（新年会はやや期待できる）
・成人の日の3連休あり
【出力してほしい内容】
1. 予測売上（幅を持たせて）
2. 予測の根拠
3. 目標達成のための施策提案
スプレッドシートでダッシュボード作成
簡易ダッシュボードの作り方
-
1
データ入力シートを作成
日付、売上、客数、天気などを毎日入力。
-
2
集計シートを作成
SUMIF、AVERAGEIF関数で曜日別・月別に集計。
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3
グラフを作成
折れ線グラフ、棒グラフで視覚化。
-
4
AIで分析
データをコピーしてChatGPTに分析を依頼。
分析結果の活用例
📊 月曜日の売上が低い
→ 月曜限定割引、ハッピーアワー延長などの施策
📊 ランチの客単価が伸び悩み
→ セットメニュー強化、デザート追加のおすすめ
📊 特定メニューの売上が突出
→ 派生メニュー開発、SNSでのプロモーション強化
📊 リピート率が低い
→ ポイントカード導入、LINE登録促進
💡 ポイント
データ分析は「数字を見る」だけでなく「アクションにつなげる」ことが大切です。AIに分析を依頼する際は「改善提案も含めて」と指示すると、具体的な施策まで提案してくれます。