AIがメニュー開発から分析まで一貫サポート｜客単価を向上させるデータ活用サイクル実践術
客単価向上は、単なる「おすすめ上手」なトークだけでは実現しません。この記事では、AIを活用して「売るべき高利益メニュー」を開発し、そのための「魔法のトーク」を生成し、さらに「効果をデータで検証」するまでの一気通貫した戦略的サイクルを回す方法を、具体的なステップで紹介します。
使用するツール
- 商品・メニュー開発プランナー
- Sensei AI - 飲食店
- ファイル分析アシスタント
- ロコミ分析アシスタント
ベテランの「おすすめ上手」、AIで全スタッフの標準スキルに
「あと一品、どう勧めればいいか分からない…」
「無理におすすめして、お客様に嫌がられてしまったらどうしよう…」
「ベテランスタッフは上手なのに、新人にはなかなか真似できない…」
利益を確保したいけれど、単純な値上げは客離れのリスクが伴う。多くの飲食店が直面するこのジレンマを解決する鍵は、スタッフの「提案力」にあります。
しかし、この「おすすめ上手」は属人的なスキルになりがちで、全スタッフで品質を揃えるのは至難の業です。
この記事では、AIを活用して、顧客に不快感を与えずに自然な形で「もう一品」を提案するトークスクリプトを作成し、全スタッフの接客レベルを底上げするための具体的なステップをご紹介します。
具体的な手順
ステップ1：AIで、戦略的な「もう一品」を開発する
▶ 商品・メニュー開発プランナー
まず重要なのは、「何を」おすすめするかです。
利益率が低く、手間のかかる商品を推奨しても、売上は上がっても利益は増えません。
AIを活用し、客単価と利益率の両方を向上させる、戦略的なアップセル用メニューを開発しましょう。
【入力のコツ】
「強み・アピールポイント」の欄に「客単価向上のための高付加価値メニュー」と明記し、「目標価格帯・原価率」で利益率をしっかり意識させることが、戦略的なメニュー開発の鍵です。
項目 | 入力のポイント | 入力例 |
自社プロフィール | 自店の業態やこだわりを 簡潔に記述します。 | 都心のイタリアンダイニング。 自家製パスタと旬の国産食材が強み。 |
ジャンル・ カテゴリー | 開発したいメニューの カテゴリを明確にします。 | デザート／季節限定スイーツ／ パフェ |
強み・ アピールポイント | 企画の目的を 明確に入力します。 | 客単価向上のための、 食後に頼みたくなる高付加価値なデザート。 |
使いたい主な素材・ 技術 | 原価を意識しつつ、 特別感の出る食材を リストアップします。 | シャインマスカット、 自家製ピスタチオジェラート、 マスカルポーネクリーム |
ターゲット | 既存の顧客層や、 特に狙いたい層を記述します。 | 20～30代女性。 食事の最後に少し贅沢をしたいと感じている層。 |
目標価格帯・ 原価率 | 利益が確保できる価格設定と 原価率をAIに伝えます。 | 税込1,500円～1,800円、 原価率30%以内 |
提供形態 | どのような形で顧客に 提供するのかを明確にします。 | 店内での提供のみ |
「シャインマスカットとピスタチオの秋パフェ」という具体的なメニューが提案されました。
この提案をベースとして、実際の店舗の状況などを考慮しつつブラッシュアップすることをおすすめします。
ステップ2：AIで、魔法の言葉「トークスクリプト」を生成する
▶ Sensei AI - 飲食店
戦略的なメニューが完成したら、次はその魅力を最大限に引き出し、お客様におすすめするための「魔法の言葉」を創り出します。
「食後のデザートを迷っているお客様に、新しく開発した『シャインマスカットと自家製ピスタチオのプレミアムパフェ』をおすすめするトークを3パターン教えてください。『本日限定の特別なぶどう』といった希少性をアピールしつつ、自然な流れで提案する形でお願いします。」
AIは3パターンのトークを提案しました。
店舗で取り入れやすい案を実践してみましょう。
ステップ3：AIで効果をデータ検証し、次の一手を考える
▶ファイル分析アシスタント, ロコミ分析アシスタント
トークスクリプトを導入したら、必ずその効果を検証し、改善に繋げることが重要です。
「やりっぱなし」にせず、データに基づいてPDCAを回しましょう。
1. 定量分析（売上データ）
【入力のコツ：ファイル分析アシスタント】
ファイル分析アシスタントに、スクリプト導入前後のPOSデータをCSVでアップロードし、具体的な変化をAIに尋ねます。
・8月度_注文データ (CSV)
・9月度_注文データ (Excel)
ファイルをアップロードした後、AIに分析してほしいことを具体的に指示します。
AIにファイルをアップロードする前に、お客様の氏名、住所、電話番号、メールアドレスなどの個人情報は、必ず削除またはダミーデータに置き換えてください。
「8月（導入前）と9月（導入後）の注文データを比較し、『シャインマスカットと自家製ピスタチオのプレミアムパフェ』の注文数と、それに伴う客単価の変化を分析してください。特に、パスタを注文した顧客のパフェ注文率がどう変わったか教えてください。」
『シャインマスカットと自家製ピスタチオのプレミアムパフェ』がメインの食事と一緒に注文されるケースが増えており、新メニューの売れ行きが好調で客単価も上がっていることがわかりました。
2. 定性分析（お客様の声）
【入力のコツ：ロコミ分析アシスタント】
ロコミ分析アシスタントで、お客様が新しいメニューや接客をどう感じたか、生の声を拾います。
複数の口コミサイトのURLを入力したり、口コミ件数の多いサイトのURLを入力するとより分析の精度が高まります。
ステップ4：分析後の改善アクションを相談
▶ Sensei AI - 飲食店
分析結果（例：「パフェは美味しいが、少し値段が高いという意見が散見される」）を基に、再度Sensei AIに相談します。
「分析の結果、パフェの価格に抵抗があるお客様もいるようです。価格の納得感を高めるために、素材のこだわりを簡潔に伝える補足トークを考えてください。」
活用によって得られる成果（例）
- 属人性の排除と接客品質の標準化
ベテランスタッフの暗黙知であった「おすすめ上手」なトークを、AIがデータに基づいて言語化・仕組み化。新人スタッフでも自信を持って実践できるトークスクリプトにより、店舗全体の接客レベルを均一に引き上げます。 - データドリブンなメニュー開発と収益性向上
単なる思いつきではなく、利益率や顧客ニーズといった客観的なデータに基づいて戦略的な高付加価値メニューを開発。客単価と利益率の両方を向上させる、収益性の高いメニュー構成を実現します。 - 持続的な改善サイクルの確立
「開発して終わり」ではなく、売上データや顧客の口コミをAIで分析し、次の改善アクションに繋げるPDCAサイクルを高速で回すことが可能になります。これにより、継続的に顧客満足度と売上を向上させることができます。
取り組みから12ヶ月間の目標数値
KGI：
客単価：15%向上
KPI：
・高利益率メニューの注文比率：20%向上
・新人スタッフの平均客単価：3ヶ月でベテランスタッフの90%水準に到達
