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データ分析 · 6分で読了

メニューエンジニアリングのための データ分析

どのメニューにもスター、働き者、そして注文のたびに静かに損を出す品があります — データがどれがどれかを示します。

要点
  • メニューは、データが明確に示す収益性と人気の分類に整理されます。
  • 低利益だが人気の品は、削除ではなく価格調整が必要な場合があります。
  • 配置データ(位置によって何が注文されるか)がより賢いメニュー設計を導きます。
  • 食材コストやトレンドが変わるため、メニューエンジニアリングは定期的に見直すべきです。

古典的な4分類、ただし実データで

メニューは一般に、スター(高利益・高人気)、働き者(低利益・高人気)、パズル(高利益・低人気)、負け犬(低利益・低人気)に分かれます — そして推測ではなく、品ごとの実際の利益と注文数を本当に計算することが、この枠組みを机上の理論ではなく実用的なものにします。

働き者には削除ではなく価格調整が必要なことが多い

人気があるが低利益の品を必ずしもメニューから外す必要はありません — 注文数への影響を慎重に検証したうえでの緩やかな値上げは、その品の人気を保ちながら利益貢献を明確に改善することがよくあります。

「緩やかな値上げは、品の人気を保ちながら利益を明確に改善することがよくあります。」
4分類
スター、働き者、パズル、負け犬 — 背後に実データを伴って
言い伝えよりデータ
メニュー配置の判断のために
定期的な見直し
が価格設定を現在の実態につなぎ留める

分析は一度きりではなく定期的に見直す

食材コストは変動し、顧客の好みは季節で移り変わります。1年前に行ったメニューエンジニアリング分析は、もはや現在の実態を反映していないかもしれません。一定の頻度で分析を見直すことが、価格と配置の判断を古いデータではなく現在のデータにつなぎ留めます。

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