効果振り返りが、 概算頼りで終わってしまう
クーポンが何枚使われたかは POS から集計できる。ただ、その先の「クーポン利用客の実際の客単価・売上・利益」は、伝票単位でクーポン利用客だけを切り出して集計する必要がある。全店分を手作業でやるには手間が大きすぎて、結局は通常の客単価を当てはめた概算で済ませることになる。起案資料に書いた変数群（客単価・利用率・ROI）と、実数を同じ並びで突き合わせた振り返りは、これまで作れなかった。
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Case Study · 飲食
クーポンの効果検証が、 概算から実数に変わった
クーポンチラシを7万部ポスティングした効果検証は、これまで「回収枚数 × 通常客単価」の概算で済ませていた。 Octopus が入って、クーポン利用客の客単価・売上・利益を実数で切り出し、起案資料の変数群と同じ並びで振り返れるようになった。 分析の精度が高まったから、次回もやるか・どこを変えるかが、実数で決まる。
背景
クーポンチラシを配布し、計画に対してどうだったかを振り返る必要があった
クーポンチラシを配布する販促施策は、事前に「配布枚数・利用率・客単価・獲得利益・ROI」まで置いた計画書を作ってから動く。 施策の後には、その計画に対して実績がどうだったかを振り返り、「次回もやるか」「どこを変えるか」を判断する必要があった。
課題
Octopusでどう変わったか
手作業なしで、 利用客の客単価・売上・利益が実数で並ぶ
手作業で全店分を伝票単位に切り出す必要がなくなり、業務目的のひとことで、クーポン利用客の客単価・売上・利益が実数で並ぶ。通常客単価をかけ算した概算ではなく、伝票単位の実数で振り返れる。分析結果の精度が、それだけで一段変わった。
実際の使い方
1業務目的を渡して、実数の振り返り表を作る
「先月配ったクーポンチラシ施策の効果を測定したい。利用率や売上貢献を把握したい」10:32
→ 利用率・客単価・売上・利益が、実数で並ぶ10:32
クーポンチラシ施策の振り返り（実数）伝票単位の実数
変数
実数
備考
配布枚数
数万部
—
利用率
X.X%
紙チラシの標準的水準（0.3〜1%）
クーポン利用客数
数百人
—
客単価
¥X,XXX
通常客単価より高め
獲得売上
数百万円
—
獲得利益
数百万円
プラス領域
💬 配布数万部のうち、利用率は X.X%（紙チラシの一般的な水準 0.3〜1%）に着地しています。 クーポン利用客の客単価が通常客単価より高めで、獲得利益はプラス領域です。
通常客単価をかけ算した概算ではなく、伝票単位でクーポン利用客だけを切り出した実数で振り返れています。
通常客単価をかけ算した概算ではなく、伝票単位でクーポン利用客だけを切り出した実数で振り返れています。
気付き業務目的1問で、配布枚数・利用率・客単価・売上・利益までが伝票単位の実数で返ってくる。指示していないのに「紙チラシの標準的水準」のような業界相場とのつき合わせまで添えてくる。この結果を起案資料の事前計画と並べれば、計画 vs 実数の振り返りがそのまま作れる。
効果があったポイント
業務目的を理解して、必要な分析を組み立てる
「ポスティング施策の振り返り」と業務目的のまま渡せば、配布枚数・利用率・客単価・売上・原価・利益・ROIまでAIが組み立てる。事前計画と同じ変数群で返してくれるから、計画 vs 実績の比較が即座にできる。
スマレジの伝票単位データを細かく同期
クーポン利用伝票だけを抽出 → その伝票の客単価・売上・原価を計算、というような細かい切り出しができるのは、伝票単位の生データが入っているから。既存BIや手作業スプシでは追いつけない粒度。
店舗別・月別・原価込みでの分解
「全体で効果があった」で終わらず、店舗別の利益差まで分解できる。次回の配布先・エリア・特典内容の判断材料として、経営会議でそのまま使える。
担当者の声
リアルな実数で取れた効果検証は、次の施策の自信になる
クーポンが何枚使われたかは POS で集計できても、その先のお客様の実際の単価・売上・利益までは、全店分を伝票単位で切り出す手作業が大きすぎて、通常客単価をかけ算した概算で振り返るしかなかった。 それが、チャットだけで実数が並ぶ世界に変わった。 これまで深さ10センチまでしか見えなかったところが、1メートルの深さまで見える。 その結果、次の施策を自信を持って進められるようになった。
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