【飲食チェーン】精度90%以上で30日先までの300店舗の日別来客数予測を実現

概要

コロナ禍からの急回復によるパート・アルバイトの不足から、本部や店舗業務の標準化、省力化に取り組む必要がありました。

解決したい課題

従来は各店舗の店長が作成した売上予算を本部で集計して売上計画を策定していました。
店長毎に属人的な手法で予測していたため、予測にばらつきが生じていました。
またコロナ禍からの急回復で人手不足となり、店長業務が逼迫。
売上予測の標準化と省力化も同時に進める必要がありました。

解決策・効果

過去13か月分のPOSデータや気象データなどから30日先までの全店(300店以上)の日別・店舗別の客数・売上を予測する仕組みを構築。
人による予測では全店平均で80%台にとどまっていた予測精度が、AIによる予測では90%台に向上しました。
また予測の見直しもタイムリーに行えるようになったため、発注や仕込み、シフトの見直しにも活用できるようになりました。

<導入イメージ>