AI 分析

直近 30 日 / 先月比

新規のお客様が 2 回目に来ていない

新規再来率 先月58%
今月44%
差−14pt
  1. 1問題

    • 新規のお客様が 2 回目に来店した割合が、先月の58%から今月44%まで下がりました。
    • 今月 2 回目の目安(初回から 45 日)を迎えた新規客18名のうち、再来は8名です。
  2. 2原因

    • 下がっているのは新規のカラー客です。特に佐藤が担当した新規カラー客は30%で、店舗全体を−14pt下回っています。
    • 佐藤の次回予約率は32%で、店舗全体の65%より低い状態です。
    • カラーは 6 週前後で根元が気になりますが、次の来店時期が伝わらないまま間隔が開いています。
  3. 3改善施策

    • 佐藤が担当した新規カラー客に、施術から 35〜45 日でフォローの連絡を送ります。
    • 施術の終わりに「次は◯週間後が目安です」と口頭で伝え、その場で次回予約を取る流れにします。
    • 会計時の次回予約を全員の手順に入れ、朝礼で前日の予約取得率を共有します。
  4. 4期待できる効果

    • 再来率が先月の58%に戻ると、来店は月に約3件増えます。
    • 今の客単価12,793円で計算すると、売上は約38,000円増える見込みです。

カラーと一緒のトリートメントが減っている

同時率 先月43%
今月31%
差−12pt
  1. 1問題

    • カラーのお客様がトリートメントも一緒に受けた割合が、先月の43%から今月31%に下がりました。
    • 今月のカラーの来店45件のうち、トリートメントの同時利用は14件です。
  2. 2原因

    • 田中の同時率が9%で、店舗平均を−23pt下回っています。
    • 同じカラーの客層でも山本は60%あり、提案の有無が差になっています。
    • トリートメントが単品のメニューとしてしか見えておらず、カラーの受付時に選ぶ機会がありません。
  3. 3改善施策

    • カラーとトリートメントをセットのメニューとして先に見せ、受付時に選べるようにします。
    • 山本の声のかけ方をそのまま共有し、カラーの放置時間に髪の状態を一緒に見る流れにします。
  4. 4期待できる効果

    • 同時率が 40% に戻ると、トリートメントは月に約4件増えます。
    • トリートメント3,800円で計算すると、売上は約15,000円増える見込みです。

来店周期を過ぎたお客様が戻っていない

既存客再来率 先月85%
今月75%
周期を過ぎた方37名
  1. 1問題

    • ご自身の来店周期を過ぎたお客様が37名います。うち15名は 30 日以上過ぎています。
    • 既存のお客様の再来率は先月85%から今月75%になりました。
  2. 2原因

    • 今月の来店のうち次回予約が入っていないのは35%です。予約のない回が続くと間隔が開いたまま戻りません。
    • 担当別では佐藤の担当が19名と最も多く、次回予約の取り方に差が出ています。
    • 平均来店周期は先月の41日から今月45日に伸びています。
  3. 3改善施策

    • 周期を 30 日以上過ぎた方から順に、担当者の名前でフォローの連絡を送ります。
    • 文面は顧客一覧の「メッセージを作成」から 1 名ずつ用意できます。1 日 10 名ずつ進めます。
  4. 4期待できる効果

    • 37名のうち 20% が戻ると、来店は約7件増えます。
    • 今の客単価12,793円で計算すると、売上は約90,000円増える見込みです。

御社の数字で、御社の「今日やること」を出せます。

このデモは型の見本です。AI n' X は、御社の仕事の流れと今あるデータに合わせて、この仕組みをゼロから作り直します。

  • 御社に実装するとできること
  • 予約・レジのデータから、毎朝「今日やること」が届く
  • 失客リスクのお客様の自動抽出と、フォロー文面の作成
  • メニューのセット率・再来率の見える化と改善案
  • スタッフ別の指標と、改善テーマの自動作成
  • 価格表や文言は、御社の運用に合わせて設計

このデモの数字は架空の店舗のサンプルデータからの推計です。AI の文面は台本です。