飲食店顧客をAIで「クラスタリング」する手法｜「常連・一見」を超えた分析と売上アップ術

はじめに

「ウチの店は、30代のサラリーマンが多いかな」 「常連さんはよく来てくれるけど、最近ちょっと減ったかも？」

多くの飲食店オーナーは、肌感覚で顧客層を把握しています。しかし、その「感覚」は本当に正しいのでしょうか？ また、すべてのお客様に同じクーポンを配り、同じメッセージを送ってはいないでしょうか？

現代のマーケティングにおいて、顧客を一括りに扱うのは非効率です。 「週末に家族で来る高単価なAさん」と、「平日のランチに一人で来るBさん」では、響くメニューもサービスも全く異なるからです。

そこで今、注目されているのが**AI（人工知能）による「顧客クラスタリング（グループ分け）」**です。 膨大な顧客データから、人間では気づかない「似たもの同士」のグループを自動で発見し、それぞれに最適なアプローチを行うことで、売上とリピート率を最大化します。

この記事では、専門的な知識がなくてもわかる「クラスタリング」の仕組みと、飲食店が実践すべき具体的な分析手法、そしてアクションへの落とし込み方を徹底解説します。

1. そもそも「クラスタリング」とは何か？

クラスタリング（Clustering）とは、混ざり合ったたくさんのデータの中から、「特徴が似ているもの同士」を集めて、いくつかのグループ（クラスター）に分けるデータ分析の手法です。

従来の「セグメンテーション」との違い

従来の手法（セグメンテーション）は、人間が「仮説」を持って分けます。

• 「20代」「女性」「会社員」などで分ける。
• 欠点：「20代女性」の中にも、「ガッツリ食べたい人」もいれば「ヘルシー志向の人」もいます。属性だけではニーズが読み取れません。

AIによる「クラスタリング」の凄さ

AIは、年齢や性別だけでなく、購買履歴や来店頻度などの行動データをもとに、人間には見えない「隠れた共通点」を見つけ出します。

• 「平日夜に、2名で来店し、必ずワインをボトルで頼む層」
• 「ランチ利用のみだが、新メニューが出ると必ず注文する層」
• 「半年に1回しか来ないが、1回の会計が5万円を超えるVIP層」

このように、「行動（事実）」に基づいて顧客を分類できるのが最大の特徴です。

2. 飲食店で有効な「4つのクラスタリング」モデル

では、具体的にどのような切り口で分ければ売上につながるのでしょうか。飲食店で鉄板の4つのモデルを紹介します。

① RFM分析（基本のロイヤリティ分類）

最もポピュラーな手法です。以下の3つの指標で顧客をスコアリングし、ランク分けします。

• R (Recency)：最新来店日（いつ来たか？）
• F (Frequency)：来店頻度（何回 来たか？）
• M (Monetary)：購入金額（いくら使ったか？）

【AIが作るクラスター例】

1. ロイヤル顧客（R高・F高・M高）：お店の宝。特別扱いすべき層。
2. 離脱予備軍（R低・F高・M高）：以前は常連だったが、最近来ていない。最優先でフォローが必要な層。
3. 新規成長株（R高・F低・M中）：最近来始めた有望株。2回目・3回目の来店を促すべき層。

② 利用シーン別クラスタリング（Needs）

「誰と、いつ、どのように使っているか」で分類します。予約データや注文内容からAIが判別します。

• 平日ソロランチ層：スピードとコスパ重視。
• 週末ファミリー層：子供向けメニューや広めの席重視。
• 接待・会食層：高単価、個室、静かな接客重視。
• 記念日・ハレの日層：年に1回だが、高額なコースとサプライズ重視。

これらを分けることで、「接待層」に「激安クーポン」を送ってブランド価値を下げてしまうようなミスを防げます。

③ 嗜好（好み）クラスタリング（Taste）

注文データ（POS）から、味の好みを分析します。

• 新商品ハンター：「期間限定」「新メニュー」に反応する層。
• 定番保守派：いつも同じ「唐揚げ定食」しか頼まない層。
• アルコール主役派：料理よりもお酒の売上比率が高い層。
• 健康志向派：サラダや低糖質メニューを好む層。

④ 感度・反応率クラスタリング（Response）

販促への反応度合いで分けます。

• クーポン反応層：割引がないと動かない層。
• イベント好き層：周年イベントや参加型イベントには必ず来る層。
• ロム（ROM）層：メッセージは読むが反応しない層。

3. 分析を「アクション」に変える具体策

クラスタリングは、分けただけでは1円にもなりません。それぞれのグループに「刺さる」アプローチを行うことで初めて価値が生まれます。

ターゲット1：【離脱予備軍】への「呼び戻し」

かつての常連だが、足が遠のいている層。

• アクション： 「〇〇様、ご無沙汰しております。以前お好きだった『旬の牡蠣』が入荷しました」というパーソナライズされたDMやLINEを送る。
• ポイント： 単なる「全員向けクーポン」ではなく、「あなたのことを覚えています」というメッセージが響きます。

ターゲット2：【平日ランチ層】の「ディナー引き上げ」

昼は来るが、夜に来たことがない層。

• アクション： ランチの会計後に、「夜のメニューの魅力」を伝えるチラシを渡す、またはLINEで「夜限定・お疲れ様ビール1杯無料」クーポンを配信する。
• ポイント： 店舗周辺の企業で働く彼らを、夜の宴会需要に取り込む戦略です。

ターゲット3：【VIP・ロイヤル層】への「特別扱い」

売上の大部分を支える優良顧客層。

• アクション： 裏メニューの案内や、限定イベントへの招待状を送る。割引ではなく「特別体験（ステータス）」を提供する。
• ポイント： この層に安売りクーポンを送ることは逆効果です。承認欲求を満たすことが重要です。

4. 飲食店でAIクラスタリングを実現するツール

「難しそう」と思われるかもしれませんが、今はPOSレジや予約システムに標準搭載されている機能で十分可能です。

① TableCheck（テーブルチェック）

予約管理システムの大手。強力な顧客管理（CRM）機能を持っています。

• 特徴：顧客の来店回数や利用金額だけでなく、「キャンセル回数」や「アレルギー情報」なども含めて管理。リピーターのランク付けが自動で行えます。
• 公式サイト：TableCheck

② ebica（エビカ）

グルメサイト経由の予約も一元管理できるシステム。

• 特徴：POSレジと連携することで、「誰が・いつ・何を頼んだか」まで分析可能。RFM分析に基づいた顧客セグメントを可視化できます。
• 公式サイト：ebica

③ LINE公式アカウント（＋拡張ツール）

最も身近なツールです。標準機能でも「性別・年齢・地域」の推計データは見られますが、拡張ツールを入れると強力になります。

• Lステップ / Liny： LINE内での行動（どのボタンをタップしたか、どのクーポンを使ったか）に基づいて自動でタグ付け（クラスタリング）し、セグメント配信を行うことができます。
• 公式サイト：Lステップ

5. 導入時の注意点：「データ」に使われないために

AI分析を導入する際、陥りがちな罠があります。

• 目的を見失わない 「分析すること」が目的になってはいけません。「誰に何を売って、どう喜ばせたいか」というお店のコンセプトが先にあり、それを実現する手段として分析があります。
• データの「量」を確保する AIが正確にクラスタリングするには、ある程度のデータ量が必要です。まずは会員登録を促し、顧客データを蓄積することから始めましょう。
• アナログな「目」も忘れない データ上は「離脱客」でも、実は「入院していただけ」かもしれません。AIのデータはあくまで参考値とし、現場での会話やアナログな接客で得た情報で補完することが大切です。

まとめ

「すべてのお客様を大切にする」 これは接客の精神としては正しいですが、マーケティング戦略としては間違っています。

AIによるクラスタリングは、お客様を差別することではありません。「一人ひとりのお客様のニーズを深く理解し、それぞれに最適な『おもてなし』を届ける」ための技術です。

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