ここ最近DXという言葉をよく耳にする機会が増えました。
当社は、ソフトウェア開発会社なので、設立当初の25年前からDX（デジタルトランスフォーメーヨン）に携わってきたのですが、昔からデータ分析に力を入れよとするのは、売上・利益を伸ばしたい、もしくは無駄を省き業務の効率を良くしたい、あとは、管理をしっかりさせ不正防止に役立てたい、という動機が殆どです。
現状に満足していれば、わざわざシステムを導入てまでデータ分析をしようとは思わないわけで、ここ最近DXという言葉をよく耳にする湯になったのは、恐らく、コロナや円高の影響で業績が悪化している企業が増えてきたのでしょう。
クラブ管理システムVENUSにも以前は、様々なデータ分析機能を搭載しましたが、コロナ以前は、それなりに客の呼べる女子キャストがいれば、売上を確保できたのでそれらの機能は、全く使われませんでした。逆に難しいシステムという印象を与えてしまい逆効果になってしまったので分析機能を無くした事があります。
しかし、最近では、業界全体で集客が厳しくなり、DXという言葉を耳にする機会が増えた為キャバクラ営業において、データを有効に活かしたいという問い合わせを頂くようになりました。
実際にデータを活かして何が出来るか？という所なのでしょうが、収集したデータによりその用途は異なるでしょう。自社、自店を色々な角度から実態を数値化する事により、業務の効率化を図ったり、新商品の開発をしたり、集客に繋げたりできるのですが、キャバクラ業界も同様にデータを活かす事で、様々な事が出来ると思います。
例えば、お店の集客が厳しくなると女子キャストの給与負担が大きくなるので、お店としては暇な曜日はあまりキャストを出勤させたくないと、そう思ってしまうでしょう。しかし、実際にはキャストの出勤と売上が密接な関係にあるのがキャバクラです。繁盛店では、その辺を考慮しながら、キャストの出勤を調整します。
これは、VENUSの「月間キャスト出勤リスト」という集計表ですが、出勤しているキャストのランクで売上が大きく変わるのが解ると思います。表にあるランクはAAは1日平均A指名3本以上、A/2本、B/1本・・という設定になっています。Data1は、Aランク以上のキャスト出勤しておらず、Eランクのキャストが多く出勤しています。Data2は、AAランクのキャストが出勤しBランクのキャストも多く出勤しています。この出勤状況によって、売上が大きく変わるのがわかると思います。これらの統計を見ながら、確保できる売上を予想して、キャストの出勤シフトを調整する事により、待機席を温めるだけで給料を支払うケースが減り、キャスト給与比率を下げる事ができます。
この他にも分析機能を搭載していますが、現状のVENUSが持っているデータを活用すれば、ほかにも色々と機能を搭載できます。少しずつ機能を増やして行こうと思っていますので、楽しみにしていてください。また、ご要望がある場合、ご一報頂ければ、内容によりますが考慮したいと思います。
※上記表で、「当日売上」より「当日キャスト売」の方が売上が多い場合は、担当者が不正処理をしている可能性がありますのでご注意ください。