月刊グリーンべると（26年11月号）取材記事

業界初！高度な分析法で施策を「数字」で判断

CFY、業界初の高度な分析法で販促施策を「数字」で判断支援するサービスを展開

• 株式会社CFYが、機械学習を活用した新たなマーケティング支援サービス『ハンソクカルテ』を展開
• 施策を数字で見極め、次の一手へつなげることを目的とした、業界初の販促効果分析サービス

背景：「なんとなく続けている」販促施策の課題

• 梶川弘徳代表取締役CEOは「『競合店がやっているから』『以前から続けているから』といった理由で、特定の販促施策を続けているケースが少なくありません。効果が分からなくても、『やらないこと』には不安があります。だからこそ、販促を判断する物差しが必要だと考えました」と話す
• 「当日の稼働だけでは、その施策が本当に効いたのか分かりません。曜日や天候、競合店の状況も考慮し、『この施策をやらなかったらどうだったのか』と比べ、その差を次の販促判断の材料にしてもらいます」と同社Webマーケティング部の植村拓哉部長は説明する

分析手法：「反実仮想分析」

• 施策を実施した場合としなかった場合を比べ、その影響を捉える手法を「反実仮想分析」という（※ある施策を実施した結果と、「もし実施していなかったらどうなっていたか」をデータから予測して比べ、その施策の影響を確かめる分析手法）
• 過去半年〜1年程度の営業データを活用し、50〜60程度の項目（曜日・天候・競合など）を組み合わせて、「こうした条件の日には、どの程度の稼働になりやすいか」を機械学習させる
• その上で、販促施策を実施した日の実際の稼働と、仮にその施策を行わなかった場合の予測稼働を比較する。差が小さければ上積みは限定的だった可能性があり、差が大きければ施策が稼働に寄与した可能性が高い

『ハンソクカルテ』の活用ステップ

1. 実施記録をそろえる：営業数値・イベント・広告の出稿記録
2. 機械学習で評価する：曜日・天気・競合などを機械学習で影響を推定
3. 次回の方針を考える：現場の確認と合わせて継続・見直し・検証

分析結果の見方

• 分析結果は「pt」で示され、「優先して継続検討」「条件をそろえて追加検証」「見直し候補」の3区分で整理される
• 表示例：A店 2026年3月4日 特定日「+148.4pt」。次回の判断につなげるため、費用・準備負担の確認や現場の反応と照らし合わせることが推奨される
• 施策フィードバック例：優先して継続検討（特定日+348.0pt、ゲストA演者来店+264.0pt、広告施策全体+624.0pt）、条件をそろえて追加検証（新台入替+72.0pt、取材企画E+96.0pt、ゲストC演者来店+88.0pt）、見直し候補（取材企画F-18.0pt、取材企画G-8.0pt、両店共通合同施策パッケージB-66.0pt）

意外な発見も：数字が全てではない

• 例えば、取材や来店企画、広告を実施し、当日の稼働が通常より高かったとする。しかし、そのすべてが販促施策の効果とは限らない。逆に、数字が振るわなかった施策が、実は稼働を下支えしていたケースもある
• 植村部長は「数字だけで施策の良し悪しを判断するわけではありません。費用や準備の手間、お客様の反応、現場の感覚なども含めて、総合的に判断することが重要です」と話す
• 判断がつきにくい場合は、曜日や告知方法など条件を変えて再度実施し、その結果を確かめることもできる

店舗と本部の「共通の物差し」に

• 分析結果は、店舗と本部、経営層との意思疎通にも使える。店長が施策を見直したい、あるいは継続したい際、数字を添えれば判断の背景を共有しやすい
• 梶川CEOは「現場を見ている人が状況を分かっていても、それを数字で説明できないことがあります。同じ物差しで話せれば、店長や販促担当者を助ける材料になります」との考えを示す
• 経験や感覚に頼る場面も多かった販促判断に、客観的な検証軸を加える。その積み重ねが、より精度の高い販促につながっていく

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