2025年10月– date –

この記事の概要 新商品の“やめどき”を感覚でなく数値で決める。3つのゲートとテストLTVで、続ける・直す・やめるを判断します。 本文ダイジェスト トライアル率・7日リピート率・28日リピート率の3つを“ゲート”として設定。2つ以上クリアで継続、1つなら改...

この記事の概要 リピートは“感覚”でなく“構造”で見る。7日・14日・28日の簡易コホートで、どこで落ちているかを見える化します。 本文ダイジェスト POSタグや紙のスタンプでも、簡単にリピート追跡はできます。たとえば初回120人中、7日後30人（25%）、28...

この記事の概要 新商品は“当てる”より“食べてもらう”。試食・レビュー・セット販売の3本柱で、最初の3週間を設計します。 本文ダイジェスト トライアル率（試食→購入率）を高めるには、配り方・声がけ・POPの統一がカギ。レビュー5件を短期で集めれば、検...

この記事の概要 感覚ではなく“粗利/円”で判断する。レビュー促進とクーポン施策のROIを比較し、来週の実行計画に落とし込みます。 本文ダイジェスト 施策の効果は「いくら使って、いくら返ってきたか」で整理。レビュー促進（ROI=3.5）とクーポン（ROI=1.2...

この記事の概要 レビュー促進か、クーポンか――。“選ばれる確率”という視点で、どちらが本当に効くのかを検証します。 本文ダイジェスト レビューは“評価・件数・新しさ”を通じて中長期の勝率に効き、検索上でも見栄えを高めます。一方、クーポンは短期的な...

この記事の概要 “なんとなくの感触”を数字で検証。レビュー促進とクーポン施策、どちらが効くかを週替わりで公平に比べます。 本文ダイジェスト 交互週ABテストで、レビュー促進とクーポン施策の「勝率」を実測。A週とB週を同曜日で比較し、客数・点数・単...

この記事の概要 値上げの副作用を防ぐ鍵は、“価格フェンス”の設計にあり。時間帯・曜日・セット販売を使い、粗利を守りながら選ばれる店へ。 本文ダイジェスト 朝・昼・夕、平日・週末で異なる客層に合わせて価格や提案を出し分け。「朝は単品」「夕方はセ...

この記事の概要 値上げも値下げも、勘ではなく“テスト”。2つの価格結果から、需要の弾力性と最適価格帯を仮推定します。 本文ダイジェスト たった2回の価格テストで、「どこまで上げても大丈夫か」を数字で推定。200円→210円の結果から弾力性−1.82、粗利は...

この記事の概要  値上げも値下げも“賭け”ではなく“実験”に。ChatGPTが、価格変更の影響を客数と客単価に分けて見える化します。 本文ダイジェスト 売上を「客数×客単価」に分けるだけで、価格変更の影響を数値で把握可能。たとえば200円→210円でも、客数減...

この記事の概要 「欠品リスク◯％以下」で在庫を決める。ChatGPTが“なんとなくの勘”を、確率で支える実務ツールになります。 本文ダイジェスト 過去30日の販売データから、明日の販売数と欠品リスクを確率で推定。平均販売48個なら、60個以上売れる確率は約...