期待される成果
待機離脱客の見えない損失
3人以上が並ぶと約25%のお客様が諦めるという研究があります。こうしたお客様はPOSに記録されませんが、実際の売上機会を失っています。キャッシュレス決済が普及した今、待ち時間への敏感さは以前より高まっています。メニュー配置・モバイル注文への誘導・スタッフ配置の最適化が処理を速める鍵です。
+19%
待機客の購入転換率
-22%
平均待ち行列の長さ
-31%
待機離脱客数
* 数値は実際の運用事例を説明する例であり、現場条件により異なります。
先に読むシグナル
結果の前に読む三つのシグナル
01待機離脱客の規模を把握できない
店の前を通り過ぎる・行列を見て諦めるお客様を測定できないため、実際の需要規模が分かりません。
02ボトルネック区間の識別が難しい
注文・決済・受け取りのどの段階に待ち時間が集中しているか分からず、改善点を特定しにくい状態です。
03動線混雑による不便
注文待ちの列と受け取りエリアが重なると混雑が増します。データがなければ動線の組み替えも判断しにくくなります。
実際の画面
こんな画面で確認できます
01 検知 · saai care
待ち行列の長さと離脱客をリアルタイム把握
入口とレジのカメラで待ち行列の人数と離脱客数を自動集計します。行列が閾値を超えた場合に即座に通知を送信します。
ⓘ画面は例であり、実際のサービスと異なる場合があります。
Before · After
結果を後から確認する運営から、シグナルを先に受け取る運営へ
先に気づく運営
saai care · saai insight · saai agent待機中の離脱客を減らし、注文から提供までの流れを最適化する方法です。
- 待ち行列の長さと離脱客をリアルタイム把握
- 待機パターン分析とボトルネック把握
- 待機最小化のための運営提案
判断フロー
シグナルから実行連携まで、根拠をつなぎます
01 · 01 検知 · saai care
待ち行列の長さと離脱客をリアルタイム把握
入口とレジのカメラで待ち行列の人数と離脱客数を自動集計します。行列が閾値を超えた場合に即座に通知を送信します。
02 · 02 分析 · saai insight
待機パターン分析とボトルネック把握
時間帯別の待機人数・平均待ち時間・離脱率を把握します。注文・決済・ピックアップの段階別所要時間を比較し、ボトルネック区間を特定します。
03 · 03 実行連携 · saai agent
待機最小化のための運営提案
待ち行列が基準値を超えると追加レジオープンの案内を送信します。ピーク予測データに基づき事前に準備し、待ち発生自体を減らす戦略を提案します。
運営の根拠
現場の場面と結果を一緒に見ます
- 特許103件の技術検証
- SOC 2 · PIPA 認証・遵守
- 累計1,700台以上のカメラ接続
- 8+ パートナーブランド
私たちの空間にも適用できますか？
現在のCCTV環境と空間の規模をお知らせください。適用の出発点を一緒に検討します。
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