以下、先週予約した人たちの内訳
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いつから来てくれてるお客さんか↓
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単価↓
この週の数字は243名269食。
上記(予約者)は総来店数の12%。
母数が少ない。
更に予約してまで食べたいという上位層なので、偏りもある。
分析対象としてはかなりビミョウだが、体感も踏まえると、サムゲタンが最低でも1%(2-3食)のカレー新規獲得には貢献した可能性はある（厳密には、その人たちが3/31までに3回カレーをリピートしてくれて初めて、本当に効果があったと言える）
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先日、店頭で、遅がけに来られたご新規さんが「先週サムゲタン見て知ったが完売で買えなかったからその日はチャイだけ買って帰って、今日はカレーをリベンジで買いに来たんです」と教えてくれた方が1名おられた。
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この方は予約者ではないので上記円グラフには反映されてなくて、かつこちらからヒアリングしていたわけでもなく、自ら話してくださった方だった。(サムゲタン週は行列でいっぱいいっぱいだったので、この女性のチャイのことを覚えてるスタッフは誰もいなかった）
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こういう声＋グラフの数字の微増を見ると、暗数もあるとして、どんなに少なくとも3食くらいはカレーに貢献したのかな？という気もする。
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前提として、サムゲタン自体の単発売上UP効果は十分にあった。(やった週に3ヶ所で売上記録を更新したため)ただ、あくまでサムゲタン屋じゃなくてカレー屋なので、通常時のカレーリピートに繋がらないと、真の意味でこの施策の工数対効果が合ったとは言えない。
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そもそも、この1000件の購買データはどのように分析すれば利益に直結しそうな手がかりを得られるのだろうか。購買データ分析といえばECかと、ECの分析法も見てみたが、、、
(↓画像はRFM分析）
（数学アレルギーが、、、、）
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このRFMをそのまま使うのはムリそう。というのも、お客さんの中には、たとえば、確実に行ける日は事前予約しておいて、どうなるかわからない時は（キャンセルするのは申し訳ないので）予約せず当日来店で買う、という常連さんも複数名おられる（特に病院に多い印象）
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つまり、予約が入らなくなった＝休眠や警戒とも限らないため、RFM分析ではうまくハマらない。
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また、購入単価が高い人の単純な分析も、あまり意味はないかもしれない。
購入単価が高い人には3種類ある。
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1.職場まとめ買いおつかいパターン
2.自分消費（差入含）でカレー複数買い
3.ドリンク等オプションをつける
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もっとも数値をブレさせるのは1で、たとえば「以前はまとめてAさんが職場のみんなの分も8食予約していたが、段々みんなもハマっていって（？）Aさんが出勤しない日は、BさんやCさんが自分たちで予約するように変化していった」みたいなケース。
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この場合、分析した表面数値上は人数（頭数）は増え、逆に単価は下落するが、実質、リピーターさんの質も数も何も変わっていない。
（個人的には、団体さんは、主導者が休んだり主導者に不満足がたまると一気に４食5食失注するリスクがあるので、最初は口コミからの紹介新規で連れだってきてほしいが、その後は、段々と個人個人でバラけて単独で買っていくようになってくれるのが理想だと感じる)
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みたいなことをアレコレ考えると、数字を分析するよりも、ひとりひとり（UU）を起点に行動変化にフォーカスをあて、かつ週替わりメニューとクロス分析したり、それに更に曜日を掛け合わせて見た方がいいのかも？
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たとえば、LTVの高い上位20％を切り出してみて、いつごろから（どの週替わりメニューの時から）予約をし始めたのか？それは他の曜日でも起きたことか？特定曜日のみの傾向か？など…
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体感では、①オフィス街で、②行列ができ、③かつ完売で5名以上お断りし、かつお断りした方々に、④お品書き手紙を、⑤予約打診トークと共に、全員に徹底して渡せたという5条件が揃った時には、ほぼ確実に、翌週の新規予約が１なり2なり増える気がする。
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でも、完売お断りの対象が病院のドクターや看護師さんだった場合は、発生確率が一気に落ちる。しかし、病院でも、お相手が、流通部署などの事務方や、併設大学、理研、ラボ、調剤薬局の方などだと、オフィス街と同様に、翌週新規予約に繋がりやすい気がする（ログはとれてないのであくまで体感）
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数学は万年赤点で、ナニをどう切り分けるといいのか？がまだ手探りで、アマゾンで高評価なデータ分析書を探したら、目次を見ただけで挫折した(꒪⌓꒪)
回帰分析？決定木？ランダムフォレスト？なにそれ新しい香水の名前…？（知ってる単語が一個もない）
ECやWEB改善と違い、平日ランチのトラックでは、予約時の名前と顔を一致させた相手に毎週会える。利益向上のためのベストな分析の軸orフレームさえ見つかれば、口頭で追加ヒアリングもできるし、そうすれば、利益を増やすための再現性のあるアクションを見つけられるかもしれない。
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たとえば、5名で来たけど3食しか残ってなくて「やっぱじゃあいいです」と５名失注するようなケースは、どの曜日でも起きる。自分もサラリーマン時代は、複数人で連れ立っていくときにこういうことがあった（店内飲食だが）
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となると、日常的にランチを４〜５名メンバーでとることが多い人は、日常的にこの気まずい体験が「不」となっていて、事前に確実に人数分を押さえておけるということ自体が（カレーの味以上に）付加価値となり、根強いリピート受注を支えている可能性もある。
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他の視点では、それぞれ、みなさんが生活リズムに沿って、予約を入れてくるので、受注メールが飛んでくる曜日や時間帯も、人によってパターンがある。そこに追加ヒアリングをかければ生活リズム自体が透けてきて、そこに新たなサービスや商品開発のヒントを見出せるかもしれない。（実際に、雑談してるだけでも、朝は必ずなか卯で定食を食べる人、タリーズでコーヒーを買う人、など、消費行動が見えることがあるので）
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フードトラックは体力的な限界もあるので、店主もいつかは閉業なり考えることになると思うが、せっかくの顧客データと顧客基盤、何よりお財布を握りしめてってくれているお客さんが月1000人もいるのに、その方々にお届けできなくなるのはもったいない。
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PMOEX新大阪のベンダーさんを視察して衝撃だったのが、ベンダーさんの常連さんとうちの常連さんは、なんと10％くらいしか被ってなかった（遠目で視力も悪かったので全員の顔が確実に見えなかったが、どんなに多くても20%以内だと思う）
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つまり、それぞれの個性に惹かれて、それぞれの曜日にお客さんが集まっているので、車が変われば、顧客基盤も一旦はリセットと考えた方がよさそう（一回は新しい店にもきてくれるだろうが、毛色が違えば当然次回からリピートはない）
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ベンダーさんに並ぶ人の所作からするに、ベンダーさんの常連さんは70％〜90％くらいで、ほぼうちと似たような感じだった。常連さんのことを考えると、ただの閉業でなく、売却なりの道も探る必要があるのかもしれない。