「デイブ＆バスターズ」は、アメリカを代表するエンターテインメント＆ダイニングスポットであり、「食べて、飲んで、遊んで、観る」というコンセプトのもと、全米177カ所の店舗で、レストラン並みの料理と広々としたゲームコーナーを併設しています。 同社のデュアル収益モデルと、30,000平方フィートから70,000平方フィートを超える広さを誇り、複数の入口を備えた大規模な施設では、飲食とエンターテインメントの両面で優れたサービスを提供するために、顧客の流れや混雑状況を正確に把握することが求められています。
課題
長年にわたり、デイブ＆バスターズは手作業によるプロセスと代用指標に依存していました。アーケードの「パワーカード」のスワイプ数を客足の指標としていましたが、これによりゲームを楽しむ客は把握できても、主に食事目的で来店した客は把握できず、大きな盲点となっていました。 各店舗のゼネラルマネージャーは、ハンドヘルドのカウンターを使って収容人数を数えていましたが、これは時間がかかり、不正確な作業であり、スタッフがお客様への対応から離れざるを得ない状況でした。実際の来店客数をリアルタイムで把握できないため、各店舗では人員配置の最適化、飲食客とゲーム客の区分、データに基づいたレイアウトの決定、そして正確な予測を行うことに苦労していました。
解決策
Dave & Buster'sは、全177店舗にRetailNextのTraffic Analyticsを導入し、直接入口やショッピングモールに接続された入口を含むすべての入口にセンサーを設置するとともに、そのデータを自社のBIツールおよびデータレイクアーキテクチャと統合しました。 センサーは、総来客数、店内混雑状況、入店パターン、顧客の流れを捕捉し、そのデータはWebダッシュボードとモバイルアプリの両方を通じて表示されるため、マネージャーは場所を問わず、リアルタイムで店舗の状況を確認できるようになりました。
成果
マネージャーは、スマートフォンから即座に客席占有率を把握できるようになり、手作業による人数カウントが不要になったことで、スタッフは顧客体験の向上に注力できるようになりました。実際の来店客数データは、過去の売上や天候データと並んで、人員配置の決定やAI／ML予測モデルの新たな入力要素となりました。また、全177店舗にわたる透明性の高まりにより、店舗間の業績ベンチマークやベストプラクティスの共有が可能になりました。
