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STORE PERFORMANCE ANALYTICS

“何となく忙しい”を、
出勤を決めるデータへ。

曜日×時間帯の予約傾向、接客数、平均分数、キャスト稼働を可視化。女性を厚く配置すべき時間と、改善すべき時間が見えてきます。

2か月無料で試す日々の予約データから自動集計
曜日×時間帯直近90日の傾向キャスト別稼働
DEMO
CAST NOVA店舗稼働分析
STORE HEATMAP / LAST 90 DAYS

曜日 × 時間帯の予約傾向

12141618202200
最も予約が集中金曜 20:00〜23:00出勤を+2名推奨

売上が伸びないのは、女性が足りないからか。
それとも、出勤する時間がずれているからか。

予約と出勤を重ねると、
次に変えるべき場所が見えてきます。

TIME & DAY ANALYSIS

店舗の波を、時間単位で捉える。

日別の売上だけでは見えにくい、曜日と時間帯の組み合わせを確認できます。

01 / PEAK TIME

忙しい時間を知る

予約が集中する曜日と時間帯をヒートマップで把握。出勤を厚くする根拠になります。

02 / QUIET TIME

弱い時間を知る

予約が少ない時間を確認し、出勤調整・広告・キャンペーンを検討できます。

03 / PERIOD

直近90日で傾向を見る

一日の偶然ではなく、一定期間の実績をもとに傾向を判断できます。

30日60日90日予約 684件を集計
04 / COMPARISON

予約数と出勤数を比較

需要に対して女性が足りていたか、出勤が多すぎなかったかを照らし合わせます。

予約数 92出勤数 68金曜夜は出勤不足

STAFFING DECISION

「もっと出てほしい」を、
具体的な時間の提案へ。

店舗の需要と女性本人の得意時間を重ねれば、ただ出勤を増やすのではなく、結果につながりやすい出勤を提案できます。

店舗のピーク金曜 20〜23時
×
あかりの強い時間金曜 20〜23時
相性が高い
キャストプロデュース機能を見る ↗
DEMOSTAFFING RECOMMENDATION

出勤配置の確認

18時適正出勤 5 / 推奨 5
20時不足出勤 6 / 推奨 8
22時不足出勤 4 / 推奨 7
00時多め出勤 6 / 推奨 4
20〜23時の出勤を2名増やし、
0時以降を調整する余地があります。

CAST PERFORMANCE

店舗全体から、
女性一人ひとりの動きへ。

接客人数だけでなく、出勤時間、平均分数、リピート率、時間効率を並べて確認できます。

キャスト接客人数平均分数出勤時間リピート率時間効率
あかり50人80分155h60%0.32件/h
みさき47人75分142h52%0.33件/h
ゆうな42人95分168h64%0.25件/h
さくら38人70分110h45%0.35件/h

※数値だけで評価を決めるものではありません。面談や出勤提案の判断材料として利用します。

FROM DATA TO ACTION

分析を、次の営業へつなげる。

1

出勤を調整

需要が高い時間に女性を厚く配置

2

面談に活用

本人の得意時間と改善点を共有

3

受付を改善

空きが生まれる時間の提案を強化

4

施策を検証

変更後の予約・稼働を再度確認

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FAQ

よくある質問

ヒートマップは何のデータを使いますか?

CAST NOVAに登録された予約・接客データをもとに、曜日と時間帯の傾向を集計します。

期間を変えて分析できますか?

指定した集計期間に合わせて店舗の傾向を確認できます。

キャストごとの稼働も確認できますか?

はい。接客人数、平均分数、出勤時間、リピート率などをキャストごとに確認できます。

システムが自動で人事評価を決めますか?

いいえ。データは店舗の判断や面談を支える材料です。最終的な評価や出勤方針は店舗で決定してください。

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忙しい時間を知り、
必要な場所に出勤をつくる。

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