Customer Trend Analysis
男女比率の変化、年代別の増減、グループ数の変化、リピート率・リピーター数、天気・気温との相関を徹底分析し、課題と対策を提示します。
6月 男女比
49:51
計39.8人/日・均等
7月 男女比
50:50
計46.3人/日・均等
8月 男女比
52:48
計44.8人/日・男性増加
9月 男女比
57:43
計46.0人/日・男性偏重
女性客の変化
20.2→19.9人
6月→9月（絶対数は横ばい）
男性客の変化
19.6→26.1人
6月→9月（+6.5人・+33%）
月別 男女客数の推移（人/日）
女性は6〜9月でほぼ横ばい。男性が7月に急増しそのまま維持。男女比が均等から男性偏重へシフト。
男女比の変化（%）
6〜7月はほぼ50:50だったが、8〜9月に男性比率が急上昇。
女性の内訳変化（6月 vs 9月）
20代女性が最大の減少層（−1.2人・−21%）。50代女性も減少（−1.5人・−39%）。
「男女比の変化は女性が減ったのではなく、男性が増えた」——ただし20代女性だけは実数で減少
女性の絶対数は6月20.2人→9月19.9人とほぼ横ばい。男性が19.6→26.1人に増えたことで比率が変わった。ただし20代女性だけは5.6→4.4人（−21%）と実数で減少しており、SNS経由の若い女性新規層の流入が細っていることを示す。
30代男性（6→9月）
+1.9人/日
7.2→9.2人（+27%）最大増加
50代男性（6→9月）
+1.4人/日
2.8→4.2人（+48%）
20代女性（6→9月）
−1.2人/日
5.6→4.4人（−21%）
50代女性（6→9月）
−1.5人/日
3.8→2.3人（−39%）最大減少
7月 最多層
30代女
8.1人/日（全期間ピーク）
9月 最多層
30代男
9.2人/日（全期間最高値）
月別 年代別来客数 - 男性（人/日）
30代男性が一貫して増加。50・60・70代も9月に増加→中高年男性の固定客化が進んでいる。
月別 年代別来客数 - 女性（人/日）
7月に全年代でピーク→8月以降減少。特に20代・50代女性の落ち込みが大きい。30代女性は比較的維持。
6月→9月 年代別 増減（人/日）
緑＝増加・赤＝減少。30代男・50代男が最大増加、50代女・20代女が最大減少。
30代男性が+1.9人（+27%）と一貫して増加——中核固定客が育っている
30代男性は6月7.2人→9月9.2人と右肩上がり。リピーター化に最も成功している主力層。この層のリピート頻度をさらに上げる施策（スタンプカード・LINE限定案内）が最も効率的。
20代女性（−21%）・50代女性（−39%）が大きく減少——女性新規流入が停滞
20代女性はSNS経由の新規来店の主な起点。この層の減少は新規グループ来店の縮小と直結している。50代女性も減少しており、幅広い女性層へのアプローチが必要。
6月 総組数/日
30.6組
1人67% 2人23% 3人+11%
7月 総組数/日（最良期）
31.1組
1人61% 2人29% 3人+10%
8月 総組数/日
28.5組
1人64% 2人24% 3人+12%
9月 総組数/日
29.5組
1人66% 2人24% 3人+10%
2人組（7月）
9.0組/日
全期間ピーク
2人組（9月）
7.0組/日
7月比 −22%
月別 グループ構成（組数/日）
7月が最もグループ客が多く最良期。8〜9月は1人客比率が上がり2人組が減少。
グループ構成比の月別推移（%）
7月に2人組29%→9月24%に低下。1人客比率が上昇中。
1人・2人・3人+ 絶対数の推移
1人客は安定。2人組の増減がランチ客数変動と連動。
2人組（9.0→7.0組、−22%）の減少がランチ客数低迷の最大要因
1人客は安定している一方、2人組グループが7月9.0組→9月7.0組と最大の減少幅。「友達を誘って来る」新規グループ層が減っており、これがランチ客数全体の変動とほぼ連動している。
5月 リピート率
24.8%
（SQUARE参考値）
6月 リピート率
23.9%
（SQUARE参考値）
7月 SQリピート率
33.0%
リピーター6.7人/日
8月 SQリピート率
37.3%
リピーター8.2人/日
9月 SQリピート率
40.7%
リピーター8.6人/日
リピーター数増加
+1.9人/日
7月6.7人→9月8.6人（+28%）
月別 リピート率・リピーター数の推移
リピート率・リピーター数ともに右肩上がり。ただしランチ客数は伸びておらず「新規が消えてリピーターが残る」構造。
ランチ客数の内訳：新規 vs リピーター
リピーターは増加一方。新規が4月後半30人→9月17.5人に激減。これが根本問題。
リピーター数が7月6.7人→9月8.6人へ+28%増加——固定客の土台は育っている
リピーター数（絶対数）は毎月増加しており、固定客の育成は成功している。この基盤を活かしてリピート頻度を月2回→月3回に引き上げるだけでランチ客数を大きく改善できる。
「リピート率が上がっているのに売上が伸びない」——新規が消えているから
9月のSQリピート率40.7%は高いが、これは全体客数が減った中でリピーターだけが残っているため。新規客が30人→17.5人に激減したことで、リピーターの割合が自動的に上がっている。本当に良い状態は「客数が増えながらリピート率も高い」7月（36.5人・33%）だった。
気温×客数 相関係数
r = +0.022
ほぼゼロ：気温は関係ない
曇りの日（最多）
37.5人/日
52日・全天気で最多
晴れの日
36.6人/日
曇りとほぼ同じ
雨混じりの日
33.2人/日
曇比 −4.3人
雨の日（最少）
30.9人/日
曇比 −6.6人（−18%）
9月の雨日数
7日/11日
雨が多く客数低下に寄与
気温 vs ランチ客数（散布図・全116日）
気温との相関r=0.022とほぼゼロ。気温が高くても低くても客数は変わらない。天気（雨）の影響の方が大きい。
天気カテゴリ別 平均ランチ客数
雨の日は−6.6人の影響。晴れと曇はほぼ差なし。
気温帯別 平均ランチ客数
気温帯による差は最大2.4人とほぼなし。猛暑でも客数は変わらない。
「気温は関係ない（r=0.02）、雨は−18%の影響あり、ただし本質的な問題ではない」
猛暑（35℃+）でも通常日でも客数はほぼ同じ（35.4人 vs 34.8人）。気温・季節を言い訳にできない。雨の日は−6.6人の影響があるが、9月の雨7日を除いた晴れ・曇日の客数は39.0人と比較的多い。客数低迷の本質は天気ではなく新規集客の停滞。
雨の日対策で月+3〜5万円の改善が見込める
雨の日（平均約20日/月）の客数底上げは積み上げ効果が大きい。LINEで雨天当日の「今日は雨カレー日和」メッセージを配信、テイクアウト・デリバリー強化で雨の日を+3〜5人改善できれば月+¥3〜5万円の改善が見込める。
データから導出した6項目の課題と対策。優先度順。
20代女性の新規流入回復——SNSグループ来店の起点を取り戻す
20代女性が5.6→4.4人（−21%）と最も明確な減少層。この層が「友達を誘って来る」グループ来店の起点で、2人組の増減と連動している。対策：Instagram Reels週3本以上（「女子ランチ」「#カレーランチ」訴求）。来店客が投稿したくなるフォトスポット設置。「2人で来ると◯◯」特典でグループ来店を促進。
TV・メディア来店客をその場でリピーター化——次回露出時に必ず実施
TV放映週38.0人→翌週30.5人に急落。新規客に「また来る理由」を渡せなかった。対策：会計時にLINE登録QRを全員に提示（登録で次回50円引き）。スタンプカードを必ず手渡す。次回メディア露出時は店頭QRを大きく掲示。
50代女性の離脱を防ぐ——安定した客単価層が消えている
50代女性が3.8→2.3人（−39%）と最大の減少幅。この層は客単価が高めでランチをゆっくり楽しむ傾向がある。対策：「ゆっくり利用歓迎」POPを設置。健康志向メニュー（高タンパクカレー等）のアピール強化。物販の土産訴求も有効。
30代男性のリピート化がすでに成功——この動きをさらに加速
30代男性は6月7.2人→9月9.2人（+27%）と唯一の一貫した増加層。対策：LINE週次配信（新メニュー先行案内・限定クーポン）でリピート頻度を月2回→月3回に引き上げる。目標：30代男性だけで月+20人来客。
LINEリピーター数が7月5.7人→9月8.7人へ急増——LINEは最強の武器
LINEリピーター数が3ヶ月で+53%と急増。対策：LINE登録者を増やす（会計時の全員声かけ）。週1配信（月曜の「今週の日替わり」・雨天当日配信）を定着させる。LINEリピーター数を月10人に増やすだけで月次売上に大きな貢献。
雨の日対策でボトムを底上げ——月+3〜5万円の改善が見込める
雨の日は平均−6.6人（−18%）の影響。対策：雨天当日LINEプッシュ（「今日は雨カレー日和です」＋テイクアウト案内）。テイクアウト・デリバリー（Uber Eats）の強化で雨の日の売上を補完。