サンプルこれは架空のデータです。実在のサロンの数字ではありません。自分の数字で試す（登録不要）

伊藤サキ

サンプルサロン本店／ 1年後を当てる数字ではありません。いまのやり方を続けた場合の延長線です。

予測の基準

28.7万

直近5ヶ月の月平均技術売上

たまっている月数

5ヶ月

データ量 3〜5ヶ月季節が一巡していません

いまの動き

—

勢い（直近3ヶ月の水準 ÷ 12ヶ月の水準）
立ち上がり

来店周期65日POSの実数

データが6ヶ月に満たないため、まだ判定しません

リピート実客数の出し方

2ヶ月に1回来る人が100人いたら、毎月見えるのは50人。その逆算です。

技術売上の推移と予測

実線＝実績／破線＝予測

実績予測

季節指数は全店共通の固定値です。24ヶ月たまったらお店ごとに学習します。

検算その分の時間があるか、人数で確かめます

いま1.3人1人1日あたりの技術客数

1年後1.3人1人1日あたりの技術客数

何を変えると、どう変わる

面談で一緒に動かすところです

指名率33.9%

現在 33.9% → ±0.0pt

次回予約率29.8%

現在 29.8% → ±0.0pt

次回予約率 +1pt で来店周期 −0.5日として計算しています。この換算レートは仮置きです。

来店周期65.0日

現在 65.0日 → ±0.0日

稼働日数19.0日

現在 19.0日 → ±0.0日

この計算は「手が足りていないから取りこぼしている」店を前提にしています。席もスタッフも空いている店では、人を増やしても売上は増えません。

このままの1年後

28.7万

変えた場合の1年後

28.7万

面談シートをつくる

A4・1枚で印刷できます（PDFとしても保存できます）。

1何が伸びて、何が止まっているか直近3ヶ月と、その前の3ヶ月を季節調整後で比べています

指名数

8.7人

直近3ヶ月の変化（季節を除く） +0.2人

止まっている

来店周期下がるほど良い

65.0日

直近3ヶ月の変化（季節を除く） —

月ごとの推移がないため、変化は出せません

総客再来率（3ヶ月）

44.2%

直近3ヶ月の変化（季節を除く） −0.5pt

止まっている

次回予約率

29.9%

直近3ヶ月の変化（季節を除く） +0.1pt

止まっている

2この数字は、どう計算しているか使った値をそのまま出しています

計算式

左が「このまま」、右がつまみを動かした場合

リピート実客数 R37人37人（技術客数 − 新規客数）× 来店周期 ÷ 30.4

×指名率33.9%33.9%Σ指名数 ÷ Σ技術客数

＝指名実客数 J13人13人

÷来店周期65.0日65.0日次回予約率から換算（仮置き）

＝指名客の月間来店5.95.9J × 30.4 ÷ 来店周期

＋新規からの指名2.52.5

×指名単価12,000円12,000円

＋フリー技術売上18.618.6月平均 − 指名売上

×稼働日数の比1.01.0人を増やしたときだけ動く

＝1年後の月平均28.728.7

誤差の検証

6ヶ月前のデータだけで作った予測と、直近6ヶ月の実績の比べ

12ヶ月分たまってから出せます。いまは —

前回の面談で決めたこと

未記入

記入用のURLを本人に送ると、スマホから書けます。書いた内容はここに出ます。