注目商品、シェフのおすすめ、売れ筋を区別する
注目商品、シェフのおすすめ、お気に入り、売上データを区別します。AIがおすすめする際のラベルにも、根拠が伝わるようにします。
商品をメニューの先頭に置くのは、お店の編集上の判断かもしれません。シェフが勧めることは別の情報であり、お客様がお気に入りに保存することは記録された操作です。どれも、それだけで販売数を示すものではありません。メニューやAIアシスタントでラベルの根拠を区別すれば、なぜその商品を案内するのかを正確に説明できます。
商品を目立たせる理由を把握する
新商品を紹介する、季節メニューに注目してもらう、良い写真のある料理を見つけやすくするなど、商品を目立たせる理由はさまざまです。これはメニューの見せ方に関する店舗の判断であり、過去に多くのお客様が購入した証拠ではありません。『注目商品』というラベルなら、実際の判断に沿った情報を伝えられます。
OrvunAIでは、注目商品、シェフのおすすめ、店舗の優先度を別の概念として扱います。店舗の優先度は、おすすめする順番に関する店舗側の意向を表すために使えますが、お客様の評価や販売実績として表示するものではありません。これらの項目を使う前に、それぞれが何を意味するかをチームで一貫して説明できるようにします。
シェフのおすすめを実際の選定に基づいて使う
シェフのおすすめは、料理の観点から店舗が特定の商品を選んだものです。メニュー全体に同じラベルを付けると、お客様には違いが分かりにくくなります。誰が選び、どの商品に付け、いつ見直すかを決めましょう。季節の変わり目やレシピの改訂時にも、おすすめの状態を確認します。
シェフのおすすめには、登録情報で裏付けられる具体的な特徴を説明として添えられます。例えば、店舗が確認した調理法や提供方法です。受賞歴、専門家の推薦、売上首位といった別の主張には、それぞれ別の根拠が必要です。1つのバッジが、これらすべてを意味するわけではありません。
| 表現 | 根拠 |
|---|---|
| 注目商品 | 店舗が決めた見せ方の優先順位 |
| シェフのおすすめ | 店舗に記録されたシェフの選定 |
| お気に入りに登録された | 記録されたお客様の操作 |
| 最も売れている | 対象期間と範囲に合った販売記録 |
メニューへの関心と売上を区別する
閲覧数が多くても、注文数が少ない商品はあります。詳細に興味を持ったり、価格を確認したりしているだけかもしれません。お気に入り登録も、選ぶ準備をしていることを示すもので、注文の完了ではありません。こうした操作はメニュー内容の評価に役立ちますが、実際の販売記録と同じ疑問に答えるものではありません。レポートのタイトルには、何の行動を数えているかを明示します。
OrvunAIのメニューやアシスタントで得た閲覧、お気に入り、おすすめへの反応を、店舗のPOSデータであるかのように解釈しないでください。売上を比較するには、実際の販売記録について、期間、店舗、商品の対応を別途確認する必要があります。2つのシステムで商品名が似ているだけでは、数値を合算してよい根拠にはなりません。
アシスタントがラベルを正しく使うかを確認する
ある商品には注目商品だけを、別の商品にはシェフのおすすめだけを設定し、更新後の公開メニューを確認します。アシスタントに『シェフのおすすめは何ですか』と『注目商品はどれですか』を別々に聞き、それぞれの登録ラベルに基づいて回答しているかを見ます。続いて『一番売れているのはどれですか』と質問し、販売情報がない場合に、その制約を明確に伝えるかを確認します。
期待する動作は、販売記録がないのに、お気に入り登録された商品を売上首位だと断定しないことです。店舗のおすすめを案内することはできますが、その理由を正しく示す必要があります。メニューのバッジも同じ精度で表記すれば、アシスタントの説明と商品カードに一貫性が生まれます。新しいシーズンやキャンペーンの開始時には、古い判断に基づくラベルが残っていないかを再確認します。