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概要
この記事は、スーパーマーケットの運営者であるカトサトが、紙とFAXで行っていた仕出し注文の管理をデジタル化し、業務効率を向上させるための実践例を紹介している。地方のスーパーではITリテラシーが低く、アナログな業務が多いため、デジタル化による業務改善とその具体的な手法を記述している。
要約
- スーパーマーケットの成長: 売上が右肩上がりで、地域ニーズに応じた仕出し注文が増加。
- アナログからの限界: 増加する注文数を紙とFAXで管理するのが難しくなり、デジタル化を決意。
- 目的の設定: 仕出しの注文を可視化し、シフト調整と受注判断を容易にすること。
- 必要な機能:
- 注文内容の記録・集計。
- リアルタイムでの注文数の可視化。
- 注文数が一定を超えた際のアラート。
- システムの設計プロセス:
- Googleフォームで紙の注文をデジタル入力。
- データをGoogleスプレッドシートで集計・可視化。
- Looker Studioで視覚的に状況を表示。
- Google Apps Scriptで注文数のアラートを設定。
- 導入の工夫: 簡便にデータ化する工夫を凝らし、現場スタッフの負担を軽減。
- デジタル化の重要性: 地方スーパーでも少しの工夫で業務改善が可能であり、現場が円滑に運営できるデジタル化の実施が必要。
この記事は、業務改善に役立つ情報を提供し、地方のスーパーマーケットにおけるデジタル化の重要性を強調しています。
こんにちは、カトサトです!
今日は、カトサトが運営しているスーパーマーケットの話を少し。
おかげさまで、当店は売上絶好調。
「スーパーの経営は厳しい」と言われるなかで、ありがたいことに右肩上がりの成長を続けています。
スーパーの商習慣なんですが、取引は紙とFAXが基本。
また田舎のスーパーのためITリテラシー低めの方々が基本のため、非常にアナログな運営をしています。
その中でも少しずつデジタル化を進め、業務の効率化に取り組んでいます。
今回は、そんな改善事例の一つとして、仕出し注文の管理システム構築についてご紹介します。
増え続ける仕出し注文、紙だけでは限界が来た
当店では惣菜部門があり、仕出しのご注文を受け付けています。オードブルやお弁当、刺身の盛り合わせなど、地域のお客様のニーズに応じてご提供。近くに斎場があることもあり、葬儀の仕出し料理のご注文も多くいただきます。
日によっては、
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お弁当80個
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オードブル5皿、刺身盛合わせ5皿、握り寿司5皿
これまでは紙の注文票で対応していましたが、さすがに注文数が増えすぎて、「シフト調整」や「受注可否の判断」が紙だけでは難しくなってきました。
そこで注文内容を常に可視化できるように、「仕出し注文管理システム」を設計しました。
まずは、システム設計の概要
■ 目的
仕出しの注文数を可視化し、適切なシフト調整や受注判断を可能にする。
■ 必要な機能
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注文内容を記録・集計(レジスタッフで対応可能な形式)
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注文数をリアルタイムに可視化
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一定の注文数を超えた際にアラート通知
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商品カテゴリ(オードブル、弁当、寿司、刺盛)ごとの注文数が把握可能
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日・時間帯単位のカレンダー形式で可視化/日次集計
■ 現場の前提条件
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注文は紙の注文票、または電話(→紙に転記)
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紙情報をデジタル化する必要あり
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クラウド上で集計したい
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従業員のITリテラシーは高くない
使用ツール一覧
実装フロー(ステップごと)
Step 1. 紙の注文をデジタル入力
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注文票と同じレイアウトでGoogleフォームを作成
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スマホ・タブレット・PCから入力可能に
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スタッフが紙の内容をフォームに転記
Step 2. データの自動集計
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Googleフォームとスプレッドシートを連携
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スプレッドシート上でカテゴリ別・時間別に注文数を集計(例:=SUMIFS())
Step 3. 注文数の可視化
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Looker Studioを使い、カレンダー表示や円グラフ・棒グラフで視覚的に見せる
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リアルタイムで更新されるので、常に最新の注文状況がわかる
Step 4. 注文数アラート
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Google Apps Scriptでスプレッドシートを定期チェック
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基準を超えたら、担当者に自動でメール通知(例:「寿司30食を超えました」)
導入時の工夫ポイント
システムと目的の対応関係
といった感じで、紙の情報をなるべく手間かけずにデータ化していきます。
紙とFAX文化のスーパーでも、少しの工夫と無料ツールの活用で、ここまで見える化できますね。
AIやクラウドが当たり前の時代でも、LINEでの連絡が限界というスタッフもまだまだ多いのが現実です。
そんな中でも、「現場がちゃんと回るデジタル化」を地道に実装することが、地方の店舗運営では何より重要だと感じています。
今後も、導入後の改善や成果について、またで共有していきたいと思います。
それでは、また明日!
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