常連だけが買っていた商品を新規客へ｜米バーガー店の12倍

売れていない商品を見つけるのは簡単です。売上の少ない順に並べれば出てきます。難しいのは、売れているのに売り逃している商品を見つけることです。常連が毎回頼んでいるなら、売上の数字は小さくありません。順位の下のほうには現れないので、改善の候補として挙がってきません。

ロサンゼルスのバーガー店Burgers Never Say Die（以下BNSD）の事例は、そこに手が入った記録として読めます。同店は自家製のチーズソースを売っていて、常連はかなり高い割合で注文していました。一方で新規の客は、そんなものがあると知らないまま帰っていました。同じ商品、同じメニュー、同じ価格です。違っていたのは客の側の知識だけでした。

この記事が扱うのは、Squareが公開した導入事例ページ、Squareの製品ページ2本、同店の公式サイトに書かれている範囲だけです。確認日は2026年11月13日です。売上額、客数、かかった費用、比較した期間はいずれも公表されていません。先に書いておくと、これは「道具を入れれば売れる」という話ではありません。読み取れるのは、既存客と新規客を分けて注文率を見るという1つの切り口と、差が見つかったときに同店が何をどこへ出したか、の2点です。

どんな店なのか

事例ページによると、BNSDは裏庭のポップアップとして始まり、2019年2月に実店舗を開きました。ロサンゼルスのシルバーレイクにある1店舗のクイックサービス店で、公式サイトは「The Original LA Smashburger」と名乗っています。事例ページには、ロサンゼルスのスマッシュバーガーの流行を生んだ店として位置づける記載があります。

扱っているのはスマッシュバーガー、フライドポテト、そして自家製のチーズソースです。品数を増やしていません。運営を担当するFraser Thompsonさんは、足すことは誰でもできる、本当に難しいのは引くこと、残すものを決めることだと述べています。短いメニューは同店の方針であって、手が回らない結果ではありません。この前提は後で効いてきます。品数が少ないほど、1品あたりが売上に与える影響は大きくなります。

もう1つの前提が、注文がどこで始まるかです。事例ページによれば、同店の商売の約60%はデリバリーです。店頭に立っている客より、アプリの画面を見ている客のほうが多いということになります。厨房の規模についても、追いつくために12フィートのグリルを動かす必要があり、すべて20フィートのフードの下にあると説明されています。小さな売り場で、外からの注文を大量にさばく形の商売です。

紙の伝票で回していた時期に起きていたこと

導入前の状態も具体的に書かれています。Thompsonさんの言葉として、何年ものあいだ紙の伝票で、とてもアナログにやっていたという説明があります。そのときの平均の提供時間は14分前後でした。

厨房が混乱する理由は、伝票が紙だったことだけではありません。複数のデリバリーアプリがそれぞれ別のタブレットを必要とし、ピーク時にはその数だけ画面を見る必要がありました。電話注文の処理も重く、スタッフが1件ごとに決済リンクを送って売上を締めていたため、月に数百時間が取られていたと書かれています。

Squareの公式ページによると、Kitchen Display Systemは紙の伝票を置き換え、デジタルの伝票で注文を確認・追跡・提供する仕組みです。詳細な伝票の表示、タイマー、アラートがあり、調理時間などを示すレポートも出ます。注文の経路については、店頭のPOS、自社のオンライン注文のページ、Postmatesのようなデリバリーアプリのいずれから入ったものでも、すべて厨房へ送られてそこから提供されると説明されています。

ここで押さえておきたいのは、この段階ではまだ「何を売るか」の話をしていないことです。やっているのは、注文の入口を1つにそろえて、提供の時間を測れるようにすることです。Thompsonさんは、すべての客に5分以内でバーガーを渡したいという言い方をしています。目標が時間で表されているので、達成したかどうかを後から確かめられます。

常連は買い、新規客は存在を知らなかった

注文のデータが1か所に集まったあとで、商品の話が出てきます。

同店の自家製チーズソースは、切り落としのチーズから作っているもので、事例ページはこれをunsung item、つまり評価されずに埋もれていた品と表現しています。常連は注文に入れるのに、新規の客はその存在を知らない状態でした。

気づいたきっかけとして挙げられているのが、SquareのAIであるSquarematesです。Thompsonさんの発言として、Squaremates を使うと、長く通っている客たちがかなり高い割合でチーズソースを注文していることが浮かび上がった、という内容が載っています。続けて、とても単純な気づきだったが、自分ひとりで見つけるのはずっと難しかっただろうとも述べています。

Squareの公式ページによると、Squaremates はSquareの管理画面に組み込まれたAIで、売上の比較、メニューの点検、販促文の下書き、シフトの作成などに加えて、新規客と再来客を分けた顧客データの分析ができるとされています。同じページには、ほかのAIと同様に誤ることがある、Squareは財務・税務・法務の助言をしない、Squareのアカウントに既にある情報から動くという断り書きも書かれています。道具が答えを作り出すのではなく、手元のデータを分けて見せるということです。

この切り口自体は、AIがなくても成立します。必要なのは、商品ごとの売上ではなく、商品ごとの「誰が買っているか」を見ることです。注文に顧客の識別が紐づいていれば、初回の客と2回目以降の客で、その商品が注文に入る割合を比べられます。順位表では埋もれる差が、ここでは最初に出てきます。

新規客へ届けるために変えたのは2か所だけ

差が分かったあとの打ち手は、2つだけ書かれています。

1つめはSNSです。事例ページには、同店のチームがfood jacuzzi（チーズソースの様子を指した言い方）といった砕けた内容を投稿したと書かれています。商品の説明文を整えるのではなく、見て面白いものとして出した、という順序です。

2つめがデリバリーアプリです。注文の約60%が始まる場所に、チーズソースのバンドル（抱き合わせの選択肢）を追加しました。気づきが出た場所と、打ち手を置いた場所が違うところが実務的です。常連の注文データから分かったことを、常連が見ている画面ではなく、新規客が最初に触る画面へ置いています。

逆に、やらなかったことも明記されています。Thompsonさんは、BNSDが人々の受信箱にいる必要はない、どこで見つけられるかは分かってもらえている、と述べています。メール配信という一般的な手段を、方針として選んでいません。小規模な店で打ち手を2つに絞れたのは、配る先を増やさなかったからでもあります。

同じように店内のデータから単価の伸ばし方を探した例は席を増やさずに客単価を伸ばした米Stir Crazyのやり方にあります。あちらは1組あたりの注文内容を組み替える話で、既存客と新規客を分ける視点は入っていません。データで思い込みが外れた例としては行列のサンド店Salt Hank’sが、勘ではなくデータで決めたことも参考になりますが、あちらは曜日と物販の見込み違いが主題です。

公表されている結果と、公表されていないこと

公表されている数値は4つです。チーズソースの売上は数か月で12倍になったと書かれています。平均の提供時間は14分から5分未満、具体的には3.5分から4.5分程度へ下がりました。ピックアップの注文は、自社のオンライン注文へ切り替えた後に73%増えています。そして注文の約60%がデリバリーから始まるという構成比です。

数値を並べたうえで、混ぜて読まないようにしておきます。提供時間とピックアップの増加は、注文の入口と厨房の表示を変えた結果です。チーズソースの12倍は、商品を新規客へ見せた結果です。前者が後者を引き起こしたとは書かれていません。順番としては前者が先に来ていますが、因果として説明されているわけではないので、そのまま並べて読みます。

推測で埋めないために、探しても見つからなかった項目を残します。

確認したかった項目	公表の状況	どう扱うか
売上額、利益、客数	記載がありません	規模や成長幅を推し量らない
12倍の比較に使った期間	記載がありません	月あたりの伸びに割り戻さない
チーズソースの価格と原価	記載がありません	利益への効果を計算しない
導入にかかった費用、手数料	記載がありません	自社の条件は見積もりで確かめる
投稿の本数、再生数、反応	記載がありません	SNSの成果として引用しない
提供時間を測った期間と件数	記載がありません	短縮幅を自社に当てはめない

書かれていない項目が多いのは、この種の事例ページでは普通です。問題が起きるのは、空いた欄を自社の資料で埋めてしまうときです。社内へ共有するときは、公表されている内容と自分たちの推測を、行を分けて書いてください。

もう1つ、読み方の注意があります。この事例ページを出しているのは、道具を提供している側です。読み取れるのは、1店舗のクイックサービス店がこの組み合わせで実際に回っているという事実までで、同じ結果が別の店で出るとは書かれていませんし、こちらも書きません。

日本の実務者が参考にできる3点

第一に、商品ごとの売上ではなく、商品ごとの「誰が買っているか」を見ることです。売上順の表では、常連が支えている商品は中位に収まります。初回の客と再来の客で注文に入る割合を比べると、差の大きい商品が先に出てきます。POSに顧客の識別が残っていれば計算できますし、残っていない店でも、常連の顔が分かる売り場なら手元のメモで仮の比較はできます。差が大きい商品は、好みの違いではなく知られていない可能性があります。

第二に、気づいた場所と打ち手を置く場所を分けて考えることです。BNSDは常連の注文データから気づきを得ましたが、打ち手はSNSとデリバリーアプリ、つまり新規客が最初に触れる面へ置きました。店内のPOPを増やすのは、すでに来ている客への打ち手です。注文の多くが外から始まる商売では、外の画面に選択肢がないかぎり、その商品は存在しないのと同じです。自社の注文のうち何割がどの経路から始まっているかを先に数えてください。

第三に、打ち手を増やさないという選択です。同店はメール配信を方針として選んでいません。小さな店では、販促の面を増やすほど1面あたりの手入れが薄くなります。差が大きい商品を1つ選び、注文が始まる面を1つか2つ選ぶ。この粗さで足りるかどうかは商品と商圏によりますが、面を増やす前に、どの商品で勝負するかを決める順序は共通です。なお、この3点はいずれも効果を約束するものではありません。効き方は品数、価格、客層、競合の状況によって変わります。

注文が増えたときに処理能力が先に限界になる例は客足が一夜で35%増えたタコス店が、その前にやめていたことにまとめています。打ち手が当たってから厨房が止まると、増えた注文はそのまま失注になります。

まとめ

Burgers Never Say Dieは、2019年2月に実店舗を開いたロサンゼルスの1店舗のクイックサービス店です。品数を絞ったまま、紙の伝票をやめて店頭・自社オンライン・デリバリーの注文を厨房の1つの画面へ集約しました。平均の提供時間は14分から3.5分から4.5分程度へ下がり、ピックアップの注文は73%増えています。

そのうえで出てきたのが、自家製チーズソースを常連はかなり高い割合で注文しているのに、新規客は存在を知らないという差でした。打ち手はSNSの投稿とデリバリーアプリでのバンドルの2つで、売上は数か月で12倍になったと公表されています。メール配信は方針として使っていません。

公表されているのはここまでです。売上額、客数、費用、比較した期間は分かりません。参考にできるのは数値ではなく、商品ごとの売上を見る代わりに、商品ごとの客層を見るという指標の置き換えと、差が見つかった商品を新規客が最初に触れる面へ置くという順序です。