小企業的逆襲：數位化生存-如何活用數據讓年收入翻12倍！ 本書是作者基於自己在「ゑびや大食堂」經營中的實際經驗總結而成的一本商業管理書籍。 書中強調，面對當今市場的變化，企業必須透過「數位化」和「數據分析」來提高生產效率， 以便在「銷售下降×原材料價格上漲×人力成本增加」的時代生存並發展。   傳統經營模式的困境 作者回顧了2012年剛接手「ゑびや大食堂」時的經營狀況。當時，這家地方老字號食堂仍然沿用著傳統的手寫點餐單、算盤結帳、 手工記錄銷售額等方式，運營方式與昭和時期別無二致。這種管理模式導致了大量人力、物資、資金和時間的浪費，使企業的盈利能力受到了嚴重制約。 然而，面對市場環境的急劇變化，尤其是日本人口老齡化和勞動人口的減少，傳統商業模式已經難以為繼。勞動者減少導致人力成本上升， 同時全球化競爭加劇，原材料價格持續上漲。企業如果不尋求改變，盈利空間將會被不斷壓縮。   轉型：數位化與數據分析的關鍵作用 在意識到企業發展面臨的瓶頸後，作者帶領團隊開始嘗試數位化轉型。首先，他們透過引入POS收銀系統，減少了手工結算的失誤，提高了結帳效率。 隨後，團隊逐步建構了基於數據分析的經營模式，包括： 銷售預測：利用歷史數據分析每天的客流量，提前安排人員配置，並優化備菜流程，減少食材浪費。 即時數據監控：透過店內監控系統，即時掌握客流量、銷售額、客單價等訊息，以便迅速調整經營策略。 自動庫存管理：通過數位系統自動記錄庫存變動，減少庫存積壓和供應短缺的情況。 顧客消費分析：利用數據分析客群偏好，動態調整菜單，提高顧客滿意度。 透過這些改變，「ゑびや大食堂」不僅提高了生產效率，還實現了利潤的大幅增長。   成果：利潤的飛躍增長 經過12年的改革，企業從一家年收入不到1億日元的地方小食堂，成長為年銷售額達12億日元的集團公司。 人均銷售額從2012年的1億日元增長至2023年的6億日元，生產效率大幅提升。 此外，透過減少對個別員工的依賴，企業的運營穩定性也得到了顯著增強。   小企業也能實現數位化轉型 作者在書中強調，許多中小企業可能認為數位化轉型需要大量資金和專業技術支持，但「ゑびや大食堂」的案例證明，即使是家族 企業，也能透過循序漸進的方式實現數據化管理。他本人在剛接手企業時並不具備任何IT背景，僅靠Excel的基礎操作能力，但依然 成功地推動了企業的數位化變革。   如何減少工作量，提升效率 書中提出了「減少工作量」的核心戰略，即透過提高生產效率，減少對人力的依賴，同時最大化時間、資金和物資的利用率。 具體方法包括： 利用數據驅動決策：不再依靠經驗主義，而是基於數據做出最優判斷。 減少重複性工作：透過自動化系統減少手工輸入和人工管理的時間。 優化流程，提高人均效益：讓每位員工在單位時間內創造更高的價值。 建立靈活的業務模式：適應市場變化，及時調整經營策略。 作者總結道，在市場環境日益嚴峻的時代，企業必須適應新變化，積極引入數位化管理模式。提高生產效率，不僅僅是大企業的專 利，即使是小規模的家族企業，也能夠透過合理運用數據和技術，實現增長與突破。書中不僅分享了「ゑびや大食堂」的具體改革 步驟，也提供了許多實用的建議，幫助企業家們找到適合自身的數位化轉型路徑。 本書適合所有希望在資源有限的情況下，提高經營效率的企業管理者、創業者以及中小企業主。   【內容節錄】 從Excel分析到機器學習預測 即便我們知道應該建構預測系統，但具體要如何操作呢？ 我們決定從力所能及的事情開始，首先著手收集與業務高度相關的數據。 為什麽預測未來需要過去的數據？ 像氣溫、降水量、點評網站的訪問量、遊客數量等數據，都是客觀存在且不會更改的歷史事實。我們可以 將這些數據與業務相關的銷售額、客流量、商品銷量進行比對，來判斷它們之間是否存在相關性，以及哪 些因素對銷售額和客流量的影響最大。 例如，假設以下關係成立： 「氣溫每上升1℃，烏龍涼麵的銷量就增加 X 份」 「食べログ（美食網站）的訪問量每增加1000次，次日的客流量就增加 Y 人」 那麽，我們就可以根據過去的數據預測 「今天烏龍涼麵會賣出多少份」和「今天預計會有多少顧客到店」。   如何分析數據相關性？ 相關分析（Correlation Analysis）： 用於判斷兩個變量之間是否存在關連。 回歸分析（Regression Analysis）： 用於判斷兩個變量是否存在因果關係，即是否一個變量的變化會導致另一個變量的變化。 這些分析都可以透過Excel來完成。 因此，我利用Excel建構了一個數據庫，並制訂了一套基於歷史數據和數學公式的預測規則，進而逐步擺脫了依賴直覺和經驗的傳統方式。   Excel分析的侷限與轉向機器學習 然而，隨著數據量的增加，Excel分析變得極為繁瑣，而且其預測精度也存在瓶頸。 儘管預測本身就存在誤差，但誤差越大，浪費的資源也就越多；相反，誤差越小，浪費就能有效減少。 為了解決這個問題，我們引入了機器學習功能的公有雲，並利用Azure搭建了一個客流量預測系統。   其工作流程如下： 自動從各類網站收集數據 透過軟體間的數據交換機制，整合POS收銀系統的銷售數據 利用機器學習進行預測，並以圖表或可視化方式呈現 使用公有雲的好處是，即使不是工程師或AI專家，也能自行構建這樣的系統。最終，我們在2018年完成了 獨立的來客預測系統，並且與POS系統連動，不僅可以預測客流量，還能預估銷售額及各個菜單項的銷量。 此外，我們還在店鋪門口安裝了傳感攝影機，收集周邊通行人數、進店顧客數量、顧客特徵及屬性等數據， 並將其整合到同一數據庫中進行分析。關於圖像分析數據的詳細內容，將在第三章進一步說明。   為什麽可以說「即使漲價也沒問題」？ 在原材料成本持續上漲的今天，如果不提高價格，企業的可持續經營將變得困難。 此外，如果能夠開發高附加值的產品或服務，並以與其價值相匹配的價格提供，那麽企業將更容易實現盈利。 然而，許多公司和商家仍然擔心「如果漲價，會不會導致顧客流失？」，因此遲遲無法做出漲價的決策。   漲價對業務的影響可以量化 漲價究竟會對業務造成什麽影響呢？ 這個問題可以透過「人流數據」和「市場份額（Share）」進行驗證。 在此之前，我們需要先理解價格與市場份額的關係。 當某種商品的價格發生變動時，需求的變化程度可透過「價格彈性」來衡量。價格彈性越大，價格的變動對需求的影響就越大。   請參考以下案例並嘗試計算： 即使客流減少，利潤依然可能增長 如果即使客流減少，整體利潤仍能增長，那麽就可以得出結論：漲價幅度應超過原材料成本的上漲幅度。 當然，有人可能會擔心：「如果漲價幅度過大，市場份額可能會大幅下降，最終導致整體利潤下滑。」 這種情況下，我們可以透過數據監測來決定是否需要將價格調整回原來的水平。 透過這一系列的效果評估，我們能夠更精準地掌握 「價格與利潤」的最優平衡點。   我們的實際案例：漲價並未導致利潤下降 在我們的業務中，每年大約進行三次這樣的價格調整效果測試。 最終結論是：即使漲價幅度超過原材料成本的漲幅，銷售額和利潤也沒有減少。 換句話說，我們所處的市場是能夠接受這一價格水平的。 基於這一分析結果，「ゑびや大食堂」採取了逐步提價策略，在2022年，我們一年內進行了三次調價，整體商品價格上調約20%。 通過不斷重複漲價→效果測定→調整策略的循環，我們可以持續提高業務的盈利能力。   提升成功率的「數據驅動經營」 在經營過程中，我們在多個方面充分利用數據，例如： ◆ 分析客戶調查結果，從「口味」「擺盤」「上菜時間」「服務態度」「用餐舒適度」等各個角度進行評估， 並針對評分較低的因素迅速制定改進措施。 ◆ 分析顧客的來店管道，了解他們是透過哪些廣告或宣傳媒介知道我們，從而選擇最有效的投放方式，提高集客效果。 ◆ 利用POS系統測量從顧客入座到結帳的時間，識別翻桌率低或銷售額較低的座位，並優化店鋪佈局（如調整或移除低效座位）。   所有的經營策略，都以數據為起點。 數據分析 → 假設 → 行動 → 效果測定 我們不斷循環這一過程，這就是我們的數據驅動經營。 透過這樣的方式，我們成功地將「ゑびや大食堂」及其附屬的土特產商店「ゑびや商店」的年銷售額從2012年的1億日元增長到2023年的6億日元， 12年間增長了6倍。   數據決定成敗 如前所述，以數據和數位為依據進行經營決策，可以顯著提高業務的成功概率。 反之，如果忽視數據，企業將不斷做出對經營不利的決策，最終可能影響整體發展。 為什麽我們如此重視數據？ 讓我們把經營比作登山。 要順利登上山頂，首先必須了解登山路線。如果在不清楚高度、距離、路況的情況下貿然出發，很可能會發生意外。 登頂成功的人都做好了哪些裝備和準備？ 根據自己的體力，能否挑戰這座山？ 天氣等外部因素是否合適？ 途中地形是否會發生變化？ 這些訊息，本質上也是數據。掌握這些數據，分析山路的特點，提前做好對策，我們才能安全登頂。 經營亦是如此，正確把握現狀，是企業經營的起點，而數據則是實現這一目標的重要手段。 持續運轉數據驅動經營的循環，就能夠穩步邁向盈利性業務。 即便在市場規模較小的地方，即便是在被認為難以擴張的餐飲行業，我們依然透過數據驅動經營，實現了銷售額和利潤的穩步增長。 無論對於哪家企業或經營者而言，數據才是應對嚴峻市場環境的最強武器。 【目次】 序言：適應新時代的商業模式 過去12年間發生了哪些變化 人力、物資、資金、時間的變化 進入「銷售額下降 × 人工成本上升 × 原材料價格飆升」的時代 實現盈利性商業模式的唯一法則   第一章：工作堆積如山的職場 所有工作都由人工完成的傳統模式 從軟銀辭職後接手的事業…… 想對「地方、餐飲店、中小企業」傳達的訊息 「被隔壁的熱門店家擋住入口，為什麽反而開心？」 所有商業都面臨的三大難題 【問題1】現場的翻桌率與人力成本 【問題2】客單價 【問題3】工作量與時間管理 突破難題的三大解決方案 【解決方案1】自動化省力 【解決方案2】精準掌握現狀 【解決方案3】擺脫地理位置依賴 在缺乏人力、物資、資金、時間的情況下該怎麽辦？ 〇 為了買POS收銀機而開發的地方特產 〇 業餘手繪自製菜單看板 〇 重新審視供應鏈流程，以追求「極致美味」   第二章：自動化與未來預測 為什麽要不斷收集氣溫、降水量、遊客數量等數據？ 無需高深知識，實現數據收集自動化 「依賴個人經驗」的嚴重問題 透過大量數據收集發現的新事實 徹底改變繁瑣手工登錄的某種工具 直覺預測 VS 數據驅動預測的區別 從Excel分析到機器學習預測 來客預測，驚人的95%準確率 【來客預測】年度趨勢 【來客預測】45日趨勢 【來客預測】每周趨勢 【來客預測】每日趨勢 【來客預測】時段趨勢 如何將來客預測應用到實際運營？ 自動化現地所有業務 【自動化】自助飲品吧智慧計量 【自動化】庫存管理與自動訂貨 【自動化】調查問卷自動匯總 營業結束後，無需額外工作 「即使沒有老板，店鋪也能正常運轉」的職場 未來時代需要什麽樣的能力？   第三章：數據分析——既是盾牌也是武器 銷售額增長的真正原因是企業努力嗎？ 商業中最關鍵的數據指標 通過店鋪監控攝影機收集「人流數據」 用「數據」驗證商業決策的有效性 為什麽「即使漲價也不會有問題」？ 「設計與品牌形象」對商業的重大影響 如何敏銳捕捉客戶群體的變化？ 透過試銷測試新產品的市場反饋 提升客單價的方法 提高成功率的「數據驅動經營」   第四章：高生產力的組織是如何運作的？ 如何應對員工在改革中的不安？ 工作量減少後，員工的待遇發生了怎樣的變化？ 在人才短缺時代，如何順利招募？ 「單親媽媽」的身份不會成為職場劣勢 目標是打造高度歸屬感的組織 營造「明天也想來上班」的工作環境 【提升歸屬感的策略1】企業信條 【提升歸屬感的策略2】遊戲化管理 【提升歸屬感的策略3】在線交流（聊天工具） 【提升歸屬感的策略4】團隊活動 即便工作方式改變，也要重拾曾經的團隊凝聚力 如果企業可以自主運轉，經營者應該做什麽？ 補充好奇心，拓寬認知視野   第五章：改變既有的業務領域 老字號「赤福」如何透過不斷創新保持活力 如何擴展業務領域？ 【多業務發展策略1】零售業 【多業務發展策略2】外帶業務 【多業務發展策略3】電商與批發業務 【多業務發展策略4】數據分析服務 【多業務發展策略5】系統開發業務 【多業務發展策略6】教育、諮詢與演講業務 【多業務發展策略7】金融服務 【多業務發展策略8】出口業務 如何啟動沒有業績與知名度的新業務？ 鎖定「藍海市場」 業務擴展如何幫助員工實現職業成長？ 面對變革決策時的思考方式 企業經營者最重要的任務是什麽？