AI × データ分析で、広告運用・メニュー改善・キャンペーン最適化をワンストップで。広告費は全額 ChopChop 負担。初期費用ゼロ、月額固定費ゼロの完全成果報酬型。
多くの飲食店が直面している、デリバリー運営における共通課題です。
新店舗が十分な認知を獲得するまでには数ヶ月を要するケースが多く見られます。競合の多いエリアでは、検索上位に表示されなければ注文につながりにくい傾向があります。
顧客獲得単価（CAC）は年々上昇傾向にあり、広告やキャンペーンに依存した集客では利益率が圧迫されるケースが増えています。
リピート率や月間利用頻度は多くの店舗で課題として挙げられています。一度注文した顧客の再来店を促す仕組みの構築が求められています。
大手チェーンと中小規模店舗の間で、データ活用による売上成長に大きな差が生まれています。多くの中小店舗が「データ活用が不十分」と認識しています。
* 上記の課題認識は、社内調査、業界公開データ、Uber Eats 公開市場レポート、および実際の顧客サービスデータに基づいています。
広告運用からメニュー改善まで、データに基づいた施策をワンストップで。費用は成果が出た時だけ。
Uber Eats アプリ内だけでなく、外部 AI 広告ネットワーク・SNS・地図・検索まで、複数チャネルで貴店の露出を最大化。サービス範囲内の広告費は全額 ChopChop 負担。
メニュー写真の品質改善、冗長なメニューの整理、価格帯の最適化を通じて、「見た人が注文する率」（CVR）を向上。データで効果を測定しながら継続改善。
導入から3ヶ月間、キャンペーンで発生する割引コストは ChopChop が全額負担。貴店には定価の売上が入ります。利益を守りながら、最大限の集客効果を実現。
オンライン時間の最適化、ピーク帯戦略、評価改善のアドバイスまで。安定した営業基盤を整えることで、施策の効果をさらに高めます。月次レビューで改善ポイントを共有。
Uber Eats 公式広告や自社運用との比較
| 比較項目 | 自社運用 | Uber Eats 公式広告 | ChopChop |
|---|---|---|---|
| 広告費の負担 | 自費 | 自費 | ChopChop が負担 |
| 広告配信先 | アプリ内のみ | アプリ内のみ | アプリ内 + 外部 AI 広告 |
| 最適化の目標 | 手動調整 | 露出（インプレッション） | 売上・注文数（成果重視） |
| キャンペーン割引 | 自費 | 自費 | 3ヶ月間 ChopChop が全額負担 |
| 料金体系 | 広告費 + 運用工数 | 広告出稿額に比例 | 成果報酬型（売上増加分のみ） |
| データ分析 | 自力で実施 | 基本レポートのみ | AI 分析 + 月次レビュー + 改善提案 |
日本全国 10万以上のデリバリー店舗データを分析基盤に、1,300+ 店舗への直接サービスから導き出された実績です。
3ヶ月以上継続利用の店舗実績
スープ専門 286% / デザート 198% / ヘルシー 177% / 牛丼・定食 150% / ラーメン 126%（2025年実績、対導入前比）
* 各指標はサービス提供店舗の実績データに基づきます。個別の成果は業態・立地・運営状況等により異なります。
業態・規模を問わず、データに基づいた施策で売上成長を実現した事例をご紹介します。
実店舗は人気だが Uber Eats の売上は月商 140 万円台で頭打ち。同エリアに競合が急増し、検索 5 位以下に沈んでいた。
検索ランキング要素を横断分析し、カテゴリタグ最適化を優先実施。メニュー写真を全面刷新し、AI 広告をピーク帯に集中配信。検索順位 8 位 → 2 位に上昇。
Uber Eats 月商 50 万円弱。¥3,000 超のステーキ単品がデリバリーでは注文ハードルが高く、閲覧数はあるが注文につながらない。
CVR ファネル分析でカート追加のドロップオフを特定。デリバリー専用セットメニュー（¥2,480）を新設し、ファミリー層・在宅ワーカー層をセグメント別にターゲティング。
4 店舗のパフォーマンスにバラつき。主力店は月商 65 万円で堅調だが、他 3 店舗は 40〜50 万円台。統一戦略が不在。
4 店舗データの横断分析で主力店の成功要因を構造化。エリア特性に合わせ他店に横展開。統一 Dashboard で全店 KPI を可視化。
月商 80 万円台で横ばい。メニュー数は多いが「何を頼めばいいかわからない」状態。リピート率は業界平均の 38% 程度。
メニューをシーン別に再構成（おまかせセット等）。複数カテゴリタグ設定で検索流入を拡大。初回注文完了率を大幅改善し、リピート率 52% 超に。
12 店舗の売上にバラつき（月商 40万〜300万）。本部にデリバリー専任者不在で各店任せの運営。
全 12 店舗データを統合 Dashboard に集約し 3 グループに分類。グループ別 AI 広告・メニュー差別化を実行。高成長パターンを低成長店に適用。
* 上記事例は実際の運営データに基づく代表的な成果です。店舗名・会社名は非公開。個別の成果は業態・立地・運営状況等により異なります。
当該年度の Uber Eats 月間売上の YTD 平均金額を基準値として設定します。
毎月の売上高からベンチマークを差し引き、増加分を計算します。
増加分に対してのみ手数料を請求。増加がなければ、手数料は一切発生しません。
** 導入から3ヶ月間、キャンペーンの割引コストは ChopChop が全額負担します。3ヶ月経過後は成果に応じて費用分担を段階的に調整します。
売上が増えた分にのみ手数料が発生。貴店の成長をリスクゼロでサポートします。
シンプルで迅速な導入プロセス。
店舗・業態・所在地の基本情報を確認し、電子契約を締結します。
Uber Eats 店舗ページの URL 提供、既存情報・価格設定の確認を行います。
AI 自動設定によるプロモーション開始、ターゲティング最適化を実施します。
導入から運用まで一貫した専任コンサルタント
緊急時の質問やトラブルにも即時対応
KPI 効果検証と改善提案の定例ミーティング