Uber Eats 専門の AI データ運営パートナーが、広告・メニュー・キャンペーンをワンストップで最適化。広告費は全額 ChopChop 負担、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。
同エリアの競合店が広告を出すほど、自店のインプレッションは押し下げられます。Uber Eats Manager の数値を見ても「何を変えればいいか」が分からない——多くの店舗が直面するジレンマです。
Uber Eats の広告に自費で投資しても、どの施策がどれだけ売上に効いたか把握しづらい構造。費用対効果が不透明なまま出稿を続け、利益率を圧迫するケースが増えています。
初回注文を獲得しても、2回目以降につながらない。Uber Eats 上でリピートを促す仕組みは限られており、キャンペーンのタイミングや内容を最適化しなければ再注文率は上がりません。
Uber Eats Manager にはデータがあるのに、エリア別・時間帯別・メニュー別の深い分析まで手が回らない。大手チェーンとの「データ活用格差」が売上差に直結しています。
* 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。
10万店舗超のデータから導き出した AI モデルが、Uber Eats アプリ内＋外部広告ネットワーク・SNS・地図・検索に跨がり、エリア×時間帯×業態の最適な配信を自動実行。広告費は全額 ChopChop 負担。
「閲覧→カート追加→注文完了」各ステップの離脱を AI で特定し、メニュー構成・写真・価格帯を改善。セットメニュー設計で客単価を引き上げ、データで効果を測定しながら毎週チューニング。
Uber Eats のインセンティブ施策と連動し、AI がタイミング・割引率・対象商品を自動で組み合わせ。導入3ヶ月間の割引コストは ChopChop が全額負担——貴店には定価の売上が入ります。
オンライン時間の最適化、ピーク帯の営業延長戦略、評価スコア改善まで。店舗ごとの Dashboard で KPI をリアルタイム可視化し、月次レビューで改善アクションを共有。
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。
全国チェーンから個人店まで。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。
85 店舗 × 15 都道府県でエリア特性が異なり、一括施策が非効率。本社マーケ部のリソースではデリバリー専任体制が構築できず、月次レポートは 2 週間遅延。寿司デリバリー特有の「鮮度不安」が注文の心理的障壁になっていた。
全 85 店舗データをリアルタイム Dashboard に統合し、レポート遅延をゼロに。都道府県×業態特性で 5 クラスターに分類し、クラスター別に AI 広告・メニュー戦略を自動最適化。「鮮度保証」訴求のデリバリー専用パッケージングと写真戦略で心理的障壁を解消。ファミリー向け「おうち寿司セット」を新設し、週末の注文単価を向上。
大手（吉野家・松屋・すき家）との激しい競合環境。デリバリー売上比率は全体の 12% と低く、15 店舗の運営負荷が高いためデリバリーに専任リソースを割けない状態。客単価 ¥980 と低く、広告を出しても費用対効果が合わないジレンマ。
15 店舗データを一括分析し、エリア×時間帯の最適解を導出。低客単価でも利益が出る AI 広告配信モデルを構築。デリバリー専用セットメニュー（定食+サイドで ¥1,280）で客単価を引き上げつつ、注文数も拡大。全店統一 Dashboard で本部が 1 画面で全店パフォーマンスを把握可能に。店舗ランキングの自動生成で、好調店の勝ちパターンを即時横展開。
イートイン中心で Uber Eats 月商は全店平均 30 万円台。14:00〜17:00 の閑散時間帯に売上が集中せず、デリバリー注文の大半がピーク時間帯に偏っていた。スイーツは「ついで買い」が多く客単価 ¥800 前後と低迷。写真映えする商品があるにも関わらず、デリバリー上での訴求が弱かった。
14:00〜17:00「おやつタイム」に AI 広告を集中配信し、閑散時間帯の需要を創出。ギフト・手土産需要に対応した「おまかせアソートBOX」（¥1,980）を新設し客単価を引き上げ。商品写真をデリバリー向けに全面刷新し、季節限定メニューのローテーションを自動化。8 店舗の売上データを統合し、エリア×時間帯の最適な広告配分を毎週自動調整。
12 店舗の売上にバラつきが大きく（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。エリアごとの競合環境が異なるため、統一施策では成果が出にくい状態だった。
全 12 店舗データを統合 Dashboard に集約し、都心型・住宅地型・郊外SC型の 3 グループに分類。都心型は「ランチセット × 昼帯集中配信」、郊外型は「ファミリーパック × 週末強化」とグループ別に AI 広告・メニューを差別化。高成長店舗のパターンを低成長店に適用し、全店底上げを実現。
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、メニュー閲覧数は十分あるが注文につながらない。イートイン用の写真をそのまま転用しており、デリバリーの魅力が伝わっていなかった。
CVR ファネル分析で「メニュー閲覧→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（ステーキ＆サラダ＆ドリンク ¥2,480）を新設し、お得感を演出。商品写真をデリバリー映えするスタイルに全面刷新。ファミリー層（週末昼）と在宅ワーカー層（平日昼）をセグメント別に AI ターゲティング。
* 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・会社名は非公開としています。効果は店舗の業態・立地・運営状況・市場環境等により異なります。記載の数値は特定条件下の実績に基づく参考値であり、同等の成果を保証するものではありません。
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。
成果報酬型で広告費も負担する——そのビジネスモデルを支える3つの基盤。
日本全国 10 万以上の Uber Eats 店舗データを分析基盤として保有。業態別・エリア別の勝ちパターンを蓄積し続けています。
広告配信・キャンペーン設定・効果測定を AI が自動実行。人件費を抑えた運用体制だから、先行投資のリスクを取れます。
多業態×多エリアで再現性を検証済み。導入店舗が増えるほど AI モデルの精度が上がり、全体の成果が底上げされます。
伸びた分の 80% は、すべて貴店の利益です。
無料相談を予約する →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
ご質問やトラブルに迅速対応
KPI 効果検証と改善提案の定例ミーティング
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