# CLAUDE.md — サイト分析コンテキスト定義書【店舗・O2O版】

<!--
使い方: {{ }} を自社の値に置換。該当しない行は削除。詳しい解説は汎用版冒頭を参照。
店舗版の肝は「サイトの数値と店舗の成果（来店・予約・電話）の接続」です。
サイトで見えない成果（電話予約・飛び込み来店）の存在をAIに教えることで、
サイト数値だけの誤った評価を防ぎます。
-->

## 1. サイト基本情報

- **サイト名**: {{サイト名}}
- **URL**: {{https://www.example.com/}}
- **サイトタイプ**: 店舗集客・O2O（{{飲食 / 美容 / クリニック / フィットネス / 小売 / スクール}}）
- **事業の一言説明**: {{例: 都内5店舗の美容室。サイトの主目的はWeb予約獲得}}

### 店舗情報
- **店舗数と所在地**: {{例: 5店舗（新宿・渋谷・吉祥寺・横浜・大宮）}}
- **店舗の判別方法**: {{例: 店舗別ページ /shop/shinjuku/ 等。予約イベントのパラメータshop_idで判別}}
- **商圏**: {{例: 各店舗とも半径3km・電車15分圏が主商圏}}

### 接続データソース
- **GA4プロパティID**: {{000000000}}
- **BigQueryデータセット**: {{project.analytics_000000000}}（エクスポート開始日: {{YYYY-MM-DD}}）
- **Search Consoleプロパティ**: {{https://www.example.com/}}
- **Googleビジネスプロフィール**: {{運用中 / 未運用。GBP経由の流入はutm付与済みか}}

## 2. ビジネスモデルと収益構造

- **収益モデル**: {{例: 施術単価×来店数。物販が売上の00%}}
- **平均客単価**: {{00,000円}}
- **予約チャネルの構成**: {{例: Web予約60% / 電話30% / 外部予約サイト（ホットペッパー等）10%}}
  <!-- ★最重要。サイトで見えるのはWeb予約のみ。この構成比がないとAIはサイト数値を全体と誤認します -->
- **リピート構造**: {{例: 来店周期は約2ヶ月。売上の7割がリピーター}}

## 3. ターゲットと検討プロセス

- **メインターゲット**: {{年齢層・性別・来店動機}}
- **利用デバイス傾向**: {{例: モバイル85%（移動中・直前の検索が多い）}}
- **検討プロセス**: {{例: 「地名×業種」で検索→料金・口コミ確認→当日〜3日以内に予約}}
- **競合**: {{例: 商圏内の同業態と外部予約サイト（プラットフォーム）の両方}}

## 4. サイトのゴールとKPI

### ゴール（月次目標）
| 指標 | 目標値 | 備考 |
|---|---|---|
| {{reservation_complete}}（Web予約） | {{000件/月}} | 最重要 |
| {{tel_tap}}（電話タップ） | {{000件/月}} | 電話予約の代理指標 |
| {{map_click}}（地図・経路クリック） | {{000件/月}} | 来店意向の代理指標 |

### キーイベント定義
| イベント名 | 意味 | 主要度 |
|---|---|---|
| {{reservation_complete}} | Web予約完了 | 主 |
| {{tel_tap}} | 電話番号タップ | 主（モバイルのみ計測可能） |
| {{map_click}} | 地図アプリ・経路クリック | 副 |
| {{coupon_view}} | クーポン表示 | 副 |

### 中間KPI
- 店舗ページ閲覧→予約開始率: {{00%}}以上
- 予約フォーム完了率: {{00%}}以上
- 店舗別の予約数バランス: {{例: 全店で月00件以上}}

## 5. 流入構造と主要チャネル

- **主要チャネル**: {{例: Organic（地名検索）45% / GBP経由 20% / 外部予約サイト 15% / SNS 10% / Direct 10%}}
- **地域検索の状況**: {{例: 「新宿 美容室」で0位、「渋谷 美容室」で圏外 など店舗別の強弱}}
- **SNS**: {{例: Instagram中心。スタイル写真からの流入。プロフィールリンクにutm付与済み}}
- **外部予約サイトとの関係**: {{例: ホットペッパー併用。手数料削減のため自社予約への誘導が経営課題}}

## 6. 過去の施策と結果

| 時期 | 施策 | 結果 | 学び |
|---|---|---|---|
| {{YYYY-MM}} | {{例: 店舗ページに空き状況カレンダー設置}} | {{予約+15%}} | {{空きの可視化は予約の背中を押す}} |
| {{YYYY-MM}} | {{例: 全店舗ページのスタッフ紹介を拡充}} | {{ページ滞在増・予約横ばい}} | {{閲覧と予約は別。導線が課題}} |

## 7. 制約条件（実施不可能な施策）

- {{例: 予約システムの変更 — 外部ASPのため改修不可}}
- {{例: 24時間電話対応 — 営業時間内のみ}}
- {{例: 全店舗一律の割引 — 店舗ごとの採算差により不可}}
- **使えるリソース**: {{例: 本部マーケ0名（他業務兼任）+ 各店舗のSNS運用}}
- **施策提案時のルール**: 店舗オペレーションへの負荷を必ず考慮すること

## 8. データ品質の注意書き

- **電話予約はサイトデータに現れない**: tel_tapは代理指標であり、PCからの電話や
  直接架電は計測不能。サイト数値だけで店舗の集客全体を評価しないこと
- **外部予約サイト経由**: {{例: ホットペッパー経由の予約はGA4に計測されない}}
- **予約キャンセル**: {{例: キャンセル率約00%。予約完了≠来店}}
- **計測欠損・仕様変更**: {{例: YYYY-MM-DDに予約システム改修でイベント名変更}}
- **bot・スパム**: {{例: 特記事項があれば記入}}

## 9. 季節要因・外部要因

- {{例: 12月・3月が繁忙期（イベント前需要）。1月・6月は閑散期}}
- {{例: 週末に予約集中。雨天は当日キャンセルが増える}}
- {{例: 給料日後の週末が最も予約が入る}}

## 10. 分析実行時の共通ルール

### レポート表記
- 表タイトルに集計期間を明記 / ページはtitleタグ表記
- 店舗別の比較は絶対数でなく率を主軸に（商圏規模が異なるため）
- 「予約操作の時刻」と「来店希望日時」を混同しない
- 提案には定量根拠と期待効果を必ず付す

### アラート条件（検出したら即報告）
- Web予約が週{{00}}件未満
- 特定店舗の予約が前週比−{{40}}%以上
- 予約フォーム完了率が{{00%}}未満
- {{reservation_complete}}の日次ゼロが2日継続（計測トラブル疑い）

### BigQuery実行時の安全ルール
- スキャン量見積もり必須。{{10GB}}超は実行前確認
- `_TABLE_SUFFIX`で期間限定（全期間スキャン禁止）

## 11. 学習ログ（分析で得た知見の追記欄）

- {{YYYY-MM-DD}}: {{例: GBP経由の訪問は予約率が検索の2倍。GBP投稿の更新頻度を上げる価値あり}}
- {{YYYY-MM-DD}}: {{例: 予約の6割が21時以降に発生。夜間の空き状況表示が重要}}

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*テンプレートバージョン: 1.0（2026-08）店舗・O2O版 / MCP連携プロンプト集・完全版 同梱*
*主に使う章: 第9章（店舗・O2O分析）＋第1〜5章*
