前回の記事では、「ベテランでも感覚だけで営業するのには限界がある」という話を書きました。
では、データで営業を改善しようとしたとき、次の問いが生まれます。
「何を使って、どう分析すればいいのか？」
今回は、私が既存のツールを試し、それでも満足できなかった理由と、 だから自分でアプリを作ることにした経緯をお話しします。
まず、あるものを全部試してみた
「記録して分析する」。シンプルなことのように見えて、 いざやろうとすると意外とツールが見当たりません。
試したのは NotebookLM（Googleが提供するAIリサーチツール）です。 日報データを放り込んで、パターンを抽出してもらおうと試みました。
結果は……期待に応えるものではありませんでした。
NotebookLMはもともと論文や資料の要約・整理に特化したツールです。 「この曜日のこの時間帯はどのエリアが一番効率がいいか？」 「雨の日の売上は晴れの日と比べてどう変わるか？」
タクシードライバーが本当に知りたい営業上の問いには、 うまく答えてくれませんでした。
ツールが悪いわけではありません。そもそも用途が違う。
タクシー営業に必要なのは「専用の問い」だった
試行錯誤の中でわかってきたのは、 汎用ツールでは「タクシードライバーとしての問い」が立てられないということです。
私が本当に知りたいのは、こういうことです。
- 月曜の深夜2時、渋谷と新宿どちらが回転が速いか
- 雨の日の羽田空港は待機列が伸びるが、実際に売上は上がるのか
- 乗務時間が10時間を超えたとき、後半の乗車単価は落ちるのか
- 「感覚的に稼げる」と思っているルーティンは、データで見ても正しいのか
これらはすべて、現役ドライバーにしか立てられない問いです。 そして既存のツールは、この問いに答えるように設計されていない。
だから、自分で作ることにした
実は私には、タクシードライバーともう一つの顔があります。アプリ開発者です。
1記事目で「データプラットフォームを作っている」と書きましたが、 これは外注しているわけでも、チームがいるわけでもありません。 自分でコードを書いて、自分で設計して、作っています。
「ないなら作る」。
それが、Taxi Meter というアプリを開発し始めた理由です。
Taxi Meterは、タクシードライバーの営業を支援するためだけに設計された記録・分析アプリです。 日報を入力すれば、売上グラフや曜日別・時間帯別の分析がひと目でわかる。 「今日どのエリアで流すべきか」を、感覚ではなくデータで判断できるようにする。
現在MVPの開発を進めています。最初に実装するのは以下の3機能です。
- 日報入力 — 日付・売上・乗車回数・エリア・天気・メモ
- 売上グラフ — 日別・週別の推移を可視化
- 曜日別分析 — 「この曜日は稼げる/稼げない」をデータで確認
シンプルですが、これだけでも「感覚営業」から「データ営業」への第一歩になると信じています。
このブログで開発の過程を全部見せます
Taxi Labは、アプリの宣伝サイトではありません。
現役ドライバーが、自分の営業課題を解決するために、 データを集め、分析し、ツールを作り、実際に稼ぎに変えていく実験の記録です。
Taxi Meterの進捗、実際の日報データの分析結果、 「作ってみたけど使えなかった機能」も含めて、すべて公開していきます。
完成を待たずに、この過程自体を一緒に楽しんでもらえると嬉しいです。
次回は、実際の日報データから「曜日と時間帯の売上パターン」を公開します。 ブックマークして待っていてください。
Taxi Lab — 現役タクシードライバーによるデータ営業研究所