「1分でわかる店舗分析」
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1.商品を買う動機とは?
人の購買行動は大きく分けると以下の4つのパターンにわかれます。
・必需品
生活用品、消耗品などが該当します。人は不可欠なもの=必要経費と考えるので、安いか高いかにこだわらず購入することが多くなります。
・好み
趣味嗜好品や自分の生活に付加価値を与えてくれる情報やサービスなどの購入が該当します。
・流行品
皆が持っているから、ブームになっているという理由で購入する。
・お得感
その商品自体の価格が安い、割引があるなど、物に対するこだわりよりも価格などを重視して購入する場合が該当します。
陳列を考えるときは上記4つ、それぞれのパターンに合ったアプローチ方法を考えていくことが必要です。
2.売れる陳列とは?
・陳列パターンを変える
陳列の基本は顧客が求めている商品を見やすく配置し、また商品に興味を持たせ効果的に購買行動に結び付けることです。
高さや間隔が不揃いな棚は注目を集め難くなります。
棚の商品数があまり多くない場合には、アピールしたいことを絞り注視ポイントを作ります。陳列棚全体の印象が強くなることで、棚全体の商品が売れやすくなります。
・人気商品のコーナーを作る
売れている商品はお客様のニーズが高い商品です。「今売れてます」等キャッチコピーを配置するのも効果的です。
棚の位置は必ずお客様の目線の高さにある棚に配置しましょう。
・中身の見える陳列
パッケージのまま商品を配置していませんか?
雑貨や家電商品など、可能であれば商品を手に取って見られる状態にしておきます。お客様が納得のいくまで商品を見ることが出来るので、顧客満足度の向上にもつながります。
3.お客様の好みを分析
陳列を変更しても、どのような陳列が効果的かであるか、訴求効果があるのかを分析・比較することができなければ、よりよい売り場づくりは困難な作業となります。
近年では技術の進化により、お客様の行動を分析し陳列や空間づくりに生かすことが可能になっています。
動線分析やヒートマップを利用してお客様の棚前行動を把握し、ディスプレイを考えることはこれからの店舗運営のスタンダードとなっていくことでしょう。
■ Flow Solutions 会社概要
株式会社Flow Solutionsは、2016年にデータ活用プラットフォームの提供を開始し、アパレルや雑貨店、家電量販店など、これまで100社以上・800店舗以上へのシステム導入と3,000以上のセンサー接続実績があります。リテールデータ活用AIプラットフォームFlowは、IoTによる人流計測データや既存データとの連携によって店舗状況を可視化し、AI技術を用いた多次元なデータ分析を可能にします。店舗データの活用によって売上改善や業務効率化に効果を発揮するソリューション・ベンダーとして、小売業の課題解決にあらゆるソリューションを提供しています。
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