購買率とは

今、リアル店舗に必要な「コンバージョン率の最適化」

「コンバージョン率の最適化」とは、実店舗を持つ小売業界ではまだ馴染みがない言葉かもしれません。成長を続けるオンラインビジネスでは、HPへの訪問者がコンバージョンに至る率を高めるための施策、コンバージョン率の最適化:Conversion Rate Optimization(CRO)に着目して運営しています。




 購買率
 
海外の先進的小売企業では、実店舗の倒産や来店者数減少が話題の今、実店舗においてもウェブサイトビジネスと同様に、コンバージョンに焦点を当てるべきではないか?という声が挙がっています。
 
コンバージョンに焦点を当てると、「入店者数が少ないにもかかわらず、業績を上げる事に繋がる」からです。
 
国内でも、来店者数をデータとして持つ実店舗が増えてきました。しかし残念ながら、店舗内のコンバージョン率を最適化するために、系統だてて施策を実行されている店舗は少ないといえます。
 
オンラインと実店舗を比較して、「コンバージョン率の最適化」を考えた時に、双方に見える問題点と対策について見てみましょう。
 

Topic

①オンライン VS リアル店舗
トラッキングとコンバージョンの最適化

②オンライ VS リアル店舗
結果を証明するためのテストと測定

③オンラインにはない、リアル店舗にあるものとは?!
最もコンバージョン率に影響を与えるものースタッフの配置

 
店舗分析
 

①オンライン VS リアル店舗
トラッキングとコンバージョンの最適化
 
【オンライン】
訪問者数のトラッキングはとても容易であり、コンバージョンはウェブサイトのページレイアウト、色、ボタン、行動を促すフレーズなどの要因によって影響を受ける。
 
これらの数値はすべてコンバージョンに反映するので、要因を再調整する体系的なプロセスを踏むことが出来る。
 

【実店舗】
実店舗では、正確に計測ができる来店者数カウンターが必要な上に、店舗レイアウト、在庫レベル、マーチャンダイジング、プロモーション活動、そして最も鍵となるお客様に直接サービスを提供するスタッフの数や質など、多数の変数がある。

この変動性が、一貫したコンバージョン率の改善に繋がりにくく、測定を困難にする。
 
 

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②オンライ VS リアル店舗
結果を証明するためのテストと測定

 
【オンライン】
CROテストで代表的なものはA / Bテスト。

これはウェブページの2つのバリエーションを設定し、各サイトに等しい量のトラフィックを送ることによって容易に測定でき、ウェブサイトAとウェブサイトBのコンバージョンが比較される。
オンラインのテストでは、トラフィックを正確に制御して、各ウェブサイトのバージョンが同じ量のトラフィックを受け取るようにすることができる。
 

【リアル店舗】
入店者数を管理することはできず、店舗によって大きく異なる可能性がある。

コンバージョンはトラフィックに反比例する傾向があるため(トラフィックが増加するとコンバージョンが低下する傾向あり)実店舗でのコンバージョン最適化テストの結果を解釈する際には特別な注意が必要。
 
ウェブサイトとは異なり、実店舗では比較を困難にする要因が沢山ある。
例えば、店舗のレイアウト、在庫レベル、競合他社との近接性、取引地域の買い物客の人口統計、気象条件、店員のスキル、経験、労力の変化などなど。スタッフレベルなどの変数も調整する必要がある。

  

 
③オンラインにはない、リアル店舗にあるものとは?!
最もコンバージョン率に影響を与えるものースタッフの配置
 
 
店舗内のコンバージョン率に影響を与える変数は多数ありますが、店舗内のお客様を購買客に転換する際に重要な役割を果たしている要因として「スタッフ」が挙げられます。

何故なら、スタッフが顧客にサービスを提供せずに、バックヤードの作業を含め何らかのタスクに専念している場合は、コンバージョンは向上しないからです。


その為、スタッフの配置と展開が最優先の課題となり、入店者の数に合わせたスタッフの配置が出来たならば、次のステップとして、どのようにスタッフが展開されているかを調べることが重要です。

スタッフのシフト調整
 
時間毎のコンバージョンを分析すると、スタッフの生産性を測定する事ができ、これによって、トップパフォーマーの特定や、追加のコーチングやトレーニングが必要な従業員には再教育をすることができる様になります。

今、リアル店舗に必要なことは、「トラッキングシステムを導入しデータを得ること」そして「コンバージョン率の最適化」を図ることです。

客足の減少があっても、現状より良いビジネス結果を提供するのに必ず役立ちます。
 
 

■ 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・900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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