リテイル・イズ・ディテール ”小売業は小さなことの積み重ね” 

by Minoru(President of InfoLabYouYou), on 2018/03/06 17:15:18

基本に戻って、この題目の意味を考えてみましょう。
流通業に深く関わる読者にとっては当たり前のことですが、見直せる点があるのではないでしょうか。

顧客管理と商品の品揃え(マ-チャンダイジング)が小売業を支える両輪であると耳にする方は少なくないと思います。
今回は主に店舗運営に携わるマネジャーの見方から、「小さなことの積み重ね」へのヒントとして、幾つかの要素を見てみましょう。

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元来、お店はそれぞれが異なっていて当たり前です。店前の通行者傾向は一様ではないし、そこからお店に訪れ商品購入をする顧客となるのはその一部です。少し前からネット店舗を利用して買物をすることも当たり前になっており、何もせずに自分のお店に興味を抱いてもらえたら、逆に不思議な位です。


来店した人には何か動機があったに違いありません。仮に時間の合間を使ったにしても、その店を選んだのは何か理由があるはず。
そう思いませんか?

何がその来店客の目を引いたのか、または引くのか?
来店動機を問い、その誘因となる要素を軸にアクションをする、それが小売業の「顧客(来店客)を見る」出発点です。
このツールとして、店構えを整え、アイキャッチ素材(Pop等)を用意し、顧客の目的を満たす流れを作ることは多くの店舗運営者の基本活動といえるでしょう。それはネット店舗、実店舗に係わらず共通ですが、ネットとの連携を図る実店舗では更に重要性を増しているといえます。

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来店客にしても、特定の商品を目的にした来店客と商品をぶらりと見回っているお客とでは、行動に違いが生まれます。

実際に全ての来店客に張り付いて見ていることはできませんので、身近な方法として、購入レシートを用いて傾向を類推する方法があります。前者は1点(商品種類)買いとして現れ、後者は何点かまとめ買いをする可能性が高まります。
それを店舗内行動として見ると、前者は短時間にお店を去る可能性が高いでしょうし、後者は比較的長い時間留まってお店の広い範囲を歩き回る可能性があるでしょう。セール商品中心の購入者と比較的単価の高い商品の購入者も行動パターンや来店サイクルが気になります。

こういったことを要素にして自店の来店客を想定しながら、「思っての『まとめ買い』」「思わずの『ついで買い』」という行動を引き出し、来店の頻度を高め、結果としてお店の売上げや利益向上につなげるという施策を実施することになるでしょう。


行動分析や予測データについて関連記事もご覧ください。

先進小売業で必要な予測データ分析
 

店内分析の用語解説!



来店体験がお客の満足度要素に結び付いて記憶に残れば、来店頻度の向上も期待できるというものです。
心理学的には、その場限りの短期記憶的な瞬間体験と、長期記憶として残る店舗への満足体験とを分けて考えることが大切といえるでしょう。記憶に定着した満足体験は再度の来店を促すきっかけとなります。
再来店への味付けとして、例えば、カードポイント方式を取る店舗も少なくありませんが、この方式が単なる値引きアイテムに終わってしまうことは避けるべきです。更に個人情報というコトバに敏感な消費者傾向が生まれている昨今では注意点が多いといえます。

商品(マーチャンダイジング)の視点からすると、企画商品や人気商品、季節性商品をどのようにタイミング良く取り揃えて、しかも可能な限り売り切ってしまうのかという点に目がゆきます。扱うモノによっては、サイズ・色・デザイン・賞味期限なども考慮する必要が出ます。
これらの推測には、販売のピークやサイクルを知るために過去2から3年分の商品分類別売上げデータを利用するというのが良く利用される方法です。多くの店舗を抱えるチェーン店であれば、地域性を考慮しながら自店と似た店舗を知り、その傾向性を参考にできます。この類似性や違いを知るために、単なる感に頼るのではなく幾つかの属性や指標を用いて店舗の分類(クラスタリング)というデータに基づいた手法を利用することが考えられるでしょう。

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このように様々な要素の細部に目を配りつつ、顧客と商品の両面から日々の活動を計画し(Plan)、実行し(Do)、結果を観察し(Check)、改善に結び付ける(Action)、そしてそれを怠りなく実行し続けることが表題の意味する大きな一面です。

この一連の流れを上手く行うために、日々のデータを活用するのが賢い流通業であるということができるでしょう。
そこではデータの厳密性を問うというより、その中から傾向を見つけ出し利用するという立場を取るのがポイントです。



インフオラボ游悠(いんふおらぼゆうゆう)
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インフオラボ游悠では、データマネジメント、データ活用・分析・利用改善、組織体制作りなど実践的な活動に向けた支援を行っています。データ利用への多様性を見据えた活用課題への対処など、遠慮なくご相談下さい。豊富な経験を元に、課題解決に向けてご一緒に取組みます。  


 

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