店舗運営を学ぶ
売れる商品を発注やレイアウトに活かすー買う理由の想定ー
新しい顧客分析技術が積極的にEコマースでは活用されていますが、POSレジが主流の実店舗において、データ活用の実際は、店内で扱っている商品情報の把握にとどまります。扱っていない商品が売れる可能性や売れない理由を、仮説を立て意思決定をしていくのは店舗における店長の重要な仕事になります。
入店客数が多く商品が売れる時間帯は商売をしていれば誰もが知りたい条件の一つ。この「売れる時間帯」、オンラインビジネスでは既にデータ化し分析されているのに実店舗では経験や勘に頼った分析がまだまだ続いています。しかし！実店舗でも実測が可能となりその必要性が認められつつあります！
小売店は、天気や曜日によってお客様の入店数が変動します。
「雨なら客足が伸びない」「週末は混む」など経験や勘からの予測もありますが、特定のパターンを見つけ出し検証していくにはデータを取ることが大切！
「雨なら客足が伸びない」「週末は混む」など経験や勘からの予測もありますが、特定のパターンを見つけ出し検証していくにはデータを取ることが大切！
入店客数が多く商品が売れる時間帯というのは、商売をしていれば誰もが知りたい条件の一つです。
この「売れる時間帯」は、オンラインビジネスでは既にデータ化し分析されており、実店舗においては経験や勘に頼った昔ながらの分析がまだまだ続いています。
しかし実店舗においても、実測が可能となり、その必要性が認められつつあります。それがKPIの一つ「商機をつかむ時間帯」です。
この「商機をつかむ時間帯」は、１日のうちで最も高い購買率をもつ時間帯を指します。
これは、実際に「売れている時間帯」つまり、週間入店客数の割合から導き出される購買率のもっとも高い時間帯を指します。
これは、実際に「売れている時間帯」つまり、週間入店客数の割合から導き出される購買率のもっとも高い時間帯を指します。
（購買率については知りたい方はこちら）
購買率は入店客数を正確に把握することで得られます。
この「入店客数」は、トラフィックカウンターまたは来店カウンターと呼ばれるカメラを使い計測されるのが主流です。設置は天井に埋め込まれ、外観を損なわず正確なデータを取ることが出来る様になっています。
（入店客数・来店客数について知りたい方はこちら）
（入店客数・来店客数について知りたい方はこちら）
入店客数と購買率を時系列に表示していくと、来店客数のピークと購買率のピークがわかります。
過去のデータから、曜日ごと又は時間帯によりピークのパターンがある場合、その時間だからこそ混む理由があるはずです‼
その理由を分析し、予測と計画を立て、実行し又データと照らし合わせていきます。PDCAを回していくのです。
（PDCAについての記事はこちら）
その理由を分析し、予測と計画を立て、実行し又データと照らし合わせていきます。PDCAを回していくのです。
（PDCAについての記事はこちら）
具体的な施策として、顧客の流れが小康状態の場合、スタッフの休憩時間のスケジューリングやシフトを変更をし、店内在庫整理や管理業務に当てたりします。
入店者数が増加したり、購買率の高い効果的な時間帯には、スタッフの販売意欲を高めたシフトを組んでいきます。
「商機をつかむ時間帯」を理解することにより、 最適な時間に商品補充とスタッフ配置の計画ができ、売れる時間帯の売上を最大化することができます。
入店客数を知り、スタッフの雇用時間の情報をかけ合わせれば、スタッフのシフトも効率よく組むことが出来るんです！
