「お客様視点」で考える、小売店舗分析ソリューション 〜導入事例・活用編〜

by Izumi, on 2019/04/16 13:23:05

「店舗分析を始めたいけど、何を分析するべきか、わからない・・」
「上司からプロジェクトを進めるように言われたけど、どうしたらいいかわからない」

 小売店舗分析には多くのソリューションがあり、どんな手法を取り入れるべきか、何を分析したらいいか・・選択肢はたくさんあります。

 そんな方におすすめしたいのが、「顧客視点」での分析ソリューション導入検討です。前回の導入検討編に引き続き、店舗分析ソリューション導入と、そのお客様事例をご紹介していきます。


様々な消費者行動モデルを振り返ってみると?

 そもそも顧客行動には、どのようなステップが考えられるでしょうか?ここを踏まえて考えてみると、店舗分析に関するイメージが掴めるかと思います。

基礎的な消費者購買モデルは以下となっています。

AIDMA(1920年提唱)

  • A(Attention): 認知・注意
  • I(interest): 興味・関心
  • D(Desire): 欲求
  • M(Memory): 記憶
  • A(Action): 行動

デジタル時代の消費者における購買行動は、以下のようなものが挙げられます。

AISAS(1990年提唱)

  • A(Attention):   認知・注意
  • I(interest):     興味・関心
  • S(Search):     検索
  • A(Action):     行動
  • S(Share):    共有

こちらに以下の要素を加えたものが、Dual AISAS(2015年提唱)と呼ばれる購買行動です。

  • I(Interest): 興味・関心・共感・利益
  • S(Share):   共有
  • A(Accept): 受容・共鳴
  • S(Spread): 拡散

DECAX (2015年提唱)

  • D(Discovery):      発見
  • E(Engage):          関係
  • C(Check):             確認
  • A(Action):            行動
  • eX(eXperience): 体験・経験

AIDMAから現代までで、随分と変化してきた様子が分かりますね。

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2020年に向けて、"体験・経験"を高めていく

 実店舗における消費者行動も、こういったデジタル行動が活発になった背景から、より良いexperience(体験・経験)が求められる時代となりました。


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 特に、2020年を迎える中でより顧客体験への動きは活発化していくでしょう。2020年以降、小売店舗の役割は大きく変化し、現在とは異なる店舗形態となることが予想されています。例えば、小売店舗の半数が、2020年までに自店舗がオンラインで購入した商品を受け取る形へと変化すると予想されています。

 店舗の形が変わってくるとなるとオンラインストア(EC)含め、広い範囲でブランドがうまく作用するようOMO(Online Merges Offline)として捉えていく必要性があります。


変化していく消費者・市場に向けて、まずできることは?

 今まで挙げた消費者行動の変化を元に考えると、未来へのロードマップは大きく捉え、店舗分析という手段を使ってできることを、ファーストステップから段階的に捉え、実行・改善していく必要があります。

「お客様視点」で考える、店舗分析ソリューション 〜導入検討編〜


フェーズ1 お客様は店舗に来店したのか?その傾向は?


 まず、様々な外部要因・マーケティング、プロモーションがある中で、「
来店」という行動は昔と比べても大きなインパクトがあると言えますよね。来店傾向を見る中で、商機を掴むことができます。そして、そこから購買に至ったのかを見る購買率という指標は、今後も欠かすことができません。

データの見方・活用例:
特定の時間にお客様が多く来店する傾向にある。そのうち見逃し客がいるのでは・・?
ー 誘客キャンペーンに利用、スタッフシフト最適化で購買率・売上アップ!


フェーズ2 お客様がどのような店内行動を行ったのか?

 また、お客様がどのように感じたのか、店舗内でのインサイトを見ていくことも必要です。
店前
通行人数・来店率・平均滞在時間・直帰率・エンゲージ率など・・あらゆる課題・要因と掛け合わせて考えてみることで、お客様目線で店舗運営の改善を行うことができます。

データの見方・活用例:
お客様の入店率が高い店舗・低い店舗、それぞれに特徴がある。
ー 次回売場展開に活用、横展開活用でロイヤリティ・売上アップ!

フェーズ3 どのようなお客様が店舗へ来店したのか?

 どのようなお客様が来店したか、お客様属性(年齢・性別)を見ることも店舗運営・マーケティングにおいて、欠かせないデータのひとつです

データの見方・活用例:
店舗のお客様属性に特徴がある。
ー 特定の属性向けのキャンペーンで、来店客数・売上アップ!

フェーズ4 お客様がどのような店舗行動をとったのか?より詳しいインサイトを知る

 ②でのデータに加え、店内のどの部分をよくお客様が通り、見ているのか(エリア滞在時間・滞在人数)をヒートマップでデータ化し、より細かい売場・VMDの改善をすることも可能です

データの見方・活用例:
シーズンキャンペーン中、売場のヒートマップに変化が現れた。
ー キャンペーンの振り返り・売場改善で、ロイヤリティ・売上アップ!

4つのフェーズを例として挙げたように、様々な外部要因と、そのお客様の購入までの過程を見える化し、改善をし続ける中で、より良い体験を生むことができるようになります!


お客様からの声

弊社のシステムを導入中の株式会社チュチュアンナさまも、次のように述べられています。

(中澤様)「本システムの導入により、本部では『InSight』のデータを軸とした会議をスタートし、店舗へ配信する方針の決定プロセスを見直しました。週次で推移を追うことで施策のPDCFAサイクルを回し、営業部と商品部が同じ目線で『何がお客様にとって有益な施策で、何が心に響かなかったのか』を定量的に議論するようになり、コミュニケーションが変わりました。」

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売上向上のために何が必要なのか、お客様視点でステップごとに考え、まずどこを重点的に見直していくべきなのか、お客様の「インサイト」を元に考えてみましょう! 

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