データ活用とはー概論ー
お客様が「買いたくなる」売り場づくり
扱っている商品にかかわらず、小売店では陳列によってお客様の「視線」を集め興味を惹きつけることが必要です。今回は購買行動や効果的なディスプレイ・売り場づくりについて考えてみます。
小売店の店舗運営において、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！
小売店舗分析には多くのソリューションがあります。どの手法を取り入れたらいいのでしょうか？優先的に何を分析したらいいのでしょうか?
ここで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。
2020年代は、"体験・経験"を高めていく
実店舗における消費者行動も、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っています。
特に、顧客体験重視の動きは活発化しています。Covid19のパンデミックが与えた影響により、小売店舗の役割は大きく変化し、以前とは異なる店舗形態となることを余儀なくされています。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）として捉える必要性が高まっています。
変化していく消費者・市場に向けて、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を大きく捉え、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。
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。その中に見逃し客がいるのでは・・？
→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？
店内において、お客様がどのように感じたのか？店舗内のお客様行動を洞察することが必要です。
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。
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。
→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！
来店客数や購買率などのKPIは来店カウンターと呼ばれるハードウェアによってデータを取得することが出来ます。
店前通行人数や来店率、直帰率やエンゲージメントなどのKPIはWifi利用によりデータ取得が出来るようになっています。
店内分析を検討中であれば、こちらからお問い合わせ下さい。
フェーズ３ どのようなお客様が店舗へ来店したのか？
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。
→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。
→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Flowのプラットフォーム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。」
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「洞察」を元に考えてみましょう！
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