買う理由の想定 発注やレイアウトに活かす

by Sawako, on 2020/04/24 10:14:35

お客様が商品を手に取る理由。

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。
扱っていない商品に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。

TOPICS:

1. 「 買う理由」の想定にはどんな仮説が望ましいのか?

2. 仮説を立てるときの必要な情報とは?

3.発注やレイアウトに活かす
 
 

 

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1. 「 買う理由」の想定にはどんな仮説が望ましいのか?

消費者が商品を選び、購入に至るには様々な理由が存在します。
ライフスタイル、家族構成や嗜好、所属する職場やグループにより変化します。
その個々に対応した品揃えが最も望ましく、顧客のライフスタイルこそが商品を購入する動機です。これは、まさに店舗に足を運ぶ消費者の生活を知ることから仮説は立てる必要があるといえます。

収集したデータから個々へのアプローチが可能になっているネット販売に比べ、実店舗においては直接個々人に「なぜこの商品を購入したのですか?」と質問することは難しいですが、店舗においても様々な情報がデータ化出来る様になっています。
店舗に足を運ぶ消費者の生活を把握できれば、地域社会の行事や日本古来の行事で必要な関連販売商品などを販売計画に盛り込むことも可能ですし、買う理由が分かることで、セット売りの提案やより効果的な売り場展開につなげることが出来ます。

 

2. 仮説を立てるときの必要な情報とは?

 来店される顧客情報
・来店頻度/居住地域
・よく購入する商品の有無

 生活の情報
・年間の社会的行事 (節句/母の日/父の日/七夕/お盆/お正月/クリスマスなど)
・地域行事(春休み/入学式/夏休み/冬休み/卒業式)
・家庭行事(出産/結婚/帰省/死去)

 天気
・気温(体感温度/暑い/寒い)や天候(晴れ/くもり/雨/雪/台風/日照時間など)

 商品の特性
・生活のどのシーンで使われるものか/商品が持つ一環の価値

 商品の販売の仕方
・売値
・陳列の位置
・魅力的なプロモーション
・セール

 TVやSNSによる情報
健康に関連した情報や、影響力を持つ著名人による情報発信

これらの情報は、来店客調査やPOSデータのみにとどまらず、WiFiや個人を特定しないカメラによって更にデータ収集が可能になっています。また、過去の天気情報や未来の天気予測を組み合わせ、データを読む事が可能になってきています。

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3.発注やレイアウトに活かす

データの収集方法については、経営陣を含め店舗全体が取り組む必要があります。
情報収集が出来たら、そのデータを使い「買う理由」の仮説設定を行いますが、こちらは店長が中心になり戦略を立て明示します。具体的な商品発注や商品の見せ方については、次長クラスとともに決定していきます。

どんなお客様が、どんな用途で店を利用しているのか?

買う理由の想定は、店舗全体の共有情報として、スタッフに周知することを忘れずに。
スタッフから新たな商品発注やレイアウトのアイディアが生まれるかもしれません。

「発注→店舗レイアウト→販売」を行った後は、実際の数値をみて検証していきます。
販売計画と実績を週報でチェックし、売れた理由と売れなかった理由を考え、次の発注に活かしていきます。

 

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