「先週の売上目標が未達成だったのは、接客が不十分だったからだと思います」
もしもあなたがスーパーバイザー（複数の店舗を統括する立場）で、そのうちの１店舗の店長からこのような報告を受けたとき、どんな指導をしますか？
それは、「じゃあ今週は接客を強化しよう」とか「それは忙しかったから？対策できる？」などでしょうか？
しかしそれでは、売上改善や業務効率につながるような具体的なアドバイスには成り得ません。なぜなら、このままでは「接客が不十分だった」という理由が「客観的事実」なのか「店長の主観的意見」なのか分からず、改善するための原因を特定できないからです。
ではどのようなコミュニケーションが必要なのでしょうか。
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まず、2つの言葉の意味を調べてみましょう。
事実
1. 実際に起こった、または存する事柄。
「予想した災害が起こったという―をどう見るか」
2.《副詞的に。「…は事実だ」との気持から》 本当に。
「―そういう結果になった」
意見
1.《名》ある問題についての考え。
「―を戦わせる」（それぞれ意見を述べて議論する）
2.《名・ス他》自分の考えを述べて人をいましめること。
「君から―してやってくれ」
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接客は「お客様へのサービス全般」と言い換えることができます。それが「不十分だった」というのが、先程の店長の報告でした。
ここで３つの疑問が浮かび上がります。
1. 本当に接客は不十分だったのか？なぜそう断言できるのか？
2. どのぐらい接客が不十分だったのか？
3. 接客が不十分だと売上目標が達成できないのか？
これらの疑問を掘っていくことで、その事実と対策を考えることができます。
では、それぞれをくわしく見ていきましょう。
1. 本当に接客は不十分だったのか？なぜそう断言できるのか？
「接客が不十分だった」と断言するためには、「十分とされる接客数」「過不足を判定する指標（KPI）」が定められている必要があります。つまり、定量的に計測できている状態があってはじめて、「接客が不十分だった」と言えるのです。
2. どのぐらい接客が不十分だったのか？
上記に関連しますが、実際に「接客が不十分だった」としても、何件不十分だったのか、もしくは何％不十分だったのか、がポイントです。そしてその片方だけに着目すると重要なことを見落としてしまいます。
仮に、日次で100名のお客様に接客することを目標として「接客数」をKPIとして設定したとします。
月曜: 来店客200名 接客数100名
土曜: 来店客1,000名 接客数100名
接客数だけを見ると、どちらの曜日も達成していることになります。
では、来店客数に対してどのくらいの割合で接客できているかを示す「接客率」を見るとどうでしょうか？
月曜: 来店客200名 接客数100名 接客率100名÷200名＝50%
土曜: 来店客1,000名 接客数100名 接客率100名÷1000名＝10%
月曜の接客率50％に納得感はあるものの、土曜の接客率10％は低いと言わざるを得ません。接客できなかった人数が100名と900名では大きな差がありますし、その分売上機会を逸したことになるからです。
このように、適切な指標を選択することが大事です。そして、単一的な指標ではなく複数の視点で指標を設定することで、多角的に評価するべきなのです。
3. 接客が不十分だと売上目標が達成できないのか？
接客が十分であれば売上目標は達成できるのでしょうか？
もちろん、そうであると言い切れる場合もありますが、接客しない・できない業態もありますし、接客だけが売上のための行動では無いはずです。
売上と各要素の相関性や因果関係を突き止め、売上を上げるためにはどの指標にフォーカスするべきか、改善のためのアクションは何か、を明らかにする必要があります。
上記を整理すると以下の３つの大事なポイントが挙げられます。
a. 定量的な計測
b. 適切な指標設定と比較による評価
c. 売上とKPIの相関性、因果関係、対策の明確化
本社・現場間ではこれらを意識することで、コミュニケーションの向上と業務改善が期待できます。
たとえば…Flowを使ってコミュニケーションするとこんな感じになります。
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アパレル 南関東担当エリアマネージャー（AM）と
横浜店店長（A店長）の週次ミーティングにて
AM:
「一緒に先週のデータを見てみましょう―――購買率が先々週と比べて若干下がっていますね。曜日別でみると、他の曜日はそれほどでもないですが、月・火と日が少し落ち込んでいます。何か原因は考えられますか？」
（購買率の日別推移。実線が先週、点線が先々週）
A店長:
「先週月・火・日は、ショッピングモールでシニア向けイベントが開催されました。その影響で来店人数はいつもより増えたんですが、普段の客層と違う方が多く来店されました。その接客に追われて、普段平日の14時頃に行う品出しができず、夕方頃まで店頭で欠品が発生してしまったんです。このイベントは当面、月・火・日に継続的に開催されるそうなので、なにか対策を打たなければと考えているところです…」
AM:
「確かに、特に月曜・火曜ともに、13時～15時台の来店客数が先々週より伸びていますね。それまでアイドリングの時間帯だったこの時間を店内整理に充てていたってことですよね？なるほど」
「でもこれって、シニアの売上アップのチャンスですね！13時～15時台の来店客数がこれまでより伸びることが予め読めるのであれば、そこを狙ってスタッフを増員してみてはどうですか？」
A店長:
「それであれば、月曜・火曜の遅番の入り時間を早めてもらうか、早番の上がり時間を遅くしてもらって、その分他の曜日の出勤時間を調整すれば、なんとかいけそうです。ウチは金曜がそこまで来店客数が増えない傾向がデータから明らかなので、金曜を時間調整する曜日にしてみます」
AM:
「いいアイデアですね、ぜひやってみてください！その次は、シニア向けの接客を一緒に考えませんか？客単価の高いシニア層の来店傾向、活かしましょう！」
A店長:
「ぜひお願いします！シニア層の接客にスタッフ全員で頭を悩ませていたので助かります。実現できたら売上がさらに伸びますね！」
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「データに基づくコミュニケーション」というと『理屈っぽい』『無機質な感じ』『結果を追求し過ぎてプロセスを見てない』などのネガティブなイメージを持たれることがあるかもしれません。
しかし、お互いに共通のデータソースがあることで、認識の相違や誤解などから解消され、拠りどころをベースとした建設的な会話が生まれます。これこそが、店舗経営を改善し、売上・業務効率・顧客満足につながることは間違いありません。
しかもそれは、弊社サービスにかぎらず、店舗にかかわるすべてのシステム・ツール群に対しても言えることです。ぜひ、事実（データ）に基づくコミュニケーションを意識してみてください。そしてぜひ、弊社にご相談ください（笑）
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■ Flow Solutions 会社概要
株式会社Flow Solutionsは、2016年にデータ活用プラットフォームの提供を開始し、アパレルや雑貨店、家電量販店など、これまで100社以上・800店舗以上へのシステム導入と3,000以上のセンサー接続実績があります。リテールデータ活用AIプラットフォームFlowは、IoTによる人流計測データや既存データとの連携によって店舗状況を可視化し、AI技術を用いた多次元なデータ分析を可能にします。店舗データの活用によって売上改善や業務効率化に効果を発揮するソリューション・ベンダーとして、小売業の課題解決にあらゆるソリューションを提供しています。
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