データ活用とはー概論ー

【小売】購買率を最適化するための入門書

小売店舗にとって「顧客満足度を高めるために欠かせないもの」とは、いったい何だとおもいますか?それは、商品そのものの価値と、その商品をプロモーションする空間=店舗と人=スタッフではないでしょうか?


ここ数年続くコロナ禍により、オンラインでの購入が大きく増えました。しかしこの増加は、明らかにその必要性に迫られた需要であり、ワクチン接種が一般化した今、実店舗への来店が再び増加していることは周知の事実です。

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これは、オンラインショッピングに慣れた私たち消費者が、以前と同じようにリアルな体験も求めていることの現れではないでしょうか。
数年前と比較して、私たちの購買パターンは大きく変わり、最終的な購入決定について、どこで購入するかは消費者の好みや利便性に大きく左右されるようになりました。


今、この変化に対応できている小売業とそうでない小売業とに大きく分かれているのを、私たちは実感し始めています。

ではその差はいったい何だと思いますか?

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それは、ECと同じように実店舗でも購買率を計測できているかどうかです。


この差がいかに大きいかー購買率についてもっと理解を深め、購買率を最適化することで、どのようにお客様により良い買物体験を提供し利益をもたらすことが出来るのか、ここで一緒に見ていきましょう。

TOPICS:

 1.  購買率とは?

 2. なぜ購買率が重要なのか?

 3. 購買率の計測方法

 4.小売業の平均的な購買率は?

 5.購買率を継続的に改善

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1. 購買率とは?

小売業の購買率とは、来店者数における購買者の割合のことを指します。

例えば、100人が来店しそのうち30人が購入した場合、購買率は30÷100=30%となります。別の見方にしてみると訪問者の70%が購入に至っていないということになります。

既に来店しているお客様に購買促進を働きかけ、購買客を増やすことで売上を増大させることができます。この取組みの指標として購買率の可視化は極めて重要です。



2. なぜ購買率が重要なのか?

企業全体の売上高や店舗あたりの売上高、総来店数といった指標(KPI)は、店舗パフォーマンスを確認するために大変重要であることは言うまでもありません。しかし売上高は、単に「何人がいくら購入したのか」を掛け算した結果に過ぎません。
(売上高=顧客単価 x 購買者数)

つまり、必要な商品が見つからなかった、接客サービスの質が低かった、レジ待ち行列が長かったので途中で諦めたなど、購買しなかったお客様のことはここでは考慮されていません。
こうしたお客様は潜在顧客として認識すべきですし、彼らにどのようにアプローチすべきだったのかを考えるべきです。

そういう意味で、店舗の真のパフォーマンスを評価する際の非常に重要なKPIとなるのが、購買率なのです。

購買率を増加させるためには、できるだけ多くのお客様を訪問者から購入者に変える必要があります。しかしそれには、正確な現状値の把握がまずは必要です。

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3. 購買率の計測方法

当たり前の事ですが、購買率を正確に計測せずに最適化することはできません。

購買率は「購買客数÷来店数」と先程お伝えしました。
多くの小売業店舗は既にPOSを導入されていると思います。よって購買客数はデータ取得が可能です。あとはもうひとつの要素…来店数を精緻に計測しデータ化する必要があります。

とはいえ未だに、国内企業の多くが来店数を目検で数えたり、単に計測して報告する「ただの数値」として把握するにとどまっているようにお見受けします。それは非常に勿体無いお話しです。来店数はもっと用途の広い有効なデータなのですから。

例えば、時間帯別、日別、週別、月別の来店数と売上高を比較することで、時間軸ベースでの傾向値(来店ピークと売上ピークの相関性など)を取得し、店舗活動において非常に大きな指針を得ることができます。

<Flowの場合>
Flowの
来店計測センサーは最大99%という高精度で、店舗のエントランスに設置して来店数を計測します。センサーはネットワークでクラウドに接続されており、ほぼリアルタイムでFlowプラットフォームにデータを送信。他のデータ群(売上、店前通行量、来店属性など)と統合されたUIでデータ分析が可能です。様々なKPIの傾向値を基に、改善に向けたアクションを起こすことが半自動的に出来るようになります。




4. 小売業の平均的な購買率は?

小売ビジネスを理解している人なら誰もがご存知のように、来店客の100%すべてが購入に至るわけではなく、平均的な購買率は通常10%~60%の間と言われています。この数値は、高級小売店では低く、スーパーマーケットでは高い数値となります。
言い換えると、約40%から90%の買物客が購買せずに店舗から出ていく、ということになります。業種に関係なく、これは多くの販売機会を損失していることになります。


しかし近年、「購買率を1%改善するだけで、数億円の利益になる」ことを理解し、購買率に対して体系的なアプローチをとり、売上を大きく伸ばしている企業がいます。
具体的には、来店数と購買率のデータに基づいてスタッフの配置や商品供給などのサービスをシンプルかつ持続的に変更する取り組みを通して、購買件数、購買単価、平均購買価格などのKPIを改善することができ、売上全体の増加につなげています。eBookをダウンロード  「購買率の計測で売上を伸ばす」


5.購買率を継続的に改善

来店客を購買客に転換させるーデータ計測と継続的な改善は、購買率を高めます。ここでは、最新の来店数計測システムをご紹介すると共に、購買率を最適化しやすくするための実用的な手法をご紹介します。

・店舗の混雑状況を予測→予測に基づいた行動につなげる

高度AIを活用し、店舗の来店数や売上などの指標を事前に1時間単位で予測します。これはデータが蓄積されればされるほど、その精度を増していきます。

<Flowの場合>
来店数データをFlowが分析すると、店舗のピークタイム把握がグラフで可視化されると同時に、店舗で取るべきアクション提案が店長に自動で配信されるアシスタント機能アシスタント機能を有しています。
(ピークタイム=来店数が一番多い時間帯=最も売上が期待できる時間帯)

日次や週次なども重要ですが、時間帯別=1時間ごとのリアルな傾向値に焦点を当てることで、店舗はアクションに反映しやすくなり、購買に至らない来店客を減らすことが期待できるのです。
たとえば、接客促進やセット販売、タイムセール、売場へのスタッフ配置、レジ待ち行列の解消などの活動を事前に準備できるようになれば、ピークタイムにおける各店舗の購買率を大幅に向上させることができます。

・スタッフシフトの最適化

どの店舗にも、自分の仕事を愛し、お客様が必要とする商品を見つけることに喜びを見出すスタッフがいるものです。

全スタッフの1時間あたりの購買率を算出して最も優秀な人を特定し、来店数のピークタイムに配置できるように調整すれば、より高い購買率を確保でき、売上の最大化を狙うことができます。
さらに、AIが予測するピークタイム以外の時間帯を把握することで、店舗スタッフの時間帯別人数を最小限にすることも可能です。

うした来店数推移の把握とスタッフ配置の管理によって、運用コストの削減空き時間の有効活用(棚卸やマーチャンダイジング、在庫管理など)という、業務効率化の道筋がはっきり見えてくるのです。

 

・レジ待ち行列の改善

レジ前混雑を管理するシステムは、店舗には円滑な店舗運営と売上機会損失の改善を、お客様には良い顧客体験を、実現するのに役立ちます。

<Flowの場合>
Flowのレジ前混雑ソリューションは、リアルタイムに状況を計測します。レジ付近に行列が発生するとFlowのモバイル・アプリFlow for Mobileを介して、店長やスタッフに通知が送信されます。

レジ待ち行列という現象に応じた店舗行動(レジを新たに開けること)がロジカルに行うことができるため、非常に効率的な業務遂行が実現されます。レジ待ち時間が短縮されることで顧客の買物体験も向上し、ブランドロイヤリティが高まることも期待できます。

 

・商品配置の最適化とPB販売の促進

もし、高い購買率を確保出来ている小売店舗であれば、売上をさらに上げるために「取引単価の向上」と「高利益率商品の配置」を促進すべきです。

<Flowの場合>
Flowの什器立ち寄り分析は、お客様の好きな商品やブランドを分析・予測する機能を持っています。任意の什器(商品棚、什器など)に設置されたAIカメラによる計測で、お客様がどのセクションを最も多く訪問しているか、どの商品に興味を持ち滞在しているのかをデータ化します。

これは、お客様の動きを理解し、商品配置の改善や店舗レイアウトの調整を行うための貴重な情報です。例えば、よく売れる商品同士を近づけて配置することで、1回の購買で販売個数を最大化を狙うことができます(例: ビールと唐揚げ、マスクとアルコール除菌 など)
 (補足: 店頭での様々な取り組みがどの程度成功しているかの判断には「売上/客数(売上÷来店数)」を注視が有効です。ぜひ参考にしてください)

 

いかがでしたか?これらの取り組みを実現できれば、売上の向上だけでなく、顧客体験の向上も期待することができ、相対的に貴社全体のさらなる発展に寄与することでしょう。少しでも参考になれば幸いです。


ぜひこちらのケーススタディーも参考にご覧ください↓

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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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