データ活用の豆知識
店舗業務の効率化と売上最大化へ【データ活用の豆知識】開店・閉店ミーティング
店舗運営において「顧客行動データの観察と分析」は、効果的に業務の課題を浮き彫りにし、改善策の立案へとつなげる上で重要です。売上の最大化に向けて店舗スタッフが取り組めること、今回は「開店ミーティング」と「閉店ミーティング」に着目し、顧客行動データの活用と共有の方法をご紹介します。
データの利活用について、具体的な店舗でのユースケースをご紹介します。どのようなシーンで、どう考えることができ、どう行動できるのか。Flow Assistantが実現する、リアルタイムなデータに基づいた改善行動の自動提案は、店舗業務を大幅に改善し、データドリブンな店舗と人材を生み出します。
TOPICS：
1. 店舗改善のポイントは「店舗がデータを活かすこと」
2. 具体的ユースケース（データドリブンな店舗と店長の１日）
A) 開店前 AM9:30: 前日結果＆本日目標の確認「数値への意識向上」
B) 営業中 PM3:00: 売上進捗通知＆行動提案 「その場で何をすべきかわかる」
C) 閉店後 PM8:15: 売上結果速報＆報告書準備 「結果をレビューしコメントするだけ」
3. 「リアルタイムな行動提案」で店舗がデータドリブンに進化
1. 店舗改善のポイントは「店舗がデータを活かすこと」
小売店舗の売上を伸ばす、生産性を上げる、顧客満足度を向上させるーこれらを改善するには、店舗の状況を把握しなければなりません。
金額や販売数、販売内容などの「売上」、商圏人口や店前通行量、来店客数、来店属性などの「人流」、取り揃えている商品やその種類、数などの「商品在庫」、店舗従業員数やキャリア、シフト構成などの「スタッフ」、路面店・テナントといった出店形態や店舗面積などの「店舗属性」、天候や気温などの「天気」、会員数やポイント利用状況、来店頻度などの「会員顧客」、売上目標や経費台帳などの「管理数値」…
実に様々な店舗データが存在します。収集するだけでも大変ですが、大抵の場合それらのデータは別々に管理されていることが多く、包括的にデータ分析を行って店舗状況を把握することはとても困難です。
これらを企業全体で分析し経営改善に役立てるために、BI（ビジネス・インテリジェンス）ツールを使ってKPI（重要業績評価指標）をダッシュボードで確認している企業様は多いと思います。多くのKPIを可視化して、その増減に応じて経営改善の策を検討・実行する取り組みは、ロジカルで効率的な経営を行う上で非常に重要だと思います。
ただ、BIツールは基本的に本社で利用されるケースがほとんどで、店舗で使うことはまずないでしょう。「情報量が多過ぎる」「店舗には販売業務に集中させたい」「店舗でデータ分析できる人間がいない」「データを都度確認・分析する時間は店舗には無い」などといった、企業様のお考えやご事情もあると思います。
しかし、本社で分析された結果に基づく改善指示を全店舗に通達しても、それが全店舗に浸透し実行されるとはかぎりません。なぜなら、店舗ごとで状況や傾向は異なるからです。
データに基づく店舗改善は、それぞれの店舗で、それぞれの傾向値に基づいてなされるべきです。店舗改善のポイントはまさに「店舗がデータを活かすこと」なのです。
これは決して難しい話ではありません。店舗データを現場が活かすには、複雑なプロセスや考え方は不要です。
一目見ればわかる店舗状況の可視化と、そのデータ傾向値に基づいた店舗行動を具体的に提案してくれるシステムがあれば、店舗の物理的・時間的な負荷は減り、改善行動にシンプルに反映され、店舗全体は大きく改善されます。
2. 具体的ユースケース（データドリブンな店舗と店長の１日）
店舗がデータを活かすとはどういうものか。具体的なユースケースをご紹介します。
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舞台は、とあるアパレル企業の店舗です。平均売上20万円台/日、平均客単価4,000円、平均購買率約15％。スタッフは常時2-3名体制で総数6名。店舗面積は700㎡程度、商業施設にテナント出店しています。
店長・Aさんは32歳。新卒入社後2店舗をスタッフとして従事。3店舗目の大型店でコーナー長を経験し、昨年からこの店舗に店長として赴任。売上を伸ばすために日々奮闘しています。この店舗はFlowを導入済で、店前通行量・来店客数を計測し、売上POSと連携、スタッフ勤務データも定期的に取り込んでいます。Aさんは以前の店舗でデータに比較的慣れているものの、店長として自分で売上対策を立てることにはまだ不慣れです。店舗スタッフも数字が苦手な方が多く、データを活かせていません。
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しかし、Flow Assistantを使うことで、その状況は改善されます。
A) 開店前 AM9:30: 前日結果＆本日目標の確認「数値への意識向上」
営業開始前、店長・Aさんの元にFlow Assistantから「昨日の売上実績」と「今日の売上目標」が届きます。
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売上実績や目標は管理ファイルを見ればいつでも確認できますが、メッセージとして手元に届くことで、数値への意識が高まります。その場で１日の売行きの予想や、スタッフへの具体的な業務分担を考えることもでき、初動が早くなります。
B) 営業中 PM3:00: 売上進捗通知＆行動提案 「その場で何をすべきかわかる」
来店客の波が比較的収まっている午後3時、Flow Assistantから「売上進捗」と「行動提案」が届きます。
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売上進捗はPOSレジでいつでも確認できますが、逆に言えばPOSレジに行かないと確認できません。店舗業務の手を止めることなく、手元のモバイル端末に進捗報告が定期的に届けば、その手間は無くなります。また、特定の店舗KPIが平均を下回っている場合にアラートが配信され、しかも対策として具体的な行動提案が記載されていれば、店舗は迷うことなく行動することができ、販売業務により注力できます。
C) 閉店後 PM8:15: 売上結果速報＆報告書準備 「結果をレビューしコメントするだけ」
閉店してほどなくして、今日の売上実績速報が届きます。
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今日届いたメッセージを改めて見返すことで、１日の行動と結果の振り返りにつながります。
また、報告書自動作成機能Flow Pulseを使うと、作業効率がさらに上がります。Flowに統合された店舗KPI実績値を報告書作成画面に自動で表示します。店長はコメント欄を埋めるだけで報告書は完成するので、大幅な時短につながります。
3. 「リアルタイムな行動提案」で店舗がデータドリブンに進化
店舗データを分析して「現状はこうなっている」と把握をしたその先にある「どうすれば良いか？」を導き出し、その行動案をよりスピーディーに店舗へ浸透させることで、店舗改善につながり、データドリブンな店舗経営が具現化します。
（以下の記事もご覧ください）
関連記事：
・データに基づいたリアルタイムな行動提案が店舗を変える
・【Flow Assistant活用例②】売上進捗確認の効率化
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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・900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。