データ分析は店舗の業績向上に有益ですが、多くの企業がデータの複雑性や活用方法に悩んでいます。
そのような中、成功している企業とは、具体的な目的に基づいてデータを取得し、来店客数や購買率を含むKPIに焦点を当て活用しています。また、その際に重要なのが、データ精度の確認や適切なツールの選定であり、信頼できるリアルタイムデータの共有が店舗と本部の円滑なコミュニケーションを可能にします。
良好なコミュニケーションから得られる、効果的なアクションプラン策定と実行・効果の検証により、より効率的にPDCAサイクルを回していくことができるのです。
目次
目的を明確に
データ精度の確認
簡単で理解しやすいツールの利用
チームへの共有方法
アクションプラン作成と効果検証
まとめ
目的を明確に
店舗データの分析に取り組む企業が急増している中、成功例がまだそう多くはない理由として、ソリューションを導入したもののデータが多すぎる/複雑であるために、活かしきれないという事実があるようです。
業績を伸ばしている企業の共通点として、POSから得られる売上・商品販売データと「来店客数」の計測から、「購買率」や「入店率」などの基本的な店舗データ取得から開始し活用していることが挙げられます。
「来店客数」は、潜在顧客の数値を計測できるだけでなく、店舗状況を把握する他の重要業績評価指標(KPI)を導き出すことが出来る、価値のある店舗データです。
既に注目している企業も多い「購買率」ですが、この数字を追うことで人気商品の配置場所の検討や、接客方法の見直し、スタッフ配置などを効果的に調整することができます。
店前を通りかかった人数と来店に至った人数を比較する「入店率」は、イベント催事などのキャンペーン効果や、呼び込みなどの施策効果を検証することができ、施策を随時変更や改善できるというメリットがあります。
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購入するお客様の割合を増やす取り組みなど、スタッフの店舗パフォーマンスを見る値として知られる購買率ですが、この購買率を1%改善するだけで売上に大きなインパクトがあることを知っていますか?
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データ精度の確認
データの精度は、選択するソリューションにより異なります。目的に応じて、求める精度にあったツールを選択します。
技術は進化し、予測機能を携えたAI搭載の最新技術も登場しています。
また、機器の性能だけでなく、設置する位置なども関係してきますので、豊富な経験のあるベンダーを選定することが大切です。
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トラブルの少ないシステム・ハードウェアは?
簡単で理解しやすいツールの利用
店舗分析データには、POSデータ、会員カードなどから得られる顧客データ、人流を計測するセンサーデータ、アンケート調査によるアンケートデータなどがあり、本部はこれらのデータから傾向を読み取り、分析して施策に反映させていきます。
この「傾向値の読み取り・分析・施策への反映」という過程において、データが散在していると収集に手間取り、分析結果を店舗に伝達する頃には既にリアルタイムなデータでは無くなっています。場合によっては把握するにとどまることもあるかもしれません。
収集データは、グラフ化によりデータの傾向や特徴をより分かりやすくなります。自動集約データが様々なディバイスで表示可能なプラットフォームも登場しており、こういったサービスを利用すれば、複数データを重ねて表示でき、KPIごとの比較分析や他店舗との比較も簡単にできるようになります。
グラフやチャートを使いながら視覚から理解を促すことで、「分析するちから」を育成。
Flow SolutionsのプラットフォームFlowが、そのお手伝いをします。
(プラットフォームFlowで表示されるバブルチャート)
このバブルチャートでは、来店客の数を横軸にして、売上をバブルの大きさで表現しています。縦軸は比較したいKPIを設定することができ、簡単に自店舗の特徴を把握できます。
例えば、上記のバブルチャートでは縦軸を購入件数として、パフォーマンスの高さを比較していますが、このチャートから、左右の店舗・グループは、同様の環境下にある可能性が高いと予測できます。
次のアクションとして、左右の店舗の他KPIを比較し、自店舗・グループより高い数値を保っているKPIがあれば、参考とするために情報交換をすることが有効でしょう。(弊社カスタマーサクセスによりデータ利活用のための並走型支援を行っています。)
チームへの共有方法
店舗分析データは、本部だけで活用するのではなく、現場スタッフと共有することがとても大切です。しかし、リアルタイムなデータの分析結果を店舗と共有できている企業はまだまだ多くありません。
お客様に直接対応しているのは現場スタッフであり、商品に対する反応や施策の効果を一番肌で感じ取れるのも現場です。ですから、現場スタッフに店舗での実数値や傾向を共有することで「肌感」が「確信」に変わり、より現場業務に対してのモチベーションは上がります。また、店舗スタッフがデータを理解することで、リアルタイムに本部指示を施策に反映させられる/または自ら目標に向かってデータから戦略を立てられる(=データドリブン)ようになります。このことは、売上の目標に向かって軌道修正が早期にできることを意味します。
また、店舗スタッフだけが汲み取れる「お客様の反応」を本部がデータと絡めて詳細に把握することには難しい現状があります。そこが可視化されるようになれば、更に精度を上げて施策を当て込めます。
このようなコミュニケーションが本部と店舗の間で取れていないのは、様々な要因がある中、データを共有するツールがなかったということも一因でしょう。そこで、定量的な店舗データは自動的にプラットフォームに反映させ、定性的なコメントのみを記載する仕様をとれば、この課題は解決されるでしょう。
定量的なデータをプラットフォームで確認しながら、定性的なコメントを店舗スタッフが記載。
日報・週報・月報に対応する形式のFlow パルスは、店舗状況の把握に最適です!
(Flowパルス イメージ画面)
アクションプランの作成と効果検証
データを解釈した後に具体的な施策を検討し、結果の効果を検証していく... その繰り返し(PDCAを回していくこと)が必要となりますが、データの傾向値からどのように分析し施策を検討して行くべきか、まだノウハウが貯まっていないのが現状です。
データは蓄積すればするほど価値のあるものとなります。どんな状況で何をしたら値が変化するのか、成功・失敗のデータが蓄積することでより信頼できる改善と対策が取れる様になります。
適切なツールを使い、適切なサポートを受けることで、忙しい店舗スタッフでも大きな負担を感じることなく、「データ分析」を継続することができるでしょう。
まとめ
企業本部が店舗分析データを本当の意味で利活用していくためには、まずは「データを取る目的」を明確にすること、そして焦点を当てたデータを集中して追えるように、簡単に閲覧ができ容易に理解できるレポートなどのツールを使い、定期的な収集と分析が出来る環境を整え、企業に関わる全スタッフが分析ツールを適切に使いこなせるように活用時のサポート体制を整えているベンダーを選定することと言えます。
■ 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。