リテール分析
入店率を5%増加させて売上向上へ【人流計測】ケーススタディ
売上向上の店舗運営KPIを考える中、店内商品の魅力を潜在客にアピールするため来店客数を増やすことに着目。人流計測から入店率を可視化させ、施策効果の検証から店舗スタッフのモチベーションを向上させながら入店率を5％増加させることに成功。結果的に購買率、そして売上の向上につなげた事例をご紹介します。
購買率を店舗のKPIに設定し、購買率データをもとにPDCAを回しながら店舗運営を行った結果、来店客数が減少しても売上が上がったというケーススタディをご紹介します。
購買率（購入率）を店舗の主要KPI（Key Performance Indicator）と位置付け、売上向上のために積極的な施策を展開している企業様が増えています。
なぜ、購買率がそのように重要なのでしょうか？
今回ご紹介するケーススタディでは、購買率の向上を目標KPIに設定し、POSデータと来店計測データを統合し、Flow（フロー）のダッシュボードを利用してPDCAを回した結果、来店客の数値が減少（同5.61%ダウン）したものの、売上が18億円向上（前年比8.25%アップ）した事例についてご紹介します。
目次
仮説からの目標設定
購買率（購入率）とは？
統合データを活用
データ分析と施策の立案
結果と考察
仮説からの目標設定
時間毎にPOSデータと来店客数データが自動集計されるシステムFlow（フロー）を使い、来店客数が減少すると売上も減少する、という関係性を把握します。
来店客数の減少が売上に直結することが明らかになった反面、来店客の数を増やすことは以前にも増して難しくなっています。
客数に左右されずに売上を上げることに目標設定する必要があり、店内にいるお客様へのアプローチを強化するために、店舗のパフォーマンスを可視化する「購買率（購入率）」に着目しました。
購買率とは？
企業全体の売上高や店舗あたりの売上高、購買者数といった指標（KPI）は、誰もが見る店舗の基本指標ですが、実は売上高というのは、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）
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「購入しなかったお客様」までは考慮されていないわけで、そうしたお客様を潜在顧客として把握するのに役立つのが購買率という指標です。
統合データを活用
POSデータ、人流計測データ、天候、スタッフシフト、などのあらゆる店内のデータを統合できるシステムを使いましょう。店舗ごとのデータが一元管理されることで、データの比較や推移を見ることに役立ちます。特に、多店舗経営をしている企業では店舗ごとの比較が容易となります。
定期的に、購買率の値と店舗施策の動きを対比させていくようにして、指示出しの行動に反映させましょう。
会社のなかでも担当部署や、役職によってデータ利用方法は異なるので、データを有効に使うために、業務別またはレベル別にデータを見ることができるシステムをおすすめします。
本部だけでなく店舗スタッフも利用【店舗データ】統合・分析・行動提案で売上向上を実現！Flowをご紹介します
データ分析と施策の立案
データ分析：
来店客数と購買率の関係性を見る
・Flowのダッシュボードに表示されるバブルチャートで店舗ごとのパフォーマンスを確認します。
（Flow 画面の数値はイメージです）
・各店舗ごとの統合データを、Flowの詳細分析画面を見ながらKPI比較を行い、課題を明らかにしていきます。同条件でパフォーマンスの良い店舗を参考にして、施策立案に活かしていきます。
（Flow 画面の数値はイメージです）
施策の立案：
店舗の魅力を向上へ
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店内レイアウトの最適化：商品の配置や陳列方法の見直しを行い、購買意欲を高める効果的なレイアウトを構築します。
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陳列の工夫： 売れ行きの良い商品を目立つ場所に配置し、顧客の関心を引くようにし、商品の組み合わせやセット販売などを通じて、顧客の購買意欲を喚起します。
マーケティング戦略の改善
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層の再評価：顧客セグメンテーションを再評価し、ターゲット層のニーズや購買行動をより詳細に把握。それに基づいて、ターゲットに合わせたマーケティングメッセージやキャンペーンを展開します。
顧客エクスペリエンスの向上
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スタッフのトレーニング: スタッフに対して接客スキルや商品知識のトレーニングを行い、お客様とのコミュニケーションを円滑にし、良い顧客体験を提供することに注力します。
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オムニチャネル戦略の展開: オンラインとオフラインの連携を強化し、顧客に一貫した体験を提供します。
PDCAサイクルの実施
上記の施策を実施した後、定期的にデータの分析と評価を行い、PDCAサイクルを回します。
データの評価を通じて施策の効果を把握し、必要な改善点を洗い出し、改善点を元に新たな施策を立案し、再度実施することで、持続的な購買率の向上を図ります。
結果と考察
今回のケーススタディでは、購買率を重要な指標と位置づけ、POSデータと来店計測データを統合したツールを使い、データ分析とPDCAサイクルの実施により、効果的な施策を展開し、来店客数が減少（同5.61%のダウン）にもかかわらず購買率を向上させ（同8.93%アップ）売上を18億円上昇（前年比8.25%アップ）させることに成功しました。
今後も変化が予測される市場環境から、集客へのアプローチを優先させるよりも、顧客のニーズに合わせた、柔軟であり、かつ効果的な施策を店内で展開していくことが求められると考えます。お客様とのコミュニケーションを大切にして、顧客満足度の向上に努めていくことで、より持続的な成果を得ることができるでしょう。
■ 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。
