【このコンテンツのまとめ】
店舗のデータ分析とは、「現状と目標を比較し、課題を特定し、具体的な改善点を見つけ、施策を検討・実行する」この流れを通じて効果を検証することを指します。この改善サイクルを構築し、運用していくことで売上目標達成を目指します。
店舗データとは
ECサイトでは、様々な顧客データにより購買最適化の分析が行われています。実店舗においても需要の高まりを受け、購買に至るまでのお客様行動の見える化と分析が可能になっています。
ECサイトと実店舗のKPIを比較してみましょう。店舗で必要なKPIは、
「来店客計測」によって得られるデータから多くを導き出すことができます。買い物客が入店する前から購買するまでの行動、すなわち「店舗の販売パフォーマンス」を詳細に把握できます。
店舗データを活用するために
、売上予算達成に向けたデータ活用のプロセス【目標設定、状況確認、施策の検討、効果検証の実施】を確認することから始めていきましょう。目標設定
まず、直近の傾向を把握し、今後のトレンドを推測します
直近のデータに加えて前年実績を基にし、今後のトレンドを予測します。来店客数と購買率をKPIとして例に見てみましょう。1ヶ月先の前年実績を用いることで季節性要因を加味した推測が可能になります。
次に、月次の数値目標を立て、その後に日割予算へと振り分けていきます
トレンドを見ながら、予算達成のために必要なKPI目標値を設定し、月次の目標設定、日毎予算へと振り分けていきます。図解を入れた詳細な解説は下記eBookからご覧いただけます。
状況確認
目標と現状を比較し、課題を特定します。
例えば、下記の表では「1週目の実績と同週の予算(目標)、前年実績を比較」している例になります。売上予算比90%ということは、20万円のマイナスです。各KPIの数値目標と前年実績から要因を特定していきます。
このように、売上に影響を与えるKPIを分析し、具体的な改善点を見つけていきます。
施策の検討
仮説を立て、優先順位をつけて実行していきます。
多数の仮説がある中、データをもとに重要なものを選定し、課題に対する打ち手を考え、実行に移します。例えば、購買率が減少しているという課題が特定でき、その原因が「客数が増えている時にスタッフ数が足りないからだ」と仮説を立てた場合、「直近の客数ピークが予測される時間にスタッフを調整する」という施策を検討することができます。
効果検証の実施
実行した施策の効果を、KPIがどう変化したのかデータを使って検証します。効果があった施策を継続し、新たな改善点を見つけます。この改善サイクルを構築していきます。詳細は無料eBookからご覧ください。
■ 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。