小売店舗の成功するかどうかは偶発的な要因に影響されることもありますが、データを活用したPDCAサイクルを実行することで着実に改善していくことができます。PDCAサイクルは、計画、実行、検証、アクションのステップを繰り返し、行動を効果的にするための方法です。計画にはデータ分析が含まれ、実行後に結果を評価し、効果がある場合は継続し、効果がない場合は改良します。データモニタリングがPDCAの鍵となります。それぞれのステップについて解説します。
そういった状況でも店舗の売り上げを上げるために今日から始められることがあります。それは「データに基づいて計画し、効果測定を行った上で改善策を実行する」ことです。
これは「PDCAサイクル」を効率良く回すことと言えます。
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【PDCAとは】Plan（計画）・Do（実行）・Check（検証）・Action（アクション）
単語の頭文字を取ったもので、常に計画、実行、検証を繰り返していくことです。
PDCAは、その後に取るアクションを確実に効果のあるものにするための方法となり、何かを改善したり、変化をもたらそうとするためには欠かせない考え方です。どんな環境・場面でも当てはめて考えることができるため、店舗運営に役立ちます。
では、小売店舗でPDCAサイクルを効果的に回していくにはどうすれば良いか、みていきましょう。
まずPlan（計画）を立てる前に必要なことは、売上をはじめとした店舗のデータを毎日見ることです。お店の売上が良い日も悪い日もとにかくデータを集めます。
そこからお店の売上が良い日と悪い日の傾向をつかみ、売上の良し悪しに影響する要因を分析していきます。例えば、客足の増減や販売スタッフ個人による売上の変化などが挙げられますよね。
それ以外にも来店客数データや天候データ、POSデータなどがあれば、売上と客数の関連性（＝購買率）がわかるため、データのモニタリングがより効果的となります。
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売上が良い時は、どんな条件が揃った時でしょうか？
客数が多い時でしょうか？
経験のあるスタッフがシフトに入っている時でしょうか？
客数が大きく影響しているようであれば、顧客へのDMやディスプレイの変更を計画できます。スタッフによる売上変化が大きければ、売れる販売員を増やすためにスタッフ・トレーニングを企画したり、経験あるスタッフを混雑する時間帯のシフトに組み込むなどの施策が立てられます。
Planで考案した計画に基づき、施策を実行します。
これまでの小売では、業務改善のためにPDCAを回すことが常識でした。しかしコロナの影響を受けたニュー・ノーマルな時代はよりスピードが求められます。そのため昨今は、特に現場での個々人の意思決定に重点を置いたフレームワーク「OODAループ思考」が注目されています。いわば、PDCAの進化形です。
【OODAループとは】Observe（観察）、Orient（状況認知）、Decide（判断）、Act（実行） Loop(改善)の頭文字を取ったもので、俊敏に判断し行動する思考法を指します。
意思決定のスピードをあげるためにOODAを活用
Doで実行した後は、経過を観察します。
どんな変化があったでしょうか？
売上にすぐ変化が出ることはなくても、例えば「客足が伸びた」＝DMやディスプレイの変更が、「接客数や接客時間が伸びた」＝スタッフ・トレーニングが、それらをもたらした要因であると見なすことができそうです。そして大事なのは、その施策を続けることです。
もし何も効果がなかった場合は、Planに戻り計画を練り直せば良いのですが、この効果検証にもデータのモニタリングが必要です。
DMによって客数データに改善あったかどうか？を肌感覚で評価するのではなく、事実（数値。この場合は「DMを送ったお客様の来店数」）としての裏付けがあることで、アクションを起こすための信頼性がより高まります。
効果検証の結果、効果があればそれをアクションとして採用しましょう。
例えば、客数が減る前の毎週決まった曜日にDMを送る、月に何回かスタッフ・トレーニングを必ず行うよう習慣付けるなど、効果が実証されたものを継続して行うためのルーティーン化を徹底しましょう。
いかがでしたか？
売上の効率的な増加を実現するために、PDCAサイクル（もしくはOODAループ思考）を常に意識することが大切、ということがおわかりいただけたでしょうか？
また、PlanやCheckをより正確なものにするためには、データを見る習慣をつけることも、PDCAサイクルを回すためには欠かせません。
最初は毎日のデータチェックから始めて、慣れてきたら午前、午後と1回ずつ、さらには一時間毎にチェックすることが理想的です。
データをどの様に活用するべきでしょうか？
ポイントを抑えて伝授いたします！
◆ 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。