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来店分析から改善の糸口を探す!重要な指標とポイント、活用事例を紹介

店舗ビジネスを行っている場合、顧客が来訪してくれているのか、店舗内の回遊率や売上は上がっているのか?は非常に気になるポイントです。

しかしながら実際にどうデータを取得・分析し、利活用すればいいのか?についてはあまりわからない、とお悩みではありませんか?

この記事では、

  • 来店する顧客を分析するメリット3つ
  • 来店分析をする際に指標となるポイント4つ
  • 来店分析をする方法、活用事例3つ

などについてお伝えします。

来店分析を検討している方は、ぜひ最後までご一読ください。

来店分析とは?

来店分析とは、実際に店舗に来訪した顧客の情報を分析することを指し、多くのアパレルショップや飲食店、大型ショッピングモールやテーマパーク、サウナ・スパなどで活用されています。

来店分析で、分析の対象となるデータは大きく分けて

  • 性別・年齢・居住地といった定性データ
  • 来訪した時間帯や人流といった時系列データ

の2種類となります。

これらのデータは、店舗カメラや出入口に設置したセンサー、Bluetoothやビーコンで取得することが一般的ですが、それぞれのデータのみだとあまり示唆を得られないことも多いです。

より精緻な来店分析のためには、

  • 購買時のPOSやスマホアプリで取得したクーポンなどのデータ
  • 自社データベースにある会員情報

などと掛け合わせることが重要です。

来店する顧客を分析するメリット3つ

顧客の分析を行うことにより得られるメリットは、以下の3つです。

  1. 顧客の把握ができる
  2. 実施した施策の効果がわかる
  3. 経営や運営の改善に役立つ

それぞれ具体的なメリットについて、見ていきましょう。

【メリット1】顧客の把握ができる

来店分析はその名の通り、実際にどんな顧客が来店しているか把握できることが最大のメリットです。

  • 性別・年齢などの顧客の情報で来店しうるターゲット層
  • 何人で来店することが多いのか
  • 店舗内のどのエリアで滞在時間が長いか

といった情報を分析することで顧客の解像度があがり、「おそらくこういう人だろう」という仮説ベースのペルソナを実際のペルソナへ近づけることができます。

例えば、何人で来店するかやその時間帯の来店グループ数がわかれば「来店グループごとの単価」を算出できますし、滞在時間の情報がわかれば「購買しようか迷っているのでは」といった顧客の心理状況を想像できます。これらは売上金額のデータだけでは見えてこなかった示唆です。

このように来店分析を通して、仮説のペルソナと実際のペルソナの差分が分かれば、次にとるべき対策が立てやすくなります

【メリット2】実施した施策の効果がわかる

来店分析を行うことにより、実店舗誘致施策や購買促進施策の成果を確認しやすくなります。

例えば、「アプリ会員に期間限定のクーポンを配布」する施策を行った場合を考えてみましょう。店舗の売上金額データだけを眺めていると、本当にこのクーポンの効果で売上が上がったのか断定しづらいことがあります。

施策の効果を判断するには

  • 人流データを施策前後で比較し、店舗へ来訪してくれる顧客が増えていたか
  • 店舗の来店した顧客のうち、どれくらいの人数がアプリ会員でクーポンを利用していたか

といった来店分析を行う必要があります。

正しく分析して効果が上がった理由を見極めることで、「法人の担当者が1人で来店し、業務用に同じ商品をたくさん購入したことで売上が跳ね上がった」といった、たまたま効果が出たかどうかも確認できます。

【メリット3】経営や運営の改善に役立つ

来店分析を行うことにより、顧客にあった施策や販売方法を理解でき、店舗運営や経営方針の改善にもつながります。

いくつか例を挙げてみましょう。

▼アパレルショップの場合
セール品は店の入口に配置し、徐々に奥の新商品や売れ筋商品へ視線を誘導させることが一般的です。

▼雑貨などの物販の店舗の場合
店舗内回遊の動線を変更したり、ディスプレイ商品の配置やPOPなどの売り方などの細かい装飾にも配慮・活用することで売上UPが可能です。

▼飲食店やテーマパークの場合
スタッフの接客対応やオペレーション改善に生かしてコスト削減するきっかけを得られることでしょう。

1つ1つは細かいですが、顧客にあった施策や販売方法を確率するうえでは重要な示唆を得られる可能性があります。

来店分析をする際に指標となるポイント4つ

来店分析をする際に、どのような指標を押さえておくといいのでしょうか。いくつかポイントがあるので、ここでは代表的な4つを紹介します。

  1. 顧客の購買率
  2. 顧客の行動や購入までの動線
  3. 滞在時間
  4. 性別や年齢など顧客のカテゴリ

それぞれ具体的な内容と計算方法を確認していきましょう。

【ポイント1】顧客の購買率

1つ目は顧客の購買率です。その名の通り、来店した顧客のうちどれくらいの人数が購入してくれるか、という指標です。

顧客の購買率は売上に直結する数値でもあるため、最重要ポイントと言えるでしょう。購入者 ÷ 来訪者*100(%)で算出します。当たり前に思えるかもしれませんが、顧客の購買率がほんの少し上がるだけで売上に大きなインパクトがあります。

例えば、10,000人が毎月来店する、100円均一ショップについて考えてみましょう。ひとりあたり平均5品の購入してくれる顧客が200人いるとすると、購買率と売上は以下となります。

(購買率)  200(人) ÷ 10,000(人) * 100% = 2.00%
(売上)  100(円) * 200(人) * 5 = 100,000円

仮に、この指標が2倍になったとすると、売上も2倍に増えます。

(購買率)  400(人) ÷ 10,000(人) * 100% = 4.00%
(売上)  100(円) * 400(人) * 5 = 200,000円

来店する顧客を増やす、という施策も売上向上に有効ですが、店舗の立地や休日などが影響します。一方で、すでに興味をもって来てくれている顧客に買ってもらう施策を実施する方が、顧客の心理的なハードルが低く売上向上に直結するため、まずはこの指標をあげることが大切です。

【ポイント2】顧客の行動や購入までの動線

来店してくれた顧客の行動や購入までの動線を見ましょう。データからよく通っている通路と全く通らない通路が存在することや、立ち止まって悩んでいる時間が長い場所が見つかった場合はチャンスです。

特にテーマパークやサウナ・スパなどにおいては、混雑情報をもとに空いているエリアへ顧客を誘導することでサービスの質を高めています。

より身近な例だと、スーパーマーケットや大型書店などをイメージしてください。床や天井に大きな目印となるカテゴリの情報を記載したり、POPで商品に注目してもらう、といった対策が行われています。

【ポイント3】滞在時間

3つ目のポイントは滞在時間です。多くの場合、滞在期間が長ければ長いほど購買率が上がる、とされています。

アパレルショップやレストランなどで、洋服やメニューを眺めていると店員から声をかけられた経験があるのではないでしょうか。滞在期間が長いということは商品を探している・購入しようか迷っている、と判断できることから、このような接客を行うことが多いです。

一方で、この指標を活用する上で、注意が必要な業態もあります。それはテーマパークやサウナ・スパなどの体験型のサービスを展開している店舗です。

滞在時間が長いことは純粋に楽しんでいる時間が長い場合もあれば、混雑の影響で待ち時間が長く、不満を募らせている可能性もあります。この場合は【ポイント2】顧客の行動や購入までの動線も合わせて分析して、正しい顧客理解を行いましょう。

【ポイント4】性別や年齢など顧客のカテゴリ

最後のポイントは、提供している商品・サービスのペルソナと、実際に来店している顧客の性別・年齢といったカテゴリが合致しているかです。万が一、想定していたペルソナと異なる場合はペルソナもしくは取り扱う商品・サービスのラインナップのいずれかの修正が必要です。

よくある例としては、「商品・サービス利用する層」と「購入する層」が違うケースです。
例えば、ランドセルを考えてみましょう。商品を選ぶのは主に新小学1年生になる児童ですが、実際にお金を支払うのは、両親のほかに祖父母が考えられます。

一緒に来店する保護者が誰かを踏まえ店舗内の椅子などの什器配置や回遊性を改善することで、滞在時間に影響を与え、売上向上につながる可能性を秘めています。

来店分析をする方法は?

実際に来店分析を行うにあたって、どうやって顧客のデータを集めるのでしょうか。方法としては、顧客カルテの記載、分析システム導入の2つです。

それぞれの顧客に関するデータを集める方法について、ご紹介します。

【方法1】顧客カルテの記載

1つ目は、顧客自身に来訪時に「顧客カルテ」を記載してもらう方法です。

購入時の会員登録の他、店舗への出入口で簡単なアンケートに答えてもらったりすることで、来店した顧客の情報を手に入れ、年齢や性別・住所などの情報を分析に活用します。

手書きでアンケートや顧客カルテに記載してもらう店舗もまだまだ多いです。その場合は入力した情報の粒度が異なる、抜け漏れがある、後ほどPCで情報を入力する必要がある、といった管理コストがかさんでしまう、というデメリットがあります。

また入力が完了しても細かな分析をする際にデータを整えてダッシュボードをつくったり、別途分析ツールを導入したりしなければいけない場合もあるため、運用上、耐えうるか?の事前確認が必要です。

【方法2】分析システムの導入

もう1つの方法は、来店記録や顧客情報などまとめて管理できるシステムの導入です。

来店情報は店内にとりつけたカメラで取得し、年齢や連絡先などの会員情報は会計時にタブレットやタッチパネルに直接入力もしくはアプリの情報から取得する、という方法です。

分析システムを導入すれば、手書きで必要だったデータの転記や抜け漏れの確認が不要となり、管理コストを抑えることが可能です。

客数情報解析ソフトウェア「Vemcount」を利用すれば、24時間365日ライブモニタリングのほか、自由自在なダッシュボードの作成・レポート出力ができます。

実際に来店分析を活用した事例を紹介

ここでは、来店分析を活用した事例として、以下の3つを紹介します。

  • 無人店舗運営
  • 施設の混雑状況を可視化
  • デジタルサイネージで広告宣伝を行う

それぞれ詳しく見ていきましょう。

【活用事例1】無人店舗運営

1つ目の事例は、弊社が運営している無人店舗「AI STORE LAB」の運営です。

AI STORE LABは、顔認証でセキュリティゲートを通り入店し、気になった商品を棚から取り出し、退店ゲートでキャッシュレスで購入できる新体験型のストアです。

AI STORE LAB

入退店管理および退店時の商品購入をすべてクレジット決済をするため、事前にユーザー登録を顧客に行ってもらうことが利用条件となります。登録した情報を顧客カルテとして利用でき、店内の回遊などもあわせて計測・分析が可能である点はAI STORE LABを活用するメリットです。

また顧客観点では入店から決済、退店まで人を介さず完結するショッピングのため、感染症のリスクも大幅に抑えられることから注目されています。

AI顔認証で入店、決済

【活用事例2】施設の混雑状況を可視化

2つ目の事例は、杉戸天然温泉 雅楽の湯様の事例です。

杉戸天然温泉 雅楽の湯様は、『@nifty温泉』の人気温泉ランキングで全国総合1位を獲得した温泉をはじめ、岩盤浴やビュッフェなどが楽しめる人気の施設。

人気だからこその悩みとして、多くの待ち時間が発生してしまう事態になります。その時間はなんと入館までは1時間弱、入館後も岩盤浴やビュッフェを利用するのに数十分。

対応しきれず顧客に帰ってもらうこともあったそうで、この営業状況を改善すべく導入したのが混雑カウント。この混雑カウントにより、事前にサイトで支配人の混雑具合の肌感を反映した混雑状況を確認できるように改善した結果、クレームは激減し快適なサービスを提供することができるようになったそうです。

施設の混雑状況を可視化。混雑カウントお問い合わせはこちら

【活用事例3】セルフレジ×デジタルサイネージで顧客体験を向上させる

3つ目はセルフレジでデジタルサイネージを活用し、ひとりひとりに適切な顧客体験を届けることができた事例です。セルフレジの画面上をデジタルサイネージとして活用することでリピーターの獲得や特売品通知により商品の売れ残りを減らすことができます。

具体的な例としてその店舗で過去に購入した日用品の履歴情報から、一定期間が経過した際同じ商品のクーポンを発行し、「もうすぐ購入しておいた方がよいのでは」とお知らせしてくれる、といったものです。他にも、店舗内に売り切りたいセールの割引商品があるが顧客が気が付いていない場合にお知らせする方法としてデジタルサイネージを使うことも有効です。

セルフレジ×デジタルサイネージ事例について、もっと詳しく知りたい方はこちらもご一読ください。

参考:セルフレジにサイネージを導入すべき3つの理由!6つの活用例も紹介

まとめ:来店分析をすれば、売上UPや顧客体験改善の糸口が見つかりやすい!

今回は、来店する顧客を分析するメリット・指標・方法・事例についてお伝えしました。

ここで、今回紹介した内容をまとめます。

  • 購買率/動線/滞在時間/顧客カテゴリに注目して来店分析を行おう
  • 来店分析によりペルソナのズレや施策の良し悪しがわかり、次の打ち手の考案・改善の糸口が見つかりやすい
  • データの蓄積は手書きよりもツールを用いてスピーディに来店分析の実施がオススメ

混雑状況可視化や無人決済店舗など、データ活用の幅は加速していくことが予想されます。店舗計測の活用事例について詳しく知りたい方は、以下資料をダウンロードのうえご活用ください!

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