顧客人数計測:小売店の来店者数分析方法

小売店には毎年多数の人が訪れます。店舗の主な目標はお客様を惹きつけ売り上げを得ることです。しかし、この常に変化する来店者数が小売店にとって新しい価値を生み出す原動力にもなるのです。ここから来店者数データを収集し正確な主要小売分析ができます。これによってお客様の行動と好みがわかり、一般的な傾向を特定することで、来店者数を最大限にすることができます。

考えてみてください。あなたは家具のショールームを運営していて、店舗分析から顧客の75%は女性であることがわかりました。また、見込客のほとんど(60%まで)は土曜日の午前10時から午後3時までの間に来店していることをデータは示しています。この情報のみから、たくさんの販売機会を作り出し、店舗運営を最適化できます。一部の小売業者は来店者数データを積極的に収集し分析しているため、常に詳細を得ています。

驚くことに、全米小売業協会(National Retail Federation :NRF)は小売業者のわずか 47% 程度が顧客分析を活用していると概算しています。あなたが小売店を運営していて来店者数の分析および活用方法がわからなければ、以下のガイドが役立つはずです。

Counting and Analyzing Visitor Traffic

最初のステップは来店者数データを計測し分析することです。これによって何人が来店したか、最も忙しい時間帯、来店者に関する他の関連情報の概要が得られます。

  1. Peak/off-peak periods

顧客行動について洞察するため重要な測定です。来店者数が増えるのが何時頃かわかっていれば、それに合わせて準備し無駄に慌てることがなくなります。

店舗で最も忙しい時間帯を特定するには顧客人数計測技術が必要です。ソフトウェアが来店者数カウンターからの履歴データを分析し、来店が見込まれる時間、曜日、季節を判定します。V-Countはこのソフトウェアを世界で最もたくさん提供しています。

  • Capture rate
  • 通りと顧客カウンターのデータを使って、店舗の捕獲率を判定できます。通りの通行量と店舗へ入った人数を比較して計算しています。店舗の前を1000人が通り過ぎ10人だけが入店した場合、捕獲率は非常に低い、1パーセントです。

    これは店舗が通行人にとって魅力的ではないことの現われかもしれません。店長は入店者数を挙げるために工夫をし、対応するでしょう。屋外やウィンドウディスプレイを改善することや、割引をすることも良いかもしれません。捕獲率が高いということは来店者数が多いということです。

  • Customer demographic
  • V-Countは、小売業者向けにデモグラフィック分析ソフトウェアも提供しています。これを使って来店者を年齢や性別などで分類します。この情報を使って販売製品を最適化することができます。

    靴販売店を管理していると仮定しましょう。来店者分析から18~23歳の若い男性が多いことがわかります。売り上げと店者コンバージョンを高めるためにこの層に訴求する製品を陳列する必要があります。

    Analyzing In-Store Traffic

    小売店の来店者数分析の第2ステップでは店内でのお客様の行動に注目します。行動パターンとお客様の嗜好を特定することで、小売業者は購買プロセスを簡易化して売り上げを高めることができます。また、来店者分析を活用して新たな販売機会を作り出すこともできます。

    1. 顧客の経路

    ヒートマップ技術を使えば店内のお客様の経路を分析することができます。ソフトウェアからの分析でお客様がどのように店内を動き回るかがわかります。混み合う通路がわかり販売者がカスタマージャーニーの障害となる部分を特定する際に役立ちます。障害は解決する必要があり、視覚性とエンゲージメントを高めるために混み合う通路に沿って注意を引くものを配置してもよいでしょう。

  • Traffic per store section
  • ヒートマップ分析は来店者のほとんどが見る部分であるホットゾーンを特定するためにも使えます。これらの部分には別の場所よりも売り上げの見込みがあり、新製品の販売促進にはもってこいの場所です。来店者数を最大限にして販売を上げるためにピークの時間帯にこの部分により多くのスタッフを配置する必要があるかもしれません。

  • Average dwell-time
  • 小売業者はV-countの来店者追跡センサーも使用できます。センサーからのデータを分析して平均的な滞在時間を測定し、顧客が店舗内でどの位の時間過ごしたかを測定して分析できます。

    研究から、見込客が店舗にいる時間が長いほど、購買する傾向が高いことがわかっています。また、より購買額が高くなることもわかっています。分析からお客様が店舗に長居しないことがわかれば、平均滞在時間を増やすための対応を実施する必要があります。

    Conclusion

    小売業分析の素晴らしい点は、数多くの追跡できる基準があることです。さらに、ひとつの基準を最適化することで成果を著しく向上させことも可能です。例えば、平均滞在時間を倍にすることで売り上げが30%上がった事例があります。測定し最適化する基準が数多くあるので、来店者数データの収集と分析を簡易化することは小売技術を使用する上でずっと効果的なのです。 

    V-Countはこれらの技術的ソリューションを最もたくさん提供しています。世界中の小売業者がすでにソフトウェアを利用しています。当社の分析ソリューションの詳細につきましてはV-Count.comでご覧いただけます。

     


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