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実店舗の小売店でのeコマース分析の採用

実店舗の小売店と比べた場合、eコマースのWebサイトが優れている重要なメリットの1つに顧客データへのアクセスがあります。オンラインストアで行われる意思決定、そして実装される戦略はすべて、データ駆動型です。マーケティングやプロモーションから在庫管理、顧客サービスの提供に至るまで、オンラインストアでは分析データが継続的に活用され最適化が図られています。 その結果、オンライン小売業者は、業務のあらゆる側面でパフォーマンスが追跡され、必要に応じて改善を行うことができます。そのため、より多くの見込み客を引き付け、訪問するユーザーのコンバージョン率を向上し、かなりの割合の顧客を保持する上での準備が整っているのです。結果として、これはより多くの売り上げ、より高い収益、より良好なビジネスパフォーマンスにつながります。 これまで実店舗の小売店には、オンラインストアのレベルのデータを活用するツールがありませんでした。しかし、そういった状況は過去のものです。V-Countの小売分析ソフトウェアを使用すると、実店舗の小売業者はeコマースWebサイトと同じ分析を行うことができます。訪問客の店内での行動を診断し、一般的な傾向を特定することが可能となります。 顧客のお気に入りの商品を特定し、購入プロセスのすべてのステップを追跡することもできます。 物理的な小売店を経営している場合、こういった分析は、運用を合理化し、販売を改善するために採用すべきeコマースのスタイルの主な分析です。 店舗全体のトラフィック トラフィックとは、小売店を通過する訪問客の量です。小売店でのその他の指標はすべて、歩行者の統計に依存しており、店舗は着実に増加する見込み客の流れを取り込まなければなりません。V-CountのPeople Counting ソフトウェアは、店舗の交通量およびその他の客数分析についての正確な測定値を提供します。日毎・月毎・年毎の訪問客数の推定、ピーク期間の特定を行い、店舗の経時的なトラフィックがどのように変化するかを追跡することが可能です。取得した情報は、商品調達プロセスの改善、人員配置のニーズの決定、マーケティングキャンペーンの効果の評価に利用することができます。小売チェーンの一店舗の場合、トラフィックデータとベンチマークパフォーマンスをその他の拠点の店舗と比較することもできます。 直帰率/ウォークイン率 オンラインストアの場合の直帰率は、1ページだけ閲覧した後にWebサイトから離れる訪問ユーザーの割合です。実店舗の小売店の場合の直帰率は、店舗に足を踏み入れた顧客(ウォークイン)と店の前を通り過ぎた顧客の割合となります。V-CountのPeople Countingソリューションの分析を使用すると、直帰率が測定され、経時的な変化を追跡することができます。店舗のウォークイン率を高める戦略を実装することが、トラフィックと売り上げの増大につながります。 コンバージョン率 小売業においては、店舗のトラフィックの次に最も重要な指標がコンバージョン率です。コンバージョン率とは、商品を購入した訪問客と、何も買わずに手ぶらで店を出た訪問客の割合を指します。実店舗での平均コンバージョン率は25%です。つまり、店舗の訪問客の4人に1人のみが何かを購入することになります。コンバージョンは売り上げに直接関係しており、この数字を少しでも増やすことができれば、売り上げと収益の増大につながります。ただし、測定手段がないと、この指標を改善することはできません。小売業者は、業界をリードするBusiness Intelligence Platformを利用して、コンバージョン率に関する定期的なレポートを生成することができます。また、このソフトウェアには、重要な小売分析をリアルタイムで追跡およびレポートするダッシュボードが提供されています。 店舗のエリア毎の稼働率 店舗内の最も混雑するエリアを識別することには多くのメリットがあります。まず、混雑するエリアは販売につながる可能性が最も高く、ここには客足を最大化にするしっかりとした計画を立てる必要があります。たとえば、混雑するエリアにより多くのスタッフを配備することで顧客満足度を高め、コンバージョン率の向上を狙うことができます。次に、訪問客のアクティビティが多いエリアは、新商品のエンゲージメントの機会を作り、プロモーションオファーを宣伝するのに最適な場所であるという点があります。V-Countの Heatmap ソリューションにより、実店舗は各エリアの稼働率を特定することができます。ソフトウェアによる分析では、顧客が店舗内をどのように移動するのか、どの商品が最も手にとられる機会が多いのか、という分析情報も提供されます。 カート放棄率 カート放棄率とは、料金支払いの直前に購入プロセスを放棄した顧客の割合を指します。オンラインストアでは、送料無料や割引を提供することにより、カート放棄率を低減することが可能です。実店舗の小売店では、顧客が買い物を途中で放棄する主な理由は、劣悪な顧客サービスやレジを待つ列が長いことがあげられます。Queue Managementシステムによる分析を使用すれば、店内の顧客対スタッフの割合を把握し、提供されるサービスの質の向上に取り組むことが可能です。この分析により、店舗におけるレジ時間の平均に関する分析情報も得られます。支払いまで5分以上待たなければならない場合、3人に1人の顧客が途中で購入をやめるとされます。 こういった分析を採用することは、最初のステップにすぎません。データによりパフォーマンスの滞りがみられる箇所が特定された後、状況を改善する上での戦略を策定することが求められます。例えば、直帰率が高すぎる場合は、店舗の看板やウィンドウのディスプレイの改善が必要でしょう。より多くの訪問客を取り込む上で、割引を提供することもできるでしょう。これと同様に、追加のレジを設置したり、ピーク時により多くのスタッフを配置することでカート放棄率の低減を図ることができます。小売分析ソリューションは、実店舗の小売店に、ソリューションなしでは達成できないデータポイントを収集する手段を提供します。これまでは、こういった分析を活用してきたオンラインストアは、実店舗に比べて競争力を持っていました。しかし、V-Countを採用することで、小売店はデジタルソリューションを採用し、同様の競争力を実現することができるのです。

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。 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。 …

小売店のフットトラフィックを分析するための最高のテクノロジー

顧客が実店舗を訪れるとき、彼らは店舗全体にショッピングの好みに関する手がかりを残します。彼らはお気に入りのショッピングの時間/曜日、時間を費やすのが好きな店舗のセクション、好みの商品についてのヒントを残します。購入しないビジターでも、購入しなかった理由を示唆するものを残します。 これらの手がかり/ヒントを活用して、店舗のデザインを改善したり、スタッフの配置を最適化したり、商品リストを向上させることができます。それらはまた、業務を改善し、顧客満足度を高めて、より高いコンバージョン率とリテンション率を確保するために使用することもできます。問題は、小売業者の多くがトラフィックを分析し、顧客が残す手がかりを解釈するためのデジタルソリューションが存在していることに気づいていないことです。 このために、当社は、市販されている最高のフットトラフィック分析テクノロジーのリストとそれらがどのように機能するかをまとめました。 人数カウントテクノロジー フットトラフィックを分析するための最初の手順は、それを計測することです。V-Countの人数カウントテクノロジーが計測を効果的に行います。人数カウンターからのデータには、ビジターのフットフォールに関する多数のインサイトがあり、それらを使用して、その他の重要なリテールアナリティクスを導き出すことができます。たとえば、小売業者は、1日に何人の顧客が訪問するか、すべての曜日の最も忙しい時間帯、すべての週の中で最も忙しい曜日を見積もることができます。 さらに、フットフォールデータは、新しいマーケティングイニシアチブの効果を評価する手段になります。キャンペーンの開始後のビジターのトラフィックの変化により、それがどの程度機能したかが示されます。 また、トラフィックデータを使用して、店舗のコンバージョン率を評価することもできます。これにより、購入したビジターと何も購入することなく出て行ったビジターを比較することができます。以下に、顧客が購入することなく店舗を去る理由に関するインサイトを提供することを目指すテクノロジーを紹介します。 ヒートマップアナリティクスソフトウェア ヒートマップテクノロジーでは、さまざまなアプローチを使用して、トラフィックデータを分析します。ソフトウェアでは、顧客エンゲージメントレベルを測定し、ビジターが店内をどのように移動するかを強調します。ヒートマップからのアナリティクスにより、小売業者は、最も客足の多いセクションと顧客の平均滞在時間を特定することができます。また、顧客がどのように店舗を移動しているか、および顧客が通常は商品とどのように関わっているかが明らかになります。 (ヒートマップによる)ビジターの店内の道筋の概略により、移動しやすいか、また希望の商品を見つけやすいかが示されます。店舗のレイアウトが複雑すぎて、ビジターが商品を見つけるのに苦労している場合、彼らは購入することなく店を出て行きます。同様に、調査では、店舗に見込み客が長く滞在すればするほど、購入を行うチャンスが高まることが示されています。これにより、滞在時間が重要な指標になります。指標を追跡および改善することにより、コンバージョン率を高めることができます。 最も客足の多いセクションと顧客の好みの商品を知ることにもまた利点があります。最もトラフィックの多いセクションには、最高の販売の可能性があります。そうしたセクションはまた、新しい商品への関与を高め、顧客に割引キャンペーンを販促するための素晴らしい手段になります。魅力的でない商品を商品リストから外し、人気の商品の置き場を作ることができます。または、人気の商品と不人気の商品をクロスセルして、売れ行きが良くない商品を売ることができます。 人口層分析テクノロジー V-Countの人口層分析テクノロジーにより、店舗へのビジターは、年齢、性別、気分に基づき複数のカテゴリーに分類されます。ビジターの人口層分布を把握すれば、顧客に適切な商品やブランドを提供することがより容易になります。また、個別化したサービスを提供し、商品への関心を維持することがより容易になります。 システムの気分の部分は、店舗へのビジターの満足度を測定するのに役立ちます。アナリティクスから、かなりの割合の顧客が不満を抱えて立ち去ることが明らかになっている場合、不満の原因を見つけ出し、迅速に解決する必要があります。 ビジネスインテリジェンスプラトフォーム ビジネスインテリジェンスプラトフォーム(BIP)は、フットトラフィック分析のための究極のテクノロジーです。上記のさまざまなソリューションから収集されたすべてのデータは、クラウドベースのプラットフォームに送信され、保存さます。その後、クラウドにホストされたAIと機械学習ツールにより、生データが理解しやすいレポートに変換されます。これらのレポートでは、コンバージョン率、カート放棄率、滞在時間、レジで費やした平均時間などのアナリティクスを介して店舗での顧客の行動を強調します。 また、マーケティングキャンペーンがBIPに統合され、プラットフォームは、各キャンペーンの有効性を測定します。結果の前後を比較することにより、最高のパフォーマンスのキャンペーンを特定することもできます。 最終的に、BIPでは、分析されたトラフィックデータに基づき店舗業務を改善する方法に関する推奨事項が提供します。ソフトウェアからのレポートを使用して、アクションプランを導入することで、ビジターのフットフォールを最大化し、ビジネスの効率を高め、収益を引き上げることができます。 最後に ビジターがはからずも手がかりを残したとしても、彼らは小売業者に自分の好みを見つけ出すことを期待しています。ピーク時間中に十分なレジスタッフを配置しない場合、ビジターは、ショッピングを放棄し、別の店舗に移動します。彼らは、小売業者がいつ店舗に活気があることを知り、それに備えることを期待しています。お気に入りの商品がある場合、彼らは訪問するときは常に、その商品が棚にあることを期待しています。 ビジターは、合理化されたサービスを要求しますが、小売業者がそれを提供する唯一の方法は、トラフィックデータを分析し、彼らが残す手がかりを解釈することです。上記のテクノロジーは、皆様が顧客の店内での行動を理解し、獲得するインサイトを最大限に活用するのを支援します。

行動分析:顧客行動を追跡する包括的テクノロジー

ある店舗を訪れた人が商品を購入する確率は20~30%ほどです。あなたの店舗にお客様が求める商品がある場合には、その数字はいくらか改善することでしょう。店舗のレイアウトは、訪問したお客様が意中のものを探すには十分シンプルな作りになっていれば、さらにその確率は上昇します。店舗にボトルネックがなく、レジにも行列がないとなれば、購入いただけることは確実でしょう。 小売店のオーナー/管理者として、あなたは次のような疑問の答えを探しておられるはずです。 “お客様が欲しい商品を理解するにはどうすれば良いのだろう?”“すべてのお客様が簡単に店舗内を動きやすいと感じる店舗をどうやって作ればいいのだろう?”“待ち行列を無くすためにはレジカウンターをいくつ設置すれば良いのだろう?”これらの疑問に正しい答えを出せる店舗では、20~30%の売上の確率が、50%をはるかに上回ることになります。 嬉しいことに、その答えを教えてくれるのは、他でもないあなたの店舗を訪れる人たちです。しかし同時に残念なのは、この疑問をお客様にじかにぶつけられる訳ではないということです;実際そうするのは煩わしく、非効率的でもあります。お客様が減ってしまうことにもなりかねません。幸運にも、あなたの店舗内でお客様の行動を追跡して、それを分析するテクノロジーが存在しています。その行動を分析することによって、お客様が欲しい商品は何か、店舗をどう整えるべきか、何人のスタッフが必要か、などを予測することが可能になります。 以下に、顧客行動分析とそれを役立てる方法を知るための最も効果的なテクノロジーのリストがあります: 顧客カウントシステム:店舗トラフィックを測定 顧客をカウントするソリューションによって、何人が店舗に入り、出て行ったかを正確に数えることができます。さらに店舗トラフィックを正しく測定することは訪問者の行動分析での最初の段階となります。これによって得られた情報は店舗のピーク時間とオフピーク時間を測定するためにも使用できます。例えばお客様が最も多く来店する時間帯の予測などがそれに含まれるでしょう。またそのデータは変換率の測定にも使用できます;購入した人の数と、店舗を訪問した人の数を対比させることができるのです。 お客様があなたの店舗に来る可能性が最も高い時間がわかれば、事前に準備することができます。アテンダントの数を増やす、一時的にレジカウンターを開設するなどの対応が可能になるでしょう。これは新製品をPRしたり、プロモーションを紹介したりする良いタイミングともなります。 ヒートマップ:お客様の店舗内での導線を大まかに把握する ヒートマップを見れば、個々のお客様が店舗内をどう動いているかを示すものです。お客様が最初に訪れたセクションはどこか、最も長い時間を過ごしたセクション、商品を手に取っていたセクションなどを知ることができます。お客様が店舗を移動し、好きな商品を手に取ることを難しく感じていないか、さらにセクションからセクションへどのように移動しているかも理解することができます。 この行動を分析すると、お客様が好まれる商品、お気に入りのセクション、どんな組み合わせで商品を購入するかなどに関する情報を入手できます。さらにこの分析によって、店舗レイアウトの最適化や商品の配置についてのデータも得ることができます。クロスセリングとアップセリングの機会を創り出すのにもこのデータを活用できます。 例えば、多くのお客様が靴を購入する場面では、近くに靴下を配置します。またチョコレートとパフュームを購入する人が多いなら、店舗にいる他の人も惹きつけるために、少しの割引を導入することができます。 待ち行列管理システム:待ち行列と失われた販売の機会を管理する 待ち行列管理のソフトウェアは、リアルタイムでレジを待っている人の行列を追跡します。店のどの場所がボトルネックになっているか、また訪問者が行列でどれほどの時間を過ごしたかを識別します。カートの放棄―つまり、どのお客様が買い物を断念したか、また喪失した販売の機会を測定します。管理者は待ち行列システムを通じて、店舗内で行列が開始したことを知ることができます。    顧客群解析:訪問者を行動特徴に基づいて分類する 店舗管理者が、特徴によって訪問者を分類できるなら、お客様に訴える商品を予測することがいっそう容易になります。顧客群解析を使用すれば、店舗訪問者の年齢層と性別を識別することができます。それだけでなく、お客様が店舗を離れる際、ハッピーに感じているのか、失望しているのか、フラストレーションを感じているかなど、彼らの気分を知ることもできるのです。 顧客群解析はまたターゲットを絞った広告展開にも有用です。以下のようなケースです:21歳の女性が画面の前に立ち、彼女の関心のある商品を扱ったものを見ます。その後、35歳の男性が同じスクリーンの前で、まったく別の広告、彼の特別のニーズを扱うものを目にします。 ビジネス・インテリジェンス・プラットフォーム:顧客行動データをビジネスレポートに変換する ビジネス・インテリジェンス・プラットフォームは、店舗管理者が顧客の行動を深く理解するのを助けるレポーティングツールです。難解なデータをわかりやすい分析とビジネスレポートに変換してくれるものです。 例えばMAGという項目では、50%のお客様は店舗を離れるときに失望を感じている、というようなデータが示されます。あるいは、待ち行列管理システムを見るとあなたが60%の販売機会を喪失しているというデータを示します。ビジネス・インテリジェンス・プラットフォームとは、これらの現象の原因を示してくれるものです。 ヒートマップではお客様の店舗内での動きを、さらにインテリジェンス・プラットフォームはこの情報を店舗レイアウトの最適化にどう活用できるかを示してくれます。プラットフォームはまた、こうした取り組みの結果、訪問者が何人増加したかを教えてくれます。企画したキャンペーンを比較して、どのキャンペーンが最も効果的だったかも知ることができます。 考えてみれば、プロセスは非常にシンプルなものです。つまり、店舗でのお客様の行動を追跡する、データを分析して行動を理解する、これらの分析結果を使ってお客様の求めるものを予測する、そしてそれに基づいて店舗を最適化する、ということです。このすべては、上記のソリューションを通じて可能になります。 店舗にいずれかのテクノロジーを求めている小売り店舗のオーナー/管理者の皆さんは、当社ウェブサイトでさらに多くの情報を得ていただけます。さらに、可能性のあるお客様には無料トライアルをご用意し、このソリューションからどんな益が得られるかをご覧いただけます。

顧客の購買行動を追跡する小売店の最良のテクノロジー

June 2, 2019
anilbostanci

これまで、小売店は顧客が何を望んでいるか予測することは困難でした。並べる商品や、顧客が最も便利だと感じる店舗のレイアウトの決定は、試行錯誤と共に常に顧客の嗜好を尋ね続けることによってなされてきました。そのため、顧客にとってさらに便利なサービスにするために変更を加えることは、骨の折れる作業と多くの時間がかかりました。 カスタマーエクスペリエンスを向上させるために、まず顧客が店舗でどのように行動するかを理解する必要があります。こうした知識は、将来どのような行動を取れば良いのか予測することにも利用できます。 幸いなことに今日のビジネスでは、顧客の邪魔となったりプライバシーを侵害したりすることなく行動を追跡することが可能になるまでに進化しました。技術的なソリューションにより、顧客の行動を分析し予測することが可能になりました。小売店が店舗内の業務を最適化し、すべての顧客のニーズを満たすことを可能にするのです。市場において最も優れた顧客行動分析ソリューションをいくつかご紹介します。 人数計測テクノロジー 人数計測 デバイスを物理的な場所に設置することにより、小売店は特定の時間に店舗に入った人数と、各セクションにいる人数を数えることができます。その結果、こうしたデータを分析して将来的な顧客の行動を予測できます。 例えば、顧客が訪問する可能性が高いセクションを小売店が知っている場合、そこに新製品を配置して最大限に目立たせることができるかも知れません。人数計測を利用することで、店舗の転換率や、新しい広告キャンペーンを出した後の来客数、また店舗前を通過する人のうち入店した人の割合を推定することができます。これらすべてを利用することにより、店舗運営を合理化し、新規顧客を引き付け、現在の顧客満足度を維持しながら転換率を高めることができます。 ヒートマップ ヒートマップテクノロジーは、顧客が店舗内でどのように動き回るかについて詳細に分析します。店舗を訪れた人数を人数計測が数え、どの商品が購入されたかをチェックアウトデータが示しますが、ヒートマップによってこうしたデータをより深く掘り下げることが可能になります。顧客の動きを示し、店内での移動を追跡します。入店から訪れたセクション、見て触れた商品、購入した商品、そして最終的にお帰りまでの動きです。 したがってヒートマップデータを使用して、店舗のレイアウトを改善し、顧客の店舗内での移動をシンプルにすることができます。また、小売店は店舗内のさまざまな部門の業績を評価し、改善することが可能になります。商品の配置は、もはや推測に基づいて行われるのではなく、顧客の行動データに基づいて行われるようになります。 気分/年齢/性別の(MAG)識別 MAGテクノロジーを利用することにより、店舗を訪れる顧客の人口統計、つまり性別やどの年齢層に属するかを分析できます。こうした情報は、顧客がどのように買い物をし、どの製品に訴求力があるかの予測に利用することができます。例えば、婦人服販売業を営んでいるとして、顧客の大半が23歳未満の若い女性であることをMAGが示している場合は、その年齢層の人々のための流行アイテムを陳列することができます。 店舗にどのくらい満足している訪問者がいるか、そして良い気分のまま去る顧客の割合を知ることによって、展開しているサービスが満足のいくものか、あるいは改善が必要な問題を見分けることができます。 上述したすべてのテクノロジーには、成長するビジネス現場での複数の使用事例があります。人数計測は、小売店が新しい広告キャンペーンをテストして転換率を向上させるのに役立ちます。ヒートマップテクノロジーを使用して、商品配置や店舗内業務の改善が可能です。 MAGテクノロジーでは製品リストを最適化します。上記のソリューションはどれも店舗の運営方法に充分な革命を起こせるものです。しかし、事業のために2つ以上のソリューションを組み合わせることでさらに素晴らしい効果を発揮することができるでしょう。すべての購買決定は顧客行動分析によってサポートされ、新しい戦略のすべての有効性を評価することができます。これにより可能性の視野を広げることができます。 V-Countであれば、こうした可能性は達成できます。私どもは世界中のビジターアナリティクスソリューションの分野で有数のプロバイダーです。そして私たちの人数計測テクノロジー、ヒートマップテクノロジー、そしてMAGテクノロジーで小売店は大いに恩恵を受けることになります。また、キュー管理ソリューションと、収集したデータを実用的なビジネスレポートに変換するクラウドベースのビジネスインテリジェンスプラットフォームも提供しています。ビジネスニーズと目標の達成についてV-Countにどのようなご支援ができるかお話しするため、すぐに私どもにご連絡ください。


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