顧客データ活用による店舗DX推進のポイント
店舗DXが進み、データを活用して販売促進の施策に活かしたり、業務効率を向上させたりする取り組みが進んでいます。特に店舗において重要になる顧客のデータは、店舗DX促進の鍵を握っています。
そこで今回は、店舗ビジネスにおいて顧客データを活用するメリットや店舗における顧客データの収集方法や活用方法、成功事例をご紹介します。
店舗ビジネスにおける顧客データ活用のメリット
店舗ビジネスを展開する企業の間では、顧客データ活用が進んでいます。顧客データには、顧客の住所や性別、年齢などの属性情報や購入履歴データ、行動履歴データといった「定量データ」と、問い合わせやカスタマーセンターに寄せられたお客様の声や、SNS投稿などの商品・サービスに対する感想や意見、クレームなどの数値化することが困難な「定性データ」の2種類があります。
なぜ顧客データの活用が進んでいるのでしょうか。活用におけるメリットをご紹介します。
データによる売り上げ予測で根拠に基づく適切な在庫・リソース配分が可能になる
顧客データの中でも、過去の売上データからは売り上げ予測を立てたり、在庫を仕入れたり、繁忙期や閑散期などの人員リソース配分を行ったりするなど、根拠に基づく適切な対応や調整が可能になります。また、顧客との取引履歴データから、さらに細かく必要なタイミングで必要なアプローチができる体制づくりが可能になります。
顧客の購入データや行動データにより、ニーズが把握できる
顧客データからは、顧客ニーズが見えてきます。例えば、実店舗のPOSデータやECサイトの売れ筋商品の傾向から、顧客の関心や嗜好をとらえることができるので、より効率的・効果的に在庫・リソース配分や仕入れの調整、接客サービスの見直しなどが行えます。
商品・サービスの新しいアイデアが創出できる
顧客データは、商品開発のヒントにもなります。例えば、顧客から商品に関して「気に入っているのだけれど、ここがもう少しこうだったらいいのに」といった声をいただいたとします。これを参考にすれば、商品のリニューアル時や新規商品開発時に、より顧客ニーズを満たす工夫が可能になります。
ECも運営している店舗ではOMO施策も可能になる
OMOとは「Online Merges with Offline」の略称で、「オンラインとオフラインを融合する」ことを意味します。OMO施策とは、顧客がECと実店舗を違和感なく使い分けられるよう、スムーズなサービス提供を行う取り組みを指します。
ECと実店舗を両方運営している企業では、顧客データ活用により、ECと実店舗をつなぐOMO施策も可能になります。例えば、ECサイトで購入したときに電子クーポンを提供し、実店舗での買い物時に提示することで割引を受けられるようにすれば、ECサイトと実店舗の両方の購入履歴が残るため、オンラインとオフラインをまたいだ顧客行動のデータが取得できます。こうした顧客行動を促進するような仕組みを構築すれば、顧客の満足度が上がり、販売促進につながるでしょう。
このように、顧客データを活用することで、店舗DXの推進、つまり実店舗の運営やサービス提供においてビジネスモデルを変革していくことも可能になります。
店舗における顧客データの収集方法
各種顧客データは、さまざまな方法で収集できます。主なデータの収集方法を見ていきましょう。
POSデータ
POSレジから得られるPOSデータには、商品が購入された日時や個数、年齢層など幅広い情報が含まれます。商品にバーコードを付与しておき、バーコードリーダーで情報を読み取る方式が一般的です。
会員データ
会員データは、ポイントカードシステムの会員登録情報などが挙げられます。会員登録時に、顧客自身に必要事項を入力してもらうことで、収集することができます。
アンケートデータ
アンケートによるデータは、口頭でのインタビューによる回答と、文面での回答の2種類に分かれます。口頭による回答では対面もしくは電話でのインタビュー、文面での回答ではインターネット調査や郵送アンケートなどがあります。
AIカメラ
AIカメラという人工知能を搭載したカメラを店舗に導入することで、来店者数や立ち寄り時間、性別・年代、入店から退店までの来店者の動線、来店客がどの商品に触れたかなど、多様なデータを取得できます。
顧客データを収集するには、専門業者に委託する方法もあります。例えば、TOPPANがご提供するSNSのクチコミ分析ツールと分析サービスの両方でサポートする「Social Media Live!」では、顧客データの一つとしてSNSのクチコミを利活用できます。また「マーケティングリサーチ支援サービス」では、社会・生活トレンド、家計・消費、メディア接触など、さまざまなデータリソースを取り揃えているため、顧客データとあわせて分析することで、顧客マーケティング活動が有意義となります。
店舗における顧客データの活用方法
収集した顧客データは、さまざまな用途で活用できます。どのように活用できるのか、具体的にご紹介していきましょう。
セグメント分類、RFM分析などのデータ分析を行う
学生や主婦、サラリーマン、居住エリアなどの顧客属性情報から、どのような層の顧客が多いのかを把握し、セグメント分類を行います。セグメントが明確になれば、具体的なアプローチも行いやすくなります。また、「Recency：最終購入日、Frequency：購入頻度、Monetary：購入金額」という3つの指標で顧客をランク付けするRFM分析を行うことで、購入頻度や購入金額の度合いからどのような顧客が多いのかがわかるため、施策を打ちやすくなります。
新規商品・サービスの開発などに活かす
店頭における顧客データは、店舗で提供する新たな商品やメニュー、顧客体験などの企画開発に役立ちます。先述のセグメント分類により顧客層の特徴がわかれば、嗜好やニーズがつかめるので、より需要の高い商品・サービスの開発が可能になります。
売り上げ予測をして最適な在庫管理を行う
店舗では、店頭在庫をいかに効率よく準備しておけるかが重要ですが、うまく顧客データを活用すれば、売上予測から最適な在庫量を算出できます。過不足なく在庫が常に存在する状態であれば、効率的な店舗運営が可能になります。
接客対応品質の向上に役立てる
顧客からの定性データのうち、店舗や店舗スタッフへの感想や意見、評価の内容については、店舗スタッフ教育に役立てることで、接客対応品質の向上につながります。良い評価であれば店舗スタッフのモチベーションアップにもつながります。結果的に顧客満足度向上が期待できます。
集客プロモーション施策に活用する
店舗においては足を運んでもらう集客プロモーションが欠かせません。イベントやキャンペーン、DM送付などのさまざまな対策を取る際に顧客データを用いれば、どのような内容のプロモーションが効果的なのかを判断することができます。
店舗の顧客データ活用の成功事例
店舗の顧客データの活用事例の中でも、成功した事例を紹介します。
ECと実店舗の顧客データ統合で効果的な施策を実施
あるアパレルブランドは、ECサイトと実店舗のデータを統合して、ECサイトと実店舗のそれぞれの購入経験の有無などを分析し、顧客の行動を明らかにしました。その上で顧客に最適化されたプロモーション施策としてクーポン配布などを実施することで、LTV（ライフ タイム バリュー／顧客生涯価値）向上を目指しています。
購入率を上げるために店内の顧客行動のデータ取得と分析を実施
あるコンビニエンスストアは、店舗内での顧客の行動を分析するインストア分析を実施しました。来店したが何も買わずに帰った顧客、商品を手に取ったが買わなかった顧客、買った顧客などあらゆる顧客行動データを取得しました。データ分析の結果に基づき、店内配置や在庫、販促などを調整したところ、特定の時間帯で商品購入率が10％から26％に向上したケースもありました。
顧客データをPB商品開発に活用
ある海外の小売店では、プライベートブランド（PB）商品の販売実験を行いました。POSデータによる売上データの収集のほか、来店から購入までの一連の行動をデータ化して可視化した結果、ある商品が売れなかったのは、商品が認識されていないのか、商品自体や価格に問題があるのかなどの原因が推測できるようになり、PB商品の開発に役立ちました。
まとめ
顧客データは店舗ビジネスにおいて販促やサービス向上などを目的に分析、活用することで、成果を出すことにつながります。
TOPPANでは、今回ご紹介した顧客データを活用できる関連サービスのほか、顧客データ活用に役立つ情報が満載の資料のご提供も行っております。ぜひご覧ください。また、TOPPANでは顧客データ活用のご相談も受け付けておりますので、お気軽にご相談ください。
2023.08.31
