ブログ!七転び八起き

出版編集者→ITスタートアップ起業→臥薪嘗胆準備中な人が中の人のブログです。

店舗の売上向上をしたい人はヒートマップに注目!メガネ店に学ぶデータドリブンな店舗レイアウト変更

 

店舗の天井に大量のカメラを配置。それにより無人レジなしコンビニを実現したAmazon Go

これにより、ネット通販以外のオフライン店舗である実店舗でも、ウェブ同様に客の導線をトラッキング(追跡)できるようになります。

客の動きをトラッキング&改善施策を行うと各種数値がUp

すなわち、客が店舗内でどのように移動して

  • 購買に至るか
  • 買い物をせず店舗を立ち去るか

これらをデータ化できるようになるのです。

他方、Amazon Goと同様に客の導線をトラッキング化・データ化する事業を日本で行っているITスタートアップがあるという記事が以下です(NewsPicks有料記事)。

newspicks.comそのスタートアップとはABEJA(アベジャ)。私がITスタートアップ・えがおの本を経営していた2013年、同社代表の岡田さんにとあるプロジェクトでいろいろ相談をしていました。

2013年当時、顔認識システムをアベジャは全面に押し出していたはずです。

その顔認識技術を2018年現在は、リアル店舗のデータ収集&解析ビジネスとして利活用しているのですね。

さて、本題は先のNewsPicks有料記事。

事例として出されている、老舗メガネ店でのデータに基づいたレイアウト変更のテスト結果と売上向上&離脱率低下が興味深いです。

取得解析したデータ

  • 来店者の顔認識による年齢・性別といった属性取得
  • 来店者の店内での行動を滞在・交通量を示すヒートマップ化(店舗内の俯瞰図で赤味が強い部分が滞在時間が長い場所←→青味が強いと素通りしている場所)

それを踏まえての目標設定

  • 来店者を増やす
  • 来店者の滞在時間を長くする
  • 店の奥まで来店者に入ってきてもらう

試行錯誤

  • 店の最前面は、格安メガネ(ノンブランド品)ではなく1万円超のメガネ(ブランド品)に変更

 →滞在時間増→格安メガネのJINSなどと違い価格訴求は有効ではないと判明

  • 店頭奥へ向かうに従って価格帯をUpする「価格帯ゾーニング」でのレイアウトに変更

 →滞在時間増&店舗奥まで客が入るようになった

  • 何を置いても滞在してもらえない「店舗内の死角」には、問い合わせが多い商材(子どもメガネ)を配置

 →滞在しない場所へ問い合わせ客を誘導する。それによる店全体のパフォーマンス増

店長や店員の印象とは異なるのがヒートマップ

前掲の試行錯誤にあるような施策で同店は各種数値が向上し売上増も叶えたそうです。また、記事中での以下の指摘はとても興味深いです。

店員は「年配層の客が多い」という感覚を持っており、われわれの集計だと20〜30代の客は35%ほどでした。
しかし、アベジャのデータでは、20~30代の客が実に「60%」を占めるという数値がでたのです。

店頭だけチラッと見て離脱する客は店員の印象には残りません。接客した相手の印象が強く残るのが店員(人間)です。

それを、店舗内の客の行動をヒートマップと来客者の性別年齢属性で分析するとまるで異なる結果となる…。

  • 年齢層が実は低いとデータで判明

   ↓

  • 若年層向けのメガネラインナップを強化

   ↓

  • 売上増

という施策による変化は「なるほど〜!」という感じですね。ちなみに、アベジャの技術は顔認識から年齢と性別も推定できるシステムです。

社員の印象に基づいた議論よりデータに基づいた改善が有効

多くの会社の会議では、社員おのおのが自分が持つ印象や業界常識で「あーだ」「こーだ」と持論を展開してプロジェクトを進めようとします。

ですが、このメガネ店での実例でわかるようにデータに基づいた(=データドリブン)施策こそが売上増に結びつきます。

私たち自身のビジネスでも「データドリブンこそが売上増につながる」という原則を踏まえて仕事を行いたいですね。

 

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