社長のブログ

ショッパーとスタッフ、どちらのデータを取ればどのような利益を見込めるのか?

こんにちは。グルーヴの田村です。
かなり間が空いてしまいましたが、3回目の投稿です。

ヘッダー画像は各棚前から無人レジへ移動したショッパーの相関データサンプルの表示

今回はタイトルの通り、ショッパーとスタッフ、どちらのデータを取るべきか?のお話です。

先に結論を・・答えは業種 業態 状況 計画などさまざまな内容により、それぞれです。

ヘッダー画像は各棚前から無人レジへ移動したショッパーの相関データサンプルの表示です。

【取り組みサンプル】

  1. コンビエンスストアで、各棚前のスタッフの立ち寄り回数と各スタッフの滞留時間(作業時間)の測定
  2. ショールーミング店舗で、各棚前のショッパーの立ち寄り回数と平均滞留時間(購入検討時間)の測定

上記2つの概略を下記に書きます。


コンビエンスストア店舗
(スタッフ対象データ分析)

■動線分析対象:スタッフ
■分析データ指標
・各商品棚前の立ち寄り回数
・各商品棚前の棚前の個別滞留時間
・店舗全体の入店人数

■目的
・スタッフの品出しに際する労力の視覚化→スタッフの削減や一部機械化による削減の戦略に利用


ショールーミング店舗
(ショッパー対象データ分析)

■動線分析対象:ショッパー
■分析データ指標
・出店メーカー毎の棚前の立ち寄り回数
・出店メーカー毎の棚前の平均滞留時間
・店舗全体の入店人数
・店舗の入口・各棚前などの相関関係情報
■目的
・ECサイトと実店舗内の連動小売活動における、各出店者へのデータの提供

両方のプロジェクトとも、各企業が見る最終的な「利益」は対照的です。

  • 前者のコンビニでのケースは「新たな経費削減」
  • 後者のショールーミングでのケースは「新たな収入源」

に連動します。

正直、私には詳細の戦略内容や実態・事業全体の結果についてはその道のプロの方々ほどはわかりません。

しかしながら、言えることは
1. 正確なデータが取れる環境が必要なこと

2. 目的が明確なので、要求される取得したい指標を得るためには、映像オブジェクトから取れた指標を分解し再生成した上でお客様にデータをお出しできること

3. 上記2点を達成する上で、システム設置後のフォローと改善PDCAをお客様と綿密に取り組んでいくこと

以上、3点がとても重要だということを確信しています。

私の知る限り、RetailNextはオフライン店舗の人というオブジェクトを数値化するツールとしては、おそらく最高レベルだと思っています。

しかしながら、設定の仕方、運用の手法内容によっては宝の持ち腐れになる場合があります。
それは何かと申しますと、RetailNextのダッシュボード上では表示されないデータが実は割とあるのです。
それを生データで抽出しお客さまのご要望に答えることが可能かもしれません。
例えばのお話も可能ですので、ご興味のある方は私田村まで遠慮なくお問いわせください。

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