ケーススタディ

菓子ブランドの店頭販売での売上向上

海外菓子ブランドの日本における小売展開の事例です。
店舗での売上向上を目的に、「来店客・スタッフ動線の見える化」「POSレジ連携」「来店客の属性調査」を実施しました。

業種

菓子ブランド

課題点

来店客の購買率や購買客1人当たりの平均客単価を上げたいが、明確な改善策を打ち出せない。
来店客とスタッフそれぞれの動きと来店客属性の分析を行い、施策立案・実施・検証を繰り返すことで、売上向上につなげたい。

取り組み

環境構築

  • 約50店舗へのセンサー及びクラウドの導入と設定保守を行う
  • 3種類のセンサーを設置(属性分析用・入店率計測用・動線分析用)
  • 店内全域の天井にAIカメラを設置し、来店客とスタッフそれぞれの動線を取得
  • 来店人数をPOS売上データ/勤怠データなどと連携し、入店人数カウントに加え2種類の(来店客数、購買客数に対する)平均客単価を算出する
  • 各ゾーンの滞留回数や平均滞留時間、通過人数・属性比率・混雑時間帯などを取得

オペレーション

  • 購買率や平均客単価を接客改善指標として活用
  • 店舗の各地点の滞留や来店客属性に合わせたレイアウト改善
  • スタッフ配置の最適化
  • 例1:平均客単価をもとに、スタッフの勤務時間、勤務人数の振り返り
  • 例2:接客接点回数、対応時間などの見直し
  • 入店率を指標とした店頭のディスプレイ改善

結果

  • 来店客・スタッフの動線・滞留状況からディスプレイやレイアウトを見直すことで、カスタマージャーニーが改善され、コンバージョン率向上につながった。
  • スタッフの接客時間やタイミングの見直しとピークタイムの増員により、購買見込み客へも効率よく接客できるようになった。
  • コンバージョン率を目に見える形で共有できたことが、スタッフのモチベーションアップにつながった。
  • 来店客の属性などのデータの取得から、サービスやキャンペーン施策の立案・実施・効果検証をスピーディーに行うことができるようになった。

 


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