この記事の主な対象者：

1. 経費（人的コスト）の削減を図りたい経営者や小売店のオーナー
2. スタッフのパフォーマンスを可視化し、売上につなげたいマーケティング担当者
3. 日々の顧客動向や業務活動を可視化し、業務効率を高めたい店舗リーダー　など

IT技術やAIの力を駆使した店舗分析は、世界中のブランドや大企業を中心に、身近なものとなってきています。

しかし、店舗計測ツールを導入後、実際に抱える課題をデータから抽出し、分析結果をもとに経営改善にまでつなげることができているショップは多くないのが現状です。

その理由として挙げられるのが、まず、実店舗の計測ツールを使いこなすためのhow toに関する情報が少ないこと、次に、高精度な計測・分析機能を持ったツールや信頼できるデータを所持していないこと、さらに、必要なデータをくまなく見て分析し、PDCAを実行できる能力のあるマーケティング人材の確保が難しいことなどが挙げられています。

本記事では、上記の課題を克服するために、RetailNext（リテールネクスト）のAIカメラを活用して、スタッフのパフォーマンスや接客状況を測る方法とパフォーマンスを最大化する戦略について、詳しく解説します。

小売店のスタッフパフォーマンス分析とその重要性

スタッフがもたらす販売利益を把握することは、実店舗のビジネスの成長には欠かせません。

小売店舗におけるスタッフパフォーマンス分析とは、個々の従業員が実際に店頭でどれだけ効率的に働いているか、どの程度の成果を出しているかを正確に把握するためのものです。

AIカメラでKPIを可視化し、店舗運営向上や売上増加につなげる

AIカメラは、KPIの計測と分析を通じて、店舗の売上やパフォーマンスを最大化するためのヒントを提供するツールです。ここでは、AIカメラで小売店における様々なKPIを取得し、スタッフのパフォーマンス状況を可視化する方法をご紹介します。

1. 入店数に応じたスタッフ配置の最適化で、機会損失をなくす

RetailNextのAIカメラセンサー「Aurora（オーロラ）」に搭載されている入店数カウント機能では、過去の入店数の推移から、見込み顧客・潜在顧客の数（どの時間帯に何人の客が訪れるのか）を予測することができます。

上記のデータを基に、営業時間やシフトスケジュール、各業務に割り当てるスタッフの数を最適化していきます。

例えば、来店ピーク時には十分な数のスタッフを配置することで、接客漏れによる機会損失を無くし、オフピーク時には店内業務の割り振りを調整することで、人件費の削減や業務効率の向上につながります。

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1. 売り上げに貢献する「スタッフ配置の最適化」とは？
2. 小売店の売上を構成するKPI「来店客数 × 購入率 × 客単価」とその分析

 

2. 入店カウントと客単価・購入率を組み合わせた分析で売上増加につなげる

AIカメラのデータとPOSレジの売上データを組み合わせることで、入店カウントに加え、来店客一人当たりの客単価や購入率を算出できます。

購入率や平均客単価を計測することで、スタッフの日々の営業状況を「入店客を基準とした売上貢献度」として詳細に可視化することができます。

購入率や平均客単価を向上させている高パフォーマンスなスタッフを見出し、シフトを調整したり、接客以外の業務のタイミングを見直すことで、伸び悩む店舗の運営改善を試みることができます。

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1. 人流データｘPOSデータ
2. なぜAIカメラのデータとPOSレジのデータを掛け合わせる必要があるのか？
3. 小売店の売上を構成するKPI「来店客数 × 購入率 × 客単価」とその分析

 

3. スタッフ一人当たりのパフォーマンス分析で、売上アップのヒントを得る

RetailNextのAIカメラは、POSレジやスタッフの勤怠データを連携させてダッシュボードで表示することで、購入率や平均客単価、スタッフのパフォーマンスなどが低下している曜日や時間帯を特定することができます。

下の表の左下では、過去のパフォーマンスを曜日ごとに、各項目（トラフィック・購入率・売上高・販売取引額・来店客一人当たりの客単価・労働時間・スタッフの生産性）で表しています。

↑RetailNextのAIカメラで集計されたデータは、PCやスマートフォン、タブレット端末などで、複数のスタッフが同時にダッシュボードにアクセスし、閲覧・分析することが可能です。

例えば、スタッフの生産性は、売上高をスタッフの総作業時間で割り、1時間あたりの生産性として算出されます。

ここでは、グリーン色にハイライトされている月曜日が最もスタッフの生産性が高く、赤色にハイライトされている土曜日は、生産性が低下していることを示しています。

このように、店舗のパフォーマンス状況を各項目で確認し、数値が上がった／下がった原因を探り、売上につながる要因を複合的に見ていきます。

関連記事：スタッフのパフォーマンスを調べる

 

4. スタッフと顧客の動線から接客分析を行い、購入率と客単価アップを目指す

入店した顧客一人ひとりがいつどのような接客を受け、接客がどの程度売上に貢献しているのかを知ることは、店舗の売上維持には欠かせません。

RetailNextのAIカメラには、スタッフと来店客で分けてヒト動線を取得することで実現する「接客カウント機能」が搭載されており、接客した場所、接客回数、時間、接客の結果購買に至った人の数や割合などを詳細に計測できます。

データを基に、具体的な接客タイミングやスキル、販売戦略の見直しを定期的に行い、スタッフの教育やトレーニングを充実させて接客品質を向上させることで、購入率と客単価を高める方法を導き出します。

接客がどの程度購買に影響を与えているかがわかれば、より効果的な戦略を練ることができるようになり、売上増加へとつながります。

関連記事：

1. AIカメラを利用した接客分析のコツ
2. 来店客とスタッフの動態マップを見る
3. スタッフの接客やレイアウト改善による店内パフォーマンスの向上

 

 

【事例解説】接客購入率・客単価から考えるアパレル店舗の販売数・売上高アップ施策

アパレル業界を始め、物販を手掛ける小売店において、購入率と客単価は、売上高の重要な柱となる2つのKPIです。ここでは、AIカメラで接客カウントを行い、接客の有無による購入率と客単価の差を調べ、施策運用する事例を紹介します。

1. 接客購入率と客単価

接客購入率は、接客した顧客のうち、実際に商品を購入した顧客の割合を示しています。この数値が高いほど店舗の総売上高は増える傾向にあります。一方、客単価は来店した客1人当たりの売上高（購入金額）を示し、同じくこの数値が高いほど総売上高が高くなります。

しかし、これらの数値を単独で見るだけでは十分な情報を得られません。

接客した顧客の購入率が高くても客単価が低ければ売上は伸び悩みますし、逆に客単価が高くても購入率が低ければ在庫を抱えることになり、売上にも影響を及ぼします。

そこで、これら２つの情報を組み合わせて施策運用することで、より深い洞察を得ることができます。

例えば、接客後の購入率が高いにもかかわらず、客単価が低い場合、接客スキルは高いものの、高額商品を売る力やアップセルにより販売総額を上げる力が不足している可能性があります。この場合、高価格帯商品の販売方法をスタッフに教育することで改善できます。

また、客単価が高いにもかかわらず、接客後の購入率が低い場合は、高額商品の販売は得意でも、接客スキルそのものが不足している可能性があります。この場合、接客の得意なスタッフの手法を参考に、接客スキルのトレーニングや顧客へのアプローチ方法の見直しが必要となるでしょう。

このように、接客購入率と客単価を組み合わせた分析は、スタッフパフォーマンスの課題を明確化し、具体的な改善策を見つけるための重要な手法となります。

 

 

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まとめ

売上アップの鍵は、「いかに多くのお客様をお店に迎え入れ、購入点数を増やし、客単価を上げるか」にあります。

AIカメラは、様々な側面から店舗運営状況を分析する手助けをします。

スタッフのパフォーマンスや接客状況をデータで可視化することで、貴社の課題を明確にし、売上向上のための戦略に反映させることができるでしょう。

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