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小売店舗分析で収益アップを狙おう!成果を上げるコツも紹介

マーケティング
  • hatena

小売店舗の経営者であればお店の売り上げを上げたいと思うのは当然でしょう。そんなときに役立つのが店舗の分析です。顧客や商品のデータを収集・分析してお店の問題点を見つけ、解決することで収益アップを見込めます。本記事では分析が効果的な理由から実際に分析して成功した事例まで詳しく解説していきます。

小売店舗のデータ分析が問題解決に効果的な理由

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最近の小売店舗ではデータ分析から収益のアップを狙うことが多くなってきました。なぜデータ分析をすることが売り上げアップに繋がるのでしょうか?その理由を簡単に説明していきます。

現状を客観視

現在のビジネスを改善するときや新ビジネスを展開するときは、まず現状を客観視する必要があります。なぜなら、現在の状況をしっかり把握しないと見当違いな解決策を立ててしまうからです。現代ではインターネットで「店の収益を上げる方法」と検索すれば一般的な情報を得ることは可能です。しかし、その情報は日本の小売店舗一つ一つの状況を見ているわけではありません。あくまで全体的な傾向を述べているだけです。だからネットの情報を鵜呑みにして対策を行っても、店の収益が上がる保証はありません。ネットの情報を参考にするよりも、自分の店の現状分析を客観的に行い、店にぴったりの解決策を打ち出すほうが効率的でしょう。

計画の効果を確認

分析をすることで実行している解決策や計画の効果をリアルタイムで確認できます。せっかく考えた解決策がうまく働いていなければ意味がありません。データで分析を行えば計画通りに進んでいるのか確認でき、もしうまく動いていなければすぐに改善策を打ち出すことが可能です。リアルタイムで確認することで素早い対応ができるようになります。

売り上げを上げるヒントをゲット

分析から収益アップのヒントを得ることができます。分析から顧客と売り上げの関係性や顧客と商品の関係性が分かるからです。例えば、商品を買った顧客の特徴、逆に商品を買わなかった顧客の特徴を分析することで得られる、商品改善のヒントや買わなかった顧客により合う商品開発のヒントです。また収益が比較的高いときの条件を見極めることで長期的な収益アップのヒントを得ることもできます。

小売店舗にはどのような分析が必要なのか

小売店舗分析と一言で言ってもどのような分析を行うのでしょうか?ここでは分析を視点で分けて説明します。次の3つの視点の分析が小売店舗の収益アップへと繋がります。

顧客視点の分析

顧客の評価を基にした分析です。顧客の年齢や性別はもちろんのこと、リピート顧客の購入状況や顧客からの商品の評価など様々なデータを数値化します。顧客視点の分析を行うことで、商品の売れた数や収益からだけでは分からなかったことが浮き彫りとなってきます。「50代男性からこの商品が人気である」「若い女性からは人気がない」と分かればそこから新規顧客獲得のヒントを得て、若い女性向けの新ビジネスを始めることもできます。

商品視点の分析

商品の売れた数量や売上収益を基にする分析です。多く売れた商品の価格や店の陳列場所などをデータ化することで、売れている商品から新しい商品やメニューの開発、価格設定などを考えられます。逆にあまり売れていない商品があれば問題点を考えることもできます。「価格が高いのか」「店の見つけづらい場所に置いていないか」などあらゆる理由を発見して改善が可能です。

店舗視点の分析

店舗ごとに分析をして違いを見つけることも複数店舗を経営する際には役立ちます。店舗ごとに売り上げの良い店舗・悪い店舗の違いは何か、数字を見ることで発見できるはずです。数値を見ることで、収益が悪いのは立地のせいなのか、接客の違いなのか、来店する顧客層の違いなのか、あらゆる可能性を考えられ正解が見つかります。売れる店舗・売れない店舗には必ず傾向・理由があるのでそれを見つけることが店舗の改善・新店舗の設立成功に繋がります。

小売店舗のデータ分析が失敗する原因

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現代ではデータ分析をすることで小売店舗の利益を上げられると聞いて、データ分析を始める人が多くいます。しかし間違った方法で分析を行っていてはいつまで経っても収益はアップしません。小売店舗分析が失敗しているときの原因を説明していきます。

目的のないデータ分析

まず陥りがちなのはただ分析をするというものです。「収益を上げたいからなんとなくレジのデータを分析してみよう」という具体的な目的のない分析は意味がありません。なぜならデータ分析が目的となってしまうからです。データを見てお客さんが減っていることはわかりますが、その事実を確認して終わりということになりかねません。例えば「リピート率を上げて収益アップを狙いたい」と少し具体的に考えるだけでデータの見方は変わるはずです。リピート客によく買われている商品を分析して店の目立つところに陳列したり、リピート客の性別や年齢に合わせてコミュニケーション方法を築いたりと解決策が簡単に見つかります。このように具体的な目的を考えることで分析を最大限活かすことができます。

データの未整備

データの未整備の1つには、データがカテゴリーごとに分類されていないことがあります。商品のデータを分析するときには傾向がわかるように分類する必要があります。例えば、レストランのメニュー分析をするときに「魚料理」「肉料理」と同じように「1000円以下」を並べてはいけません。比較対象が複雑になって結果的に傾向を見失います。分析のときにはある程度カテゴリーを決めるべきです。

小売店舗のデータ分析で成果を上げる手順

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ではさっそくデータ分析を行い、解決策を練ります。データ分析を小売店舗の利益アップに繋げる手順を説明していきます。実際に小売店舗分析を行うときの参考にしてください。

数字をグラフで視覚的にわかりやすく

データは数字の羅列のままでは見づらく感じ、売り上げの傾向が見えてきません。これらの数値をグラフにすることで視覚的に誰が見てもわかりやすい情報になります。しかしグラフにするのは面倒と思う人もいるはず。最近のあらゆる企業が開発している店舗データ分析ツールには、自動でグラフにしてくれるものも多くあります。うまく活用すると良いでしょう。

グラフからヒントを得る

視覚的にわかりやすくなったグラフデータからヒントを見つけます。因果関係・規則性・異常値など問題を解決できる・目的を達成できるヒントを探します。

解決策を立てる

得たヒントから解決策を立てます。収益が多いとき・少ないときのノウハウの蓄積から考えていきます。グラフから見つけた傾向をすべて使うのではなく、解決策を立てるために取捨選択することが大切です。

実行して効果を見る

解決策を実行してから再度データを見て効果を確かめます。実行前と実行後で変化がでているのか、期待通りの結果が出ているのかを確認します。もし期待よりも変化が少ないときには再度データ分析をして改善していくことで収益アップへと近づきます。

小売店舗での実際のデータ分析成功事例

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データ分析によって収益をアップさせた小売店舗の事例を紹介します。複数の小売店舗を経営している有名企業で成功事例が多くあります。

ローソン

ローソンは以前からPOSデータやPontaカードなどでデータを収集していました。しかしPOSデータでは商品の情報しかわからず、Pontaカードも顧客全員が持っているわけではないので正確に情報を集めることができていませんでした。そこで顧客を中心としたデータ分析も行うことで、こだわりを持つ顧客や効率的なことを求める顧客などを見極めました。その分析が仕入れや店舗作りに活かされています。

吉野家

牛丼屋の吉野家でも顧客データの分析を行って収益改善を図りました。「いつ」「誰が」「注文したメニュー」を分析することで、店舗ごとの客層・人気メニューを把握しました。そしてその結果、新商品導入の際に顧客層を踏まえて実験店舗を選択できるようになり、商品開発の効率化を図っています。

スシロー

スシローはすべてのさらにICタグを付けてデータを集め分析することに成功しました。店舗ごとに食べられた寿司やいつ食べられたのかというデータを蓄積していくことで、顧客のニーズに合ったネタの傾向を見つけたり、寿司の数量を調節したりしています。そのデータ数なんと毎年10億件以上です。需要を把握して無駄をなくすということが収益アップに繋がりました。

小売店舗分析まとめ

本記事では小売店舗におけるデータ分析についてまとめました。店舗データを分析して収益を上げるということは非常に効率的な方法です。解決策を立てる前に経営している店の分析を行うことで的外れな戦略を立てることがなくなります。その際には具体的な目的を立てることがより成果を出すことに繋がります。また分析をデジタル化してしまえば今後行うべきDXの先取りにもなります。

現代では流行の移り変わりが速いのでリアルタイムでの分析が重要です。素早い解決策の実行と見直し、再度改善していくことが店の存続に大きく関わります。小売店舗を経営している人はデータ分析で自分の店にぴったりの利益アップの戦略を考えてみませんか?きっとこれからの経営が効率的になりますよ。