入店率からシフトの最適化。導入しているMUDILAFは、20代前半の女性をターゲットにしたファッションブランドです。渋谷109がMUDILAFの第一号店で、オープンと共に本サービスを導入しました。109はファッション感度が高いお客様が多く来店される商業施設なので、ここでのお客様の動向が、半年後・一年後に郊外のモールへと波及していくだろうと。この店舗の来店から購買までの流れを読み解くことで、事業計画や商品計画に活かせるのではと考えました。店舗外観イオングループとして、購入データやプロモーションなどの効果検証はこれまで実施してきたのですが、来店から購買までの流れは、実はあまり分析できていなかったのです。時間帯ごとに10分ほど店前の通行量を目視でカウントし、通行量の傾向を理解するような取り組みは行なっていたのですが、継続的なデータではないので、あくまで傾向でしかなくて。このような消費者行動のデータが手軽に取得できる点が良いですね。ABEJAはディープラーニングの技術を持っている会社であることも決め手のひとつでした。あれば取得した消費者行動データが貯まった段階で、人工知能を用いてそのデータを活用していけるのでは、という今後の広がりが期待できるので導入を決めました。春物展開で入店率が+5.2%もアップ取得した店舗データは、売上データと合わせて週次の会議で確認しています。それぞれの担当者間での共通言語が持てるようになった実感がありますね。データを見て発見したことは、店前通行客は想定よりも少なかったけれど、入店率が非常に高いこと。買上率に今後の課題があることが分かりました。お客様を呼び込むところまでは出来ていることが定量的に分かったので、その買い上げ率をどう改善していくか、に焦点を当てて計画を練っています。109にある店舗は、店前通行量はほとんど変化がなく一定なのですが、一方入店率は週ごとに大きく動くのです。先週は春物の第一弾を店前の平台に展開したのですが、入店率が前週よりも+5.2%も上がっていたのです。今回の新商品の引きが非常に強かったのだなということが分かります。入店率という指標は、接客の質の変化や、トレンドの変化が数値で如実に出てくるのが非常に面白いですね。シフトの最適化により、会員数の増加が先月比+200%に。実際に活用に至った事例としては、シフトの最適化を行なったことです。従来、これまでは最初の計画とスタッフの希望時間との調整によりシフトを決めており、お客様からの視点からあまり考えられていなかった。他の時間帯に比べ、平日夕方の買上率が落ちていることが課題としてあったのですが、シフトを見てみると、実はこの時間帯のスタッフ配置が1名のみだった。お客様の来店と人員配置にアンマッチが発生していたのです。この発見を基に人員配置を見直したところ、従来あまり接客ができていなかった時間帯にも十分な接客が出来るようになったことも影響し、平日夕方の客数や会員数が増加してきています。会員数は特に顕著で、昨月比+200%ほど毎月どんどん伸びているような状況です。滞在時間など、さらに様々な角度からデータを取得することで、「なぜこの人達が買わなかったのか」をより深堀して分析が出来るようにしたいですね。各指標を比較し、最も売上に相関している指標は何なのかを知りたいと考えています。これからどうやって伸ばしていけるのか、非常に楽しみにしています。(3)事例を探すならCASESTUDY(ケーススタディ)営業支援サービスの事例をまとめています。事例の追加・修正・追加など問い合わせはこちらからお願いします。