リアル店舗の「顧客行動分析」によって、得られるデータとは？

近年までは、リアル店舗の弱みとして「WEBのようにデータ収集できない」ということが言われてきました。

例えばWEBの場合、何人がぺージを目にして（impression）、クリックし（click）、問合せや購入（conversion）を行ったか、すべて明確に分かります。

なので、離脱が起こっている部分に、的確に手をいれ、改善をはかることができます。

それに比べてリアル店舗の販促は、熟練の勘に頼るしかないと言われ、例えば店舗のPOPやモニターで放映する映像を入れ替えても効果を計ることは難しいと言われてきました。

販促・マーケティング担当者なら耳が痛くなる「投資対効果」を、なかなか明示することができなかったのです。

しかし現在では、店頭マーケティングの効果を計測・分析する方法が生まれ、活用例が増えています。実際の計測・分析を踏まえて客数を増やし、購買率や客単価を高め、店舗の収益アップを実現することができるようになってきています。

店舗運営に不可欠といえる改善の継続には、「店舗の現状を知ること」が第一歩です。

それでは、リアル店舗における顧客行動分析とはどのようなものでしょうか。

店舗における顧客の行動はいくつかのプロセスに分かれています。

例えば、自分が客として店舗にいる場合どうでしょう。

量販店の店内を歩いていて、気になる商品（例えばテレビのCMでみた掃除機）を見つけたとします。

見つけたら、商品に近づいて実際に手に取ったり、POPやスペックを見たり、価格を見たりします。そうして徐々に購入を検討していきますよね。

＜顧客の行動ステータス例＞

①通行⇒②興味⇒③立寄り⇒④体験⇒⑤購入検討

このように顧客の行動にはいくつかの段階があります。

各段階での離脱率や滞在時間をはかることで、店頭でのコミュニケーション設計を改善していくことができるのです。

また顧客属性や滞在時間もかけ合わせれば、より詳細な状況を把握し、細やかな打ち手が可能になります。現在ではAIを搭載したカメラ等によって、このような顧客行動データの取得ができるようになっています。

▼AIカメラを用いた顧客行動分析が可能な「クラモニAI]について詳しくはこちらをご確認ください。

AIカメラ等を活用した顧客行動データの取得からどのような分析ができるのかというと以下の３つがあげられます。

WEBで一般的な分析手法で、コンバージョンに至るまでの顧客行動プロセスを分解し、顧客の離脱が起こるポイントを見極める方法です。

先ほどお伝えした通り、AIカメラを使えばリアル店舗でも同様の分析が可能になります。

興味・立寄り・商品体験、どのプロセスで離脱率が高いのかが明確になります。

様々な軸でAB比較による効果検証を行う手法もあります。

・店舗間比較

・店舗内設置場所比較

・日時、時間帯比較

・施策前後比較

・クリエイティブ比較　　など

A店、B店どちらにどのような属性の顧客が多いのか、

エンドとプロパーではどれくらい客数や視認率が違うのか、

施策をうつタイミングはいつが最適なのか、

TVCMやキャンペーンによって店舗集客にどれくらい効果があったか、

新製品のクリエイティブはAとBのどちらの視認率が高いのか、など。

実際のデータを元に、効果の高いマーケティングを選び、実行することができます。

顧客の性別と年代による分析です。

ターゲットを正確に絞り、コミュニケーションを設計することが可能になります。

例えば、男性の購買層を広げようとクリエイティブの変更を行った場合、実際にどれくらい男性の注目が増えたか、ということも可視化されます。

大前提ですが、顧客データを取得し分析することだけが目的ではありません。

データ分析の結果を元に、店舗の改善をはかっていくことが目的であり、重要なポイントです。

・より視認率が高い放映コンテンツへ

・より立寄りたくなるディスプレイへ

・より効果の高いタイミングでの施策実行へ

施策実行⇒データ検証⇒修正施策実行、

このように実行と検証を繰り返すPDCAサイクルが、AIカメラを活用したAIサイネージによってリアル店舗で実現可能になります。

以前のように高価なものではなく、2万円弱のSTBに1万5千円以下のAIカメラをつなぐだけでこのような分析がリーズナブルに実行できる時代がもうすでに始まっています。

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