店舗でもできるビッグデータの活用法【データを起点に顧客の価値観を把握】

世界では小売業のデジタルトランスフォーメーションが加速しています。
しかし日本では一部の先進企業を除いて、
全体的にはデジタルトランスフォーメーションが遅れています。

このコロナ対応でどれだけIT対応が遅れているのかを
改めて理解した方も多いと思います。

デジタルを導入すると以外に
凄い売上につながる可能性があるのが店舗です。

店舗の顧客行動が見えることで起こる凄技に
ついてそのヒントをお届けします。

店舗は、顧客体験が前提で設計されています。

「BtoC」「CtoC」からデジタルトランスフォーメーション
に向かうマーケティングだけじゃない
アナログに活かすための考え方についてお伝えします。

データの分析し活用を基にした店舗の運用ポイントとしては、
１） ビッグデータ（防犯カメラのセンサー）によるデータの特性把握
２） データに基づくパーソナライズによる顧客体験の気づき
３） 店舗単位でのデータの活用

この３つがサイクルの流れになります。

売上増大のためには販売計画の精度が求められます。
在庫がないと売上がネット通販もそうですが立ちません。

その基になる需要予測の精度を高めることは
数値面をテクノロジーでカバーができます。

そもそも顧客に商品を届けるにはストーリーがあります。

そのため、成り行きまかせの運と勘で仕入れを
するのではありません。
いままでの店舗の顧客の動きを起点にするのではなく、
コロナ環境にも鼻を利かせて、
市場の動向に合ったストーリー発想で、
データの仮説を立ててみてください。

その上で販売計画を策定してみてください。
全然、見え方が変わってきます。

しかも、データに基づくパーソナライズによる
顧客体験の向上もあがってきます。

取得できる顧客データが増大するとともに、
顧客を理解するための分析するCRM関連費も
も下がっています。

私が現役のカタログ通販のサラリーマンをしていた時代は、
販売実績データしかなく、顧客が買わなかった理由は
わかりませんでした。

よって、購入者の履歴から
分析する手法のRFMが重要視されていきました。

お客様のお財布の中のどのくらいの金額を
日常雑貨や化粧品に使用するのかは、ざっくりして
おり個々には対応ができていなかったのです。

店舗は顧客と近い立ち位置なので、
データだけでは読めない、知らない
状況を把握している勘所があります。

この勘所を仮説に活かしてビッグデータによる
マネジメントサイクルをイメージして、動向を
把握できるとかなり精緻なデータになります。

販売などのデータをリアルタイムで
見られるようになってきたことで、
1年単位の計画では遅すぎます。

売れたかどうかの理由はわからなくても
販売結果は出るため、
マネジメントのサイクルを短縮化して
週1回の意思決定で対応するようにしているのが
現在の店舗のバイヤーの段取りになっています。

そうなんです。
ビッグデータの活用法も実は、センサーや人の定点観測
の集合体であることを覚えておいてください。