ビッグデータで入店率を向上

業界の中でもビッデータ活用の恩恵がより顕著なのは、小売業とサービス業ではないでしょうか。
例えば飲食業でいえば、直近の傾向だけではなく前年の売上や客数、出食データ、近隣のイベントや天気などを元に予測を立て、食材の発注や従業員の配置を行なっていきます。
消費期限のある食材を扱い、かつピークタイムにどれだけお客様の回転率を高めていけるかがとても重要な要素となってくるので、予測の精度を高めることは純利益を上げるためにマストで行わなくてはいけない要素のひとつです。

従来、予測の精度は分析を行う人間の能力に依存する部分が多くを占めていました。
過去のあらゆるデータ=ビッグデータを活用できるようになったことで、今までは属人的であった予測業務を、誰にも行える上、精度の向上も実現させることが可能となったのです。
小売業においても、ビッグデータの活用は大きな成果をあげています。
曜日別、時間帯別のお客様の来店データをIoTによって収集、活用を行うことで、イベント開催やお客様の呼び込みなどを効率的に行うことできるのです。
日本トイザらスでは、ビッグデータの活用によって実際に入店率を向上させた実績があるようです。

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仕事をやってくれる小人さんをご紹介

 株式会社Flow Solutions(本社:神奈川県横浜市、以下:Flow Solutions)は、日本トイザらス株式会社(本社:神奈川県川崎市、以下:日本トイザらス)における、店舗可視化IoTシステム及び自社開発プラットフォーム「InSight」の活用事例を公開いたしました。

「InSight」は、IoTセンサーを通じて取得した来店客数データをはじめ、POS・天気・スタッフなど店舗のあらゆるビッグデータを統合し、可視化するプラットフォーム。店舗と本部のコミュニケーションを活発化させるプラットフォームをコンセプトとし、Flow Solutionsが店舗での使いやすさを第一に考え、自社で開発をしている。

■導入背景:カスタマージャーニーの可視化に必要性を感じていた
 「トラフィック(来店客数)とトランザクション(購買率)が下がっている状況だとしたら、なぜ減っているのかを考えなくてはなりません。そのためにはまず精度の良いデータを必要としていました。また、海外では来店客数をはじめ店内分析は主流であるということもあり、社内でも店舗ビジネスにおける重要なデータであるという認識がありました。」

「かねてから、お客様の店前・来店・購買のデータを数値化することは店舗オペレーションのために必要なことと考えていました。そのため、信頼できるデータであるかどうかが、導入決定する中での1つの大きな要素でした。95%以上の来店客数データ精度であったということが、社内の注目度や信頼も高め、お客様のジャーニーの可視化にも結果的に役立っています。」

■導入後のデータ活用:入店率向上を実現した
 「InSight」を主に施策の効果検証に活用し、現在は、特に来店客数・入店率の向上に力を入れているという。

画像引用元:PR TIMES

ビッグデータは万能であるかのような誤解がありますが、ただただ蓄積されただけのビッグデータはただのデータ、ゴミも含まれた利用し難いものであります。
分析と活用をもって初めて、ビッグデータはビッグデータ足り得ると言っても過言ではないでしょう。
今後迎える本格的な5G時代に備え、今からデータ活用に関してナレッジを蓄積していきたいものですね。

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※引用元の記事の主張と、本記事の主張内容は関係ありません
[執筆:ハル・クムラ
[最新更新日:2019年9月2日]