【知らないと生き残れない？】小売業におけるデータの活用方法を徹底解説

小売店でデータ活用をして、集客力や売上を上げたいと考えている方は多くいるのではないでしょうか？顧客データのビジネス活用はあらゆる業界で行われており、小売業においても例外ではありません。顧客データを活用して販売戦略を立てることは、売上や集客に大きく影響するので、変化し続ける市場で生き残るには必要不可欠であるといえます。

そこで今回は、小売業におけるデータ活用のメリットと、具体的な活用方法について解説します。合わせて、小売業のデータ活用例についてもご紹介。この記事を読めば、小売業でどのようにデータを活用すればよいのか、分かるようになりますよ。

小売業におけるデータ活用の現状

小売業ではIT化の影響で、販売店でのデータ活用に取り組んでいましたが、情報機器の発達やIoT技術の登場に伴って質の高いデータドリブンが実践されています。データドリブンとはリアル店舗とECサイトで、データ活用することを指している言葉です。小売業は売上や在庫を始め、来客者の情報やECサイトのユーザーの情報などを得ることができます。情報は課題の解決や売上向上のための施策提案に有用であるのはもちろん、商品の提供や開発を行っている企業にとっても重要です。

以前までは情報の収集と絶対量の不足に悩まされていましたが、ITの発展に伴って質のよいデータを効率よく収集して、分析できるようになりました。これまでリアル店舗が中心だった企業も、オンライン販売に注力しなければならない状況になっています。

また、昨今ではスマホアプリやSNSなどを活用して顧客との接点を増やしていく、いわゆるオムニチャンネル化が進んでいるのも事実です。原材料の仕入れから販売まで、企業間の垣根を越えたサプライチェーンをによって、情報が流通する仕組みを導入し始めている企業もあります。同時に、データに基づいた事業活動を進めていかなければならない状況に直面している企業も、年々増えているのが現状です。コロナ禍の影響で激しく変化していく小売市場で生き残っていくには、データを有効に活用する経営が必要となってくるでしょう。

小売業におけるデータ活用のメリット

小売業では顧客の要望に応えるために、新製品の開発やオペレーションの効率化などを常に意識しなければなりません。多様化した顧客からの要望に応えるには、日々蓄積されているデータを有効に活用することが必須です。今や、データの活用無しでくては企業の成長はあり得ないといわれているほど、データの活用小売業にとって重要なアクションとなっています。

小売業でデータ活用を導入する上でのメリットとして、次のような点が挙げられます。

データを活用して効果的な売上戦略を立てられれば、業績も大きく向上していくでしょう。それぞれについて解説しますので、参考にしてください。

1.集客力が向上する

店舗やECサイトの広告や宣伝にデータを活用することで、より効果的なプロモーションを行えるようになり、集客力が大きく向上します。小売業は商品を販売することで利益を得ていますが、商品が売れるためには顧客に店舗やサイトに訪れてもらわなければなりません。商品を購入してくれる顧客を増やすために、見込み客の獲得や顧客育成などを行って、集客力を向上させる活動を積極的に行う必要があります。

集客力を向上させる具体的な戦略として、

• WEBやメディアによる宣伝・広告
• オウンドメディアによるセールなどの情報の提供

などが挙げられるでしょう。

上記の戦略は顧客を獲得するだけではなく、WEBサイトのアクセス数やクリック数をなどといったデータを収集し分析することで、ユーザーの動向を把握できます。ユーザーの年齢層やこれまでのアクセス履歴も合わせて把握できれば、より正確なターゲッティングができるようになるでしょう。

また、実施した施策に反応したユーザーと実際に購入してくれた顧客を比較すれば、宣伝や広告の効果も測定できます。集客力の向上に繋がった施策を成功例として、反応がよくなかった施策は失敗例としてデータに蓄積していくことで、より効果的な施策を立てられるでしょう。

2.販売力が向上する

店舗やECサイトに訪れた顧客の販売データを分析することで、売上向上に繋がる効果的な販売戦略を立てられるようになります。昨今ではIoTやAIなどといったシステムの導入によって、顧客の年齢やこれまでの購入履歴などといった、データの自動蓄積が可能です。販売データを分析すると、目標と実績にどれだけの差があるのかを視覚的に捉えるようになります。

また、

• メトリクス分析
• ABC分析
• データマイニング

などの分析方法を駆使すれば、売れ筋の商品や将来の需要予測といった販売戦略のヒントも手に入れられるでしょう。

例えば、メトリクス分析を実施すれば自社の進捗を正確に把握できるので、今後の目標を立てやすくなります。ABC分析を利用すれば、どの商品がよく売れているのか、逆にどの商品があまり売れていないのかといった情報を手に入れられます。顧客のニーズは変化していくので、リアルタイムでデータを収集して分析できれば、状況に応じた効果的な施策を打つことができるでしょう。

3.来店予測が立てやすくなる

過去のデータや実施した施策に配慮してデータドリブンで分析することで、リアル店舗やECサイトに訪れる顧客の数を予測できるようになります。AIを活用すればリアルタイムで来店予測を立てたり、来店予測のデータを基に食品ロスの軽減のための施策を立てられるでしょう。

例えば、伊勢神宮の鳥居前町にある創業100年以上の老舗である「ゑびや」では、AIを活用した来店予測によって売上高を4.8倍に増やすことに成功しています。もともとはExcelに注文数や合計金額といったデータを入力して、管理を行っていました。2017年に食品ロスを減らすために、メニュー別の数量を時間帯ごとに予測する、AIを活用した来店予測システムの独自開発に成功しています。

システムを導入した結果、スタッフを効率よく配置して料理の準備をできるようになったほか、米の使用量も予測できるようになりました。食品の廃棄ロスを7割削減することに成功し、2012年時点で1億円だった売上が、66年後には4億8000万円にまで成長しています。訪問客数を予測できれば、店舗の人的配置や仕入れなどを安定して行えるようになるので、店舗経営には必要不可欠なデータといえるでしょう。

4.在庫管理の効率が上がる

データやAIを活用することで、適正在庫で管理できるようになり、商品の欠品による販売機会の損失を減らせます。商品の在庫を切らしてしまうと、チャンスロスを招いて得られるはずだった利益を逃してしまいます。

逆に過剰な在庫は売れ残りによる廃棄や、原価未満までの値下げといった損失を招いてしまうので、小売業にとって在庫管理の精度向上は必須といえるでしょう。AIなどを活用してデータ分析すれば需要予測が立てやすくなるので、必要な商品を必要なだけ発注することができ、過剰在庫を防げます。商品の在庫状況も把握できるので、欠品しそうな商品をすぐに特定できるほか、必要な場所や数も分かって効率的な補充作業が実現可能です。

また、実店舗とECサイトの在庫を一元管理できるようになるので、どちらかの在庫がなくなって欠品扱いとなる事態を未然に防止できます。実店舗とECサイトの売上データを、統合して分析しやすくなるというメリットもあるので、適正在庫で管理しやすくもなるでしょう。

小売業版！データ活用方法

小売業でデータを有効に活用するための方法は、次の通りです。

データを集めた時点で終わりではなく、しっかりと経営に活用してこそ、売上や利益の向上に繋がります。どれほど膨大なデータを集めたところで、実際に活用しなければ宝の持ち腐れです。数多くのデータを掛け合わせて分析し、データを基に課題の解決に必要な戦略を立てることを繰り返して、初めてデータを活用しているといえるでしょう。データを有効に活用するには、活用するための方法について知っておかなければなりません。

次にデータの活用方法について解説しますので、せっかく集めたデータが宝の持ち腐れとなってしまわないように、参考にしてみてください。

セグメント把握など、データの整理をする

顧客のセグメントなどを把握するために、収集したデータはきちんと整理しておきましょう。セグメントとは同じ属性やニーズを持つユーザーの塊を指しており、学生や主婦、サラリーマンなどといった個人情報のことです。データを整理すればどのような層の顧客が多いのかを把握でき、セグメントを把握できれば具体的なアプローチもしやすくなります。セグメントごとに合わせたマーケティングを展開すれば、効率的に業績を伸ばしていけるでしょう。

例えば、お店の近くに住んでいる顧客が多いと判明した場合、テレビCMよりもチラシを使ったポスティングが有効な戦略として考えられます。学生の顧客が多いのであれば、学生向けの割引プランなどを打ち出すことで、集客や売上の向上が見込めるでしょう。

また、セグメントごとにデータを整理する際には、課題や目的に応じて整理の仕方を考えなければなりません。顧客単価を向上させるなら購買履歴や趣味趣向などで、新規顧客を獲得したいならユーザーの個人情報で分類しましょう。1つの方法で分類したセグメントだと、別の目的や課題で機能しないケースもあるので、状況に応じて使い分けることが大切です。

RFM分析を用いてデータを分析する

RFM分析を活用してデータ分析を行うことで、優良顧客を浮き彫りにできたり、顧客の購入状況に応じた販売戦略を立てるなどといったアプローチができます。

RFM分析とは顧客分析方法の1つで、

• Recency：最終購入日
• Frequency：購入頻度
• Monetary：購入金額

という3つの指標で顧客をランク付けする手法です。

例えば、毎月のように商品を購入してくれる顧客と年に1回程度しか購入しない顧客では、商品に対する関心が異なります。買い方が異なる相手に同じアプローチを仕掛けても、十分な効果を上げられないので、それぞれの買い方に合わせたアプローチ戦略を立案するのが大切です。

また、店にとってどちらの方が優良顧客といえるのかを把握できれば、売上を向上させるための適切な販売戦略を立てられるでしょう。RFM分析を行うには、データベースに顧客の購入履歴が記録されている必要があるので、購買状況を時系列で追えない顧客管理システムだと実行できません。顧客の購入金額でグループ分けするデシル分析という方法もあるので、まずはデシル分析から始めてみるのもよいでしょう。

実際の顧客の声などを確認しながらデータを活用する

収集した顧客データによる分析結果だけでなく、実際に利用している顧客の声も確認しながらデータ活用を進めていくのが大切です。アンケートなどを利用して、実際に利用している顧客に対して来店した理由や店の印象、購入した理由などの調査を行います。お店自体や商品、スタッフが提供しているサービスに関する質問も行うと、より効果的です。お客様の声は直接データに数値として現れてこないので、データ分析だけでは捉えにくい、顧客のニーズをダイレクトに把握できるというメリットがあります。来店頻度が高く購入金額も多い優良顧客であっても、何らかの不満を抱えているケースもあり、お客様の声からデータには見えない情報も把握可能です。顧客が抱えている不満を聞き出すことができれば、具体的な課題を明らかにして、解決するための施策も立案しやすいでしょう。

例えば、スタッフの接客に不満があるのであれば再教育が必要でしょうし、レジ前が混雑しているならキャッシュレス決済の導入解いた改善策を打ち出せます。具体的な経営戦略のヒントになるので、今でも多くの企業で積極的にお客様の声を集めているのです。

小売業におけるデータ活用例

最後に、小売業においてデータ活用を行った例を、以下にご紹介します。

こちらでご紹介する例は、データ活用によって開拓された、

• 実店舗とECの融合
• 実店舗によるデータ収集

の2点のスタイルについてです。

小売店のビジネスモデルは複合化やチェーン店化、施設化などの道をたどりながら、変貌を続けています。近年ではECサイトの併用によって、さらなる変貌を遂げている小売店も出てきています。小売店を営む経営者は顧客やテクノロジーの変化に合わせて迅速に対応しながら、新たなスタイルを開拓していく必要があるでしょう。

次に、データ活用によって開拓された小売店の新しいスタイルについて、詳しく解説します。

実店舗とECの融合

実店舗とECサイトなどを融合させるオムニチャネルという販売戦略が、アパレルなどの小売業を中心に広まっています。オムニチャネルとは実店舗やECサイト、アプリなどの顧客とのあらゆる接点で、最適な購買体験を提供するマーケティング手法です。多くの小売店では実店舗のほかECサイトの販売網を敷いていますが、それぞれ別事業として運営しているケースが多く、双方の情報が共有されていません。

しかし、オムニチャネルによって実店舗とECサイト間で情報を共有できれば、より質の高いサービスの提供が可能です。例えば、実店舗で商品が品切れになってしまっても、ECサイトによる購入を提案できれば顧客との関係を両行に保てます。

また、実店舗とECサイトなどのオンラインの顧客情報を区別なく一元化できるので、統合的な分析ができるのもメリットです。ECサイトでの購入履歴を参考に、より顧客に寄り添った接客もできるようになるでしょう。

実店舗によるデータ収集

ECサイトが台頭している中、プロモーションや顧客体験価値を提供してデータを収集する場として、実店舗の役割が変わりつつあります。リアル店舗に訪れることなく、自宅から商品を簡単に購買できるECサイトは非常に便利です。昨今では、接客することなく賃料や陣経費を最小限にした、ネット店舗を運営している小売店が増えつつあります。

しかし、顧客が商品を購入するきっかけの1つに、実店舗で品物と情報を入手した人の口コミやレビューが挙げられることは珍しくないでしょう。顧客の中には実店舗で商品の質感を確かめて、納得したうえで後日ECサイトで商品を購入するといった人も多くいます。大きな利益を生むためにはECサイトだけでなく、ダイレクトに顧客と接客できる場である実店舗の存在は必要不可欠といえるでしょう。

まとめ

小売業におけるデータ活用のメリットや、活用方法について解説しました。小売店で集めた顧客データを分析して活用すれば、効率的に集客力や売上を向上させられる経営戦略を立てやすくなるでしょう。

また、顧客や在庫データを活用することで、従業員の負担や在庫コストの削減にも繋がります。変化し続ける市場やテクノロジーに対応するために、データ活用の導入に取り組んでみてください。