百貨店の店舗分析という言葉を聞いて、あなたは何を思い浮かべますか？ 売上データ、あるいは商品の人気度を分析することでしょうか。
確かにそれらも非常に重要な要素ですが、ここではもう一歩踏み込んで、地理情報と顧客データを用いた店舗分析について考えてみます。
地図を活用した店舗分析は、各店舗の立地条件や周辺の人口動態、競合店の存在といった要素を具体的に把握して企業戦略につなげることを目的とし、顧客データを活用した店舗分析は、入店傾向や購買動向、顧客属性などの情報をもとに百貨店の運営改善に生かすことを目的としています。これら2つの分析は、百貨店の成長や利益につなげるための重要な手段です。
本記事では、百貨店における地図を活用した店舗分析の進め方と事例、そして顧客データを活用した店舗分析の方法と事例について解説し、百貨店の未来像を探っていきます。
1. 地図を使った百貨店の店舗分析
店舗分析の役割とは、店舗経営に関わる様々なデータを統計的に分析し、その結果をもとに企業戦略の実行や店舗運営の改善につなげることです。近年では、AI（人工知能）やビッグデータを活用した分析が積極的に行われています。
技術が進歩する中で、主に大手の百貨店で行われている店舗分析の1つが、地図情報の活用です。地図情報は、主に新規出店や店舗事業拡大前のマーケット調査に用いられます。
この手法は、地図上で自社店舗と競合店舗の位置関係を可視化し、情報をもとに最適な新店舗の立地や展開方針を考えていくというものです。
地図上の競合分析と店舗位置の最適化の手順
地図を用いた店舗分析の手順について、説明します。
まず、地図上に自社店舗と競合店舗の位置をマーキングします。この時に、より詳細な分析のために、直接の競合店だけでなく、類似の商品やサービスを提供する店舗を含めます。また、人口密度や商業施設の集積度など、地域の特性を合わせて調査することで、より具体的な事業展開や運営指針を見出すことができます。
次に、地図情報をもとに、店舗の最適な立地条件などを検討します。
例えば、都心や首都圏などの人口が多く競合店が密集している地域では、出店にあたり、そのエリア全体の顧客の購買行動を理解し、ターゲット顧客のニーズを満たす商品やサービスを開発する戦略が求められます。
一方、競合店が少ない地方や地域では、そのエリアの消費者ニーズを満たす商品を独占的に提供できる可能性があります。出店により、その地域一帯の百貨店市場を独占するといった開発方針も考えられます。
地図を活用した百貨店の分析は、情報を視覚的に整理することで、その地域の商業環境や消費者ニーズを理解しやすくします。このようにして、マーケットの拡大や新店開発における企業の意思決定に有用な情報を得ることができます。
次章では、日本を代表する百貨店の1つである「株式会社大丸松坂屋百貨店」が、地図を活用した店舗分析システムを導入することでどのようなメリットを得たのか、詳しく見ていきます。
事例研究：地図情報システムを用いた大丸松坂屋百貨店の店舗分析
70年近い歴史と豊富な品揃えで多くのお客様に愛されてきた大丸松坂屋百貨店。現在、北は北海道から南は福岡まで、全国主要都市に15店舗の百貨店を展開しています。
長年にわたり業界をリードしてきた大丸松坂屋百貨店の成功の背後には、綿密な店舗分析とその結果に基づく店舗運営の改善があります。
大丸松坂屋百貨店では、市場環境の変化や消費者行動の多様化に対応するために、地図を活用した店舗分析を積極的に行っています。
GIS（地図情報システム）の導入
大丸松坂屋百貨店が採用している方法は、GIS（Geographic Information System: 地図情報システム）を活用した商圏分析です。
技研商事インターナショナル社のGIS「MarketAnalyzer™5」と、人流分析GIS「KDDI Location Analyzer」を活用し、より精度の高い市場分析、販売促進・集客施策の最適化、施策実現のためのターゲット像の明確化を図っています。
GISを利用することで、エリアの人口構成や交通アクセス、近隣のビジネス環境など、店舗の立地に関わる多くの要素を一目で把握することができます。また、地図上での店舗の位置関係や競合他社との関係、顧客の行動パターンなどをリンクさせることで、より視覚的で詳細な分析が可能になります。
東京駅利用者と来店者の居住地から分析した顧客獲得率の分析イメージ
出典：https://www.giken.co.jp/case-study/daimaru-matsuzakaya/
大丸松坂屋百貨店は、新たなマーケティングやアプローチの策定にも力を入れています。
従来、百貨店のマーケティングは、広範囲な客層を対象とした画一的な施策が一般的でしたが、様々なツールを駆使して多角的に店舗分析を行うことで、エリアごとの詳細な顧客の行動やペルソナ像が描けるようになり、より効果的な販促施策で集客を図ることができるようになりました。
次章では、顧客データを活用した店舗分析について、ご紹介します。
参考：
- 導入企業インタビュー 株式会社大丸松坂屋百貨店様｜技研商事インターナショナル
- 時代や環境の変化をいち早く察知し、 市場全体を捉えた、 リアルな顧客像を知るために。｜KDDI Location Analyzer
2. 顧客データを使った百貨店の店舗分析
国内百貨店市場では、高島屋、三越伊勢丹、大丸松坂屋百貨店といった大手が大きくマーケットシェアを占める一方で、地方都市や郊外には、中小規模の百貨店も存在しています。中には「地域密着型」の百貨店とも呼ばれ、古くから地域住民に親しまれてきた百貨店も少なくありません。
大手百貨店と中小百貨店では、規模も品揃えも客層も異なり、一概に正しい店舗分析方法があるとは言い難いです。しかし、中小規模ならではの魅力や強みを活かし精巧な店舗分析を行うことで、市場の競争力を高めることが可能です。
そんな中、百貨店で積極的に行われているのが、顧客データを使った店舗分析です。
店舗を訪れる顧客の属性や店内における顧客行動を数値で可視化することは有効な店舗分析の方法ですが、取得するデータの制度が高く、信頼性のおける店舗分析システムとして知られているのが、AIカメラです。
AIカメラは、入店状況や店内での顧客の動き、反応などを自動的に取得し、数値化するため、店舗の運営状況をわかりやすく可視化できます。
AIカメラを店内に設置することで、例えば、どの商品がどのような顧客層にどの程度購入されている（※）のか、どの商品コーナーに最も興味を示しているのかといった情報を取得できます。さらに、来店ピーク時間帯や、顧客の平均滞在時間などを具体的に分析することで、顧客に最適化されたサービスの提供が可能になります。
また、店内のどのエリアに最も人が集中し、どのエリアの改善が必要なのかなど、売り場の状況を多角的に把握することで、より効率的な商品配置やVMD（売り場レイアウト）の最適化を図ることができます。
さらに、AIカメラで取得した顧客の年齢層や性別などのデータを利用して、ターゲットに合わせたプロモーションや競合他店との差別化を図るマーケティング戦略の策定ができます。
※POSレジデータと連携して算出します。詳しくはこちら
RetailNextのAIカメラ「Aurora」を館内入り口に設置して人流を取得
RetailNextのダッシュボードで見る、1週間の来店客数予測とシフト１時間あたりの客数予測
事例研究：AIカメラで収集した顧客データを用いた店舗分析
百貨店の店舗分析において、顧客データがどのように活用されているか、具体的な事例を通して見ていきましょう。
ある百貨店では、顧客データを用いた店舗分析を実施するため、AIカメラを天井に設置し、顧客の入店傾向や移動経路、店内各エリアの露出率、来店客属性などのデータを取得しました。
分析結果をもとに、若年層の顧客が多く訪れる平日の昼間〜夕方の時間帯には、若年層が好む商品を前面に配置。また、休日は主婦層や家族連れが多く訪れることから、ファミリー向けの商品をピックアップし、ターゲット顧客がレジへと向かう動線上に配置しました。
また、同百貨店では、顧客の購買行動や属性に合わせたプロモーションも実施しました。
これらの施策により顧客満足度が向上し、購入率の向上と売上増加に成功しました。
RetailNextのAIカメラ「Aurora」を用いて、人流をヒートマップで可視化した様子
百貨店にとって、顧客データを用いた店舗分析はビジネスの成長のために必要な手段です。AIカメラを活用して顧客データを効率的に取得することで、百貨店の運営改善・利益拡大につなげることができます。
百貨店の顧客行動を可視化する「coumera」とは？
coumera（クーメラ）は、主に国内で展開する小売店・ブランド向けに開発された、1カ月〜始められるAIカメラを使った店舗計測ツールの完全レンタルサービスです。
ここでは、coumeraで取得できるデータの一例をご紹介します。
①来店客の属性
ペルソナ分析や顧客のセグメンテーションが容易になり、自店のターゲット像を明確化できます。マーケティング戦略の立案やブランディングの強化、新規顧客開拓などにも活かせます。
②店前通行量（交通量）
店舗前を通過する人の量を知ることで、事業拡大・展開、イベント実施、リニューアル・移転などにおいて、その立地やエリアのポテンシャルを測ることができます。
③入店数・入店率
日々の来店動向を把握することで、最適なスタッフ配置や店舗運営を行うことができます。また、セールやキャンペーン施策を実施した際の集客力やターゲット顧客への訴求力を、具体的な数値で可視化できます。
④店頭販促物・商品への反応分析
顧客の視線の動きや体の向きを追跡することで、特定の広告や商品に対する顧客の反応を「視認率」「視認回数」「視認時間」の観点から分析します。これらの情報は、サイネージなどの販促物のコンテンツ改善や、商品の選定・生産数などを最適化するための指針として活用できます。
このようにcoumeraを活用し、顧客の入店状況や行動傾向、属性などを複合的に分析することで、業務パフォーマンスを向上させたり、マーケティング施策の効果を最大化することが可能になります。
店舗分析から見る百貨店の今後の課題と未来
顧客行動の変化や分析手法の進化に伴い、百貨店業界も変化の波に乗ることが求められています。
地図情報や顧客データを活用した店舗分析は、消費者行動の理解やマーケティング戦略の立案を助けるだけでなく、店舗の運営方針や百貨店業界そのものの将来を描く上でも重要な役割を担っています。
新型コロナウィルスや世界情勢などをきっかけに消費者のライフスタイルや購買行動が大きく変わった今、データに基づく店舗分析は、百貨店の生き残り戦略にもなりうるでしょう。
地方や都市、地域社会との連携を深め、多様化する消費者ニーズに対応し、顧客との関係を強化することで、百貨店の明るい未来を創造することができるでしょう。
まとめ
本稿では、百貨店における地図に基づく店舗分析と顧客データを活用した店舗分析の重要性を探求し、大丸松坂屋百貨店の事例を通じて、具体的な戦略や導入成果を見てきました。
大手百貨店、中小百貨店を問わず、データ分析の重要性は今後ますます高まることが予想されますが、データを適切に活用することで競争力を維持し、さらなる成長を遂げることができるでしょう。
今回の記事をきっかけに、データ分析や店舗分析ツール活用の意義を再認識し、自社の経営戦略に生かしていただければ幸いです。
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