店前を歩く買い物客の女性とアパレル店舗前の人流

店前通行量とは?入店率分析で集客効果を最大化する小売DX戦略

同じフロア、同じ家賃、同じような品揃えなのに「入店してもらえる店」と「素通りされる店」がはっきり分かれる。

アパレルやライフスタイル店舗の本部・店長が直面している課題の多くは、この「店前で何が起きているか」が分からないことから始まります。

POSデータだけを見ていても、「なぜ今日売れなかったのか」「本当に悪いのは店なのか、通行が少ないだけなのか」は判断できません。

そこで重要になるのが、店前通行量と入店率をセットで捉える来店者分析です。

 来店者分析の方法をみる ⏩️


店前通行量とは?来店者分析の入口になる指標

「店前通行量」とは、店舗前を一定時間内に通過した人の数です。

ショッピングセンター内のテナント、路面店、駅ビルの専門店など、あらゆる店舗にとって

  • 店舗の前を何人が通り
  • そのうち何人が入店し
  • そのうち何人が購入したか

という流れを把握することは、売上改善の出発点になります。

Flowの店前通行量分析では、AIセンサーで店前を通る人数を自動でカウントし、来店人数と組み合わせて入店率を算出します。

この入店率は、単なる数値ではなく、「店舗の誘引力」を表すKPIとして機能します。

店舗前を通る歩行者を計測するイメージイラスト

◆ なぜ重要なのか?入店率という視点が加わると「悪くない日」が見えてくる

例えば、アパレル店舗で次のような日があったとします。

来店客数は 551人
前年同期間は 2,512人で、客数は大きく減少。

一見すると「今日はかなり失速した」「現場の頑張りが足りなかった」と判断されがちです。

ところが、店前通行量のデータ を見ると状況が変わって見えます。

店前通行人数は 24,123人
前年同期間は 95,646人で、実に25.22%の減少

そのうえ、来店率(来店客数 ÷ 通行人数)は2.28% → 2.63%(前年)で 86.69%に低下しているとはいえ、入店率の変化は比較すると「ほぼ横ばい」に見える範囲となります。

つまりこの日は、

  • 通行そのものが大幅に減っていた(日の集客環境が大きく悪化)
  • その中で 入店率は一定レベルを維持できていた

という事実が見えてきます。
従来の「客数だけ」を見る評価軸では「来店人数が少ない=現場の努力不足」という解釈になりがちですが、店前通行量と来店率を組み合わせて見るとまったく違う景色が浮かび上がります。

この日の課題は「現場」ではなく、外部環境による母数の減少が主因 だったということが、データで客観的に分かるのです。



店前通行量の計測方法と来店者分析へのつなげ方

Flowの店前通行量分析は、AI搭載カメラやセンサーを用いて、匿名化された形で通行人数を自動カウントします。

個人を特定する画像や映像は保存せず、店舗運営に必要な行動データだけを取得します。

アパレル店舗前の人流。店前通行量分析のイメージ

計測できる主なデータは次の通りです。

  • 店前通行人数(時間帯別・曜日別)
  • 立ち止まり人数
  • 入店人数
  • 入店率
  • ピーク時間帯ごとの変動


これらをFlowの来店者分析と組み合わせることで、

  • 店前通行量は多いのに、入店率が低い時間帯
  • 入店率は高いのに、購買率が伸びない時間帯
  • 通行量そのものが少ない曜日・時間帯


といった「本当に改善すべきポイント」が浮き上がってきます。


店前通行量の計測メリット

下記のコンバージョンファネルの図のように、購買までのステップを数値で可視化することで、これまでECサイトで一般的に行われていた分析が、リアル店舗でも可能になりました。集客や販売のボトルネックを特定し、改善施策に役立てることができます。


【コンバージョンファネル】

通行量から入店・立ち寄り・購買までを可視化するコンバージョンファネル図解Flow Solutions作成

店舗ダッシュボードで「率」で店舗運営を見る

専用ソフトウェア「Flow」を用いて店前通行量分析と来店者分析を基点に、以下の指標を一画面で確認できます。(一例)

店前通行量・来店人数・入店率を可視化する店舗ダッシュボード画面の例
  • 店前通行量
  • 入店率
  • 購買率
  • 客単価
  • ピーク時間帯(パワーアワー)
  • 天候やイベントとの連動状況 など

これにより、本部も店舗も

  • 「今日は何人来たか」ではなく「どの率が変化したか」
  • 「売れた・売れなかった」ではなく「どの段階で落ちているか」


という視点で店舗を評価できるようになります。店舗運営を「率」で見ることで、
感覚や印象ではなく、来店者分析にもとづく再現性の高い改善サイクルが回るようになります。

 

店前通行量分析の活用イメージ

Flowの店前通行量分析と来店者分析を導入したアパレル店舗では、次のような使い方がされています。

  • 通行量が多いのに入店率が低い時間帯
    → 店頭VMDやマネキン、POPの訴求を見直し
  • 入店率は高いが購買率が伸びない時間帯
    → 売場導線や棚前の提案内容を改善
  • 午後の通行量が減る曜日
    → スタッフ休憩やバックヤード作業をこの時間帯に集約

このように、店前通行量分析は単なる「人数のカウント」ではなく、
売上改善と店舗運営効率化の両方に効く行動データとして機能します。

 

店前通行量を可視化し、売上向上の一歩へ

店前通行量の計測は、単なる人数把握にとどまらず、顧客行動分析や販促改善、売上最大化に直結するマーケティングデータです。

正確な計測ツールを活用することで潜在顧客を取りこぼさず、来店・購買につなげる戦略的店舗運営を実現できます。

人手不足や競争が激化する今、データドリブンな効率的集客はリアル店舗に不可欠といえるでしょう。

店舗データを活用して店舗施策を改善する小売DXの活用事例イメージ

関連記事

◆ 客数の計測方法と活用例
◆ 購買率の計測方法と活用例
◆ 来客属性の計測方法と活用例
◆ 棚前・什器立ち止まり数の計測方法と活用例
◆ レジ待ち人数の計測方法と活用例
◆ 滞在時間の計測方法と活用例

 
株式会社Flow Solutions は、来店計測とAI解析で店舗の見える化を実現。900店舗以上の導入実績があり、売上向上・業務効率化を支援しています。
ブログに戻る
  • 店舗のVMD効果測定方法を解説するマーケティング資料のパソコン画面

    店舗DXに役立つ無料eBook

    現場で使えるノウハウや事例をまとめたeBookを無料公開中。売上改善や業務効率化のヒントが満載です。

    eBookを見る 
  • 動画で学べるFlow Academy

    使い方だけでなく、売上アップのコツもわかる実践動画を公開中。導入前の方にもおすすめです。

    Academyをチェック 
  • Flow 製品

    Flowの製品ラインナップ

    AIカメラやダッシュボードなど、売上改善と業務効率化を支える製品をご紹介します。

    製品を見る 

貴社での活用方法をご提案します