来店客数の本当の見方とは？「数字」ではなく「原因」で理解する
来店客数を「ただの結果としての数字」として捉えてしまっていませんか。
来店客数を「結果として出てきた数字」として処理してしまうと、その数字が生まれた理由にたどり着けず、改善の方向性がぼやけてしまいます。
昨日より多い、週次で減っている、前年比で落ちている。
この捉え方では、来店の変化が「なぜ起きたのか」という重要な背景が見えません。
来店客数とは、単なる数字ではなく店の前と店の中で起きた「複数の出来事が重なった結果」だからです。
問題は来店数そのものではなく、「その来店はどういう動きの積み重ねで発生したのか」
という構造を理解できているかどうかにあります。
Flowが推奨するアプローチは、来店を「数字」ではなく 原因の流れで理解する ことです。
来店客数はいくつもの「小さな動き」の結果として生まれる
実際、来店数の変化は以下のような複数要因が連動して起きています。
- 店前通行量（店の前を歩いた人数という「母数」）
- 入店率（入口で立ち止まった人が入る割合）
- 天候と気温（客層や来店意欲を変える外部要因）
- 時間帯別のピーク（人員配置やシフトの影響）
- VMDの方向性（入口の引力やテーマ性）
これらの要素がひとつでも変わると、来店数は簡単に上下します。
ところが多くの企業では、来店を数字だけで判断してしまい、「商品」「接客」「販促」が主な原因だと誤解しがちです。
しかし来店の本当の変化は、店舗の入口前で何が起きているかにあります。
来店客数とは店前通行量 × 入店率 の掛け算の結果だからです。
数字だけを見ても改善につながらない理由
来店数だけが表示されるダッシュボードを見ても、その数字は以下のどの状態なのか教えてはくれません。
1. 来店者そのものが減ったのか
2. 通行量が下がったのか
3. 入店率だけが落ちているのか
4. 入口での離脱が増えているのか
5. ピーク時間がズレているのか
これらは全く違う意味を持つ変化です。
しかし「来店数」というひとつの数字だけでは、この違いを区別できません。
来店の原因構造を理解するには、店前通行量分析 × 入店率 × 店内行動データの3つを同時に見る必要があります。
Flow プラットフォームは「来店の構造」をそのまま見える形にする
Flowの来店者分析は、来店数を「結果」としてではなく、原因ごとの「構造」として表示 します。
- どの時間帯で通行量が増えたか
- 入口前でどれだけ立ち止まったか
- 入店率がどこで上下したか
- ピーク時間がどう動いたか
- 天候や気温で客層がどう変化したか
これらの因果関係を整理することで、来店の理解は一気に深まり、改善ポイントが自然に浮かび上がります。
例えば、次のような整理が可能になります。
・通行量は変わらない → 入店率の改善が最優先
・通行量が落ちている →立地・周辺環境の影響
・入口前の滞留が弱い → VMDや入口演出の課題
・ピークのズレ→ スタッフ配置の最適化が必要
原因を取り違えなければ、改善は驚くほど速くなります。
Flow AIは「原因 → 行動」の最短ルートを提示します
Flow AIはリアルタイムで原因の変化を検知し、SOPに沿った「今必要な行動」に変換します。【関連記事】PodcastでFlow AIが実際何なのか？詳しく説明をしています。
例えば、立ち止まりが弱い場合は、入口のVMD変更を指示、入店率が落ちている場合は入口付近のスタッフ配置を指示したりします。
このように、企業のマニュアルやSOP（標準作業手順）に沿って、AIが原因の解釈と具体的な行動まで落とし込むことにより、現場は「判断」ではなく「実行」に集中できるようになります。
来店を「原因」で理解できる企業は強くなる
来店力を構造で理解し始めた企業は、次のように変わります。
- 入口の問題にすぐ気づける
- スタッフ配置のズレをリアルタイムで修正できる
- 機会損失が確実に減る
- 売上の波が小さくなり、安定してくる
来店を数字の上下だけで見る時代は終わりつつあります。これからは、来店を 原因で理解し、行動で改善する時代 です。
そのための土台が、Flowの来店者分析と店前通行量分析、そしてFlow AIによる店舗AI最適化です。
