売場のどこがボトルネックか？滞在時間データで見える改善ポイント
売場を改善したい。そう思って什器を動かしたり、VMDを変えたりしても、思ったほど成果が出ない。
そんな経験は珍しくありません。
そのとき起きているのは、努力不足ではなく「ボトルネックがどこか分からない」状態です。
売場改善が難しいのは、直すべき場所が見えていないまま、全体を動かそうとしてしまうからです。
ここで役に立つのが滞在時間データです。
滞在時間は、売場のどこでお客様の動きが止まり、どこで迷いが生まれ、どこで離脱が起きやすいかを静かに示します。
つまり、売場のボトルネックを見つけるための手がかりになります。
ボトルネックは「売上」より先に「滞在の偏り」として表れます
売上や購買率は結果です。
一方で、売場の詰まりや迷いは、先に行動として表れます。
- 特定の棚だけ滞在が長い
- 入口付近の滞在が短くなっている
- 滞在はあるのに、次のゾーンへ動きがつながらない
これらは、売場のどこかに「次の一手が分かりにくい」「選びにくい」「通りにくい」ポイントがある可能性を示しています。
滞在時間データは、売場のボトルネックを「場所として」見つけるための材料になります。
滞在時間データで「直すべきゾーン」を絞り込む
滞在時間データの強みは、売場をゾーン単位で捉えられることです。
- どのゾーンで立ち止まりが増えているか
- どこで滞在が途切れ、次に進めていないか
- 滞在が長いのに、購買につながりにくい場所はどこか
これらを重ねると、「売場全体」ではなく「直すべき一部」が見えてきます。
ボトルネックが絞れれば、改善はピンポイントになり、再現性も高くなります。
Flow AIは「正解」ではなく「考えやすい整理」を支える
Flow AIが目指しているのは、「ここを直せば必ず売上が上がる」と断定することではありません。滞在の変化、動線、時間帯、来店状況などを組み合わせて、いま売場で起きていることを整理し、考えやすくすることです。
その結果、現場では
- どのゾーンを優先して見るべきか
- 今回は入口なのか、棚なのか、導線なのか
- 見せ方で対応するのか、配置で対応するのか
といった判断を、感覚だけに頼らずに進めやすくなります。
AIは決めつけるのではなく、迷いを減らす補助線として機能します。
まとめ｜ボトルネックが見えれば、改善は当てものではなくなる
売場改善が難しいのは、努力が足りないからではありません。
ボトルネックが見えていないまま、全体を直そうとしてしまうからです。
滞在時間データは、売場のどこで動きが止まり、どこで迷いが生まれているかを示します。
直すべき場所が絞れれば、改善はシンプルになります。
感覚ではなく、行動のデータで判断する。
その第一歩として、滞在時間データは有効な材料になります。
