来店属性分析でターゲットを最適化！性別・年代別データで売上と顧客満足を向上

2025年2月27日

小売店舗での来客数計測は広く行われていますが、多くの企業は依然として手作業でカウントし、属性分析に関しては直感に頼ることが多いのが現状です。

しかし、正確な経営判断を行うには、データに基づく分析が不可欠です。来店計測ツールを活用すれば、来客数や性別・年代などの属性情報を自動で取得でき、精度向上と作業負荷軽減を同時に実現できます。

リアル店舗の属性分析

来店属性分析のメリット

「来客属性」データが最も効果を発揮するのは、顧客満足度の向上です。
時間帯や曜日ごとの客層を把握し、販売施策に反映することで、以下のような改善が可能です。

・店頭POPや店内BGMの最適化

・商品棚のレイアウト変更

・接客内容や声掛けの改善

ターゲットに合わせた直接的・間接的対応を行うことで、店舗全体の活性化が期待でき、結果的に顧客満足度向上につながります。

FlowではAIカメラを活用し、店舗エントランスや店舗前、特定の展示場所に設置します。IoTクラウドにより、停電などの不測の事態にも対応可能です。

計測内容は性別・年代。個人を特定せずに匿名データとして保存されるため、個人情報保護も安心です。

人流計測機器

来店属性を把握することで、以下の3つの判断が可能です。

スタッフの接客対象が実際の来客属性とずれていないか確認できます。

曜日ごとの客層変化を把握し、訴求商品や接客ターゲットを最適化することができます。

特定の時間帯に多い属性に対応できるスタッフ配置が可能です。

これらの分析により、店舗スタッフのシフト組成や接客効率も向上します。

来店属性データは、顧客理解のためのツールであると同時に、店舗活性化のトリガーとなります。
性別・年代別の傾向を把握し、ターゲットに合わせた施策を実施することで、売上や顧客満足度の向上を実現しましょう。