【来店属性】計測データから顧客ニーズに合わせた商品展開をーFlow計測領域ー

しかし、多くの企業が未だに手作業でカウントを行い、属性に関しては直感に頼っていることが多いようです。

実際、それでは「正確な」経営判断を下すことは難しいです。来店計測ツールを活用することで、来客数や性別・年代といった属性を自動で取得し、精度の向上と作業負荷の軽減を実現できます。

「来客属性」が一番その効力を発揮するのは「顧客満足度の向上」です。どの時間にどういった客層が多いのか、店舗データから傾向値を把握することで、販売策を練ることができるというのは、非常に効果的です。

 

来店属性 計測の方法

AIカメラを、一般的には店舗のエントランス（来客数）や店舗前（店舗前通行）、特定の展示場所（立寄人数）などに設置します。IoTなのでデータはクラウドに上がり、停電等の不測の事態にも対応できる設計です。主な計測内容は「性別」「年代」です。

そしてよく耳にする個人情報保護の話題。この来客属性も「カメラで取得された人の顔は個人情報なのか？」と聞かれることがあります。Flowが収集している「来客属性」データは、対象者個人を特定するような形でのデータ保存はしておりません。
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①店舗スタッフの肌感覚とのズレ
②曜日別客層の推移
③時間帯別の客層の推移

肌感覚とのズレがある場合、スタッフが接客対応しているお客様の主な属性が、このデータのそれと異なっている場合があるかもしれません。来店されるお客様の全体属性に対し、それと同じような割合でスタッフひとりひとりが接客できているのかなど、接客状況を見直す良いキッカケになると思います。

また、曜日別や時間帯ごとに来客属性に違いがあるとすれば、そこに対して店頭で訴求すべき商品や積極接客すべきターゲットを絞り込むことが可能です。

それだけでなく、店舗スタッフのシフト組成にも大いに役立てることができるデータです。例えば、特定の曜日や時間において特定の属性の来客数が多い傾向がわかれば、その属性に強いスタッフを配置することができます。

より深い顧客ニーズを掴むために、属性分析を始めませんか？