来店属性分析で売上と顧客満足を高める小売DX戦略

来店属性が見えていない店舗で起きている問題

• スタッフの肌感覚と実際の来店客層が一致していない
• 曜日や時間帯ごとの客層変化に対応できていない
• 施策が当たったのか外れたのか判断できない

属性が分からなければ、売上が伸びた理由も、落ちた理由も推測になります。

来店属性分析で何が変わるのか

1. 商品・売場施策をターゲットに合わせて最適化できる

性別・年代別の来店傾向を把握することで、
商品構成、棚割り、POP、店内BGMなどを客層に合わせて調整できます。

誰に向けた売場なのかが明確になるため、施策の精度が上がります。

2. 接客と人員配置の判断が明確になる

時間帯や曜日ごとの客層変化を把握することで、
その時間に適したスタッフ配置や接客方針を決められるようになります。

経験や勘に頼らず、データに基づいた配置が可能になります。

3. 売上と顧客満足の関係を説明できる

来店属性と購買率・客単価を組み合わせることで、
どの客層が売上に貢献しているのかを明確にできます。

顧客満足度向上施策も、数字で評価できるようになります。

来店属性の計測方法

FlowではAIカメラを活用し、店舗エントランスや店前に設置することで、
来店客数とあわせて性別・年代を匿名で計測します。

個人を特定しないデータのみを扱うため、
プライバシーに配慮した運用が可能です。

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来店属性データの具体的な活用例

• スタッフの肌感覚とのズレ確認
  接客対象が実際の来店客層と合っているかを検証
• 曜日別・時間帯別の客層分析
  訴求商品や売場演出を柔軟に切り替え
• 人員配置と教育の最適化
  客層に合ったスタッフ配置と接客レベルの調整

Flowでできる来店属性分析

Flowは、来店客数・属性・売上データを一元的に可視化します。

• 性別・年代別の来店傾向をリアルタイムで把握
• 店舗間・エリア間の客層差を比較
• 施策の効果を感覚ではなく数字で判断

分析に時間をかけず、次に打つべき施策が分かる状態を作ります。

まとめ：来店属性は改善の出発点

来店属性データは、顧客理解のための情報であると同時に、
売場・接客・人員配置を揃えるための基準です。

性別・年代を把握することで、
売上と顧客満足を同時に高める改善が可能になります。

まずは、実際の来店客層を正しく知ること。
それが、小売DXの次の一歩です。

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