リテール業界にカスタマー・ドリブンのデータ活用を推奨 SmartRetailing始動!

本日ウイングアーク1stは、リテール業界向けソリューションブランドSmartRetailingを立ち上げた。

“smart”を日本では“slim”の同義語と捉えがちだが、本来の意味は、「利口な、賢明な、賢い、頭が切れる、気が利く」「〔機器が〕高性能の、コンピューター化された、ハイテクの」「きびきびした、活発な」「抜け目のない」といった意味で使われる。

SmartRetailingに込めた意味は“賢い小売り、賢い店”

目指すところは、見た目は普通の店だが、その中に足を踏み入れると実にフレンドリーでまた来たくなるような店。まるで東京ディズニーランドやサービスレベルの高い高級ホテルのようだ。将来的には何がそれを実現するかというと、バックヤードで例えばAI技術のようなテクノロジーが回っていて、それが居心地の良い空間を演出するということもあり得るだろう。だが、現時点でそれを実現しうるのはカスタマー・ドリブンのデータの活用だ。それにより訪れるカスタマーのロイヤリティがあがり、お店のスタッフのモチベーションも上がっていく、よい循環が生まれていく。

今後SmartRetailingからは幾つかのソリューションをリリースしていく。その第一弾、第二弾が、集客施設向け来訪者把握ソリューション「SmartRetailing mobile Visitor Counter(以下mVCと表記)」とチェーンストア向け顧客・販売データ分析ソリューション「SmartRetailing LocationViewer(以下LVと表記)」だ。mVC、LVに共通するのはいずれも“カスタマー・ドリブン”のデータ分析が根幹にあることだ。 

先ずmVCだが、大型商業施設やレジャー施設など多くの消費者を集客する必要のある施設に対し、どの時期に、どこから、どんな人が来たのかを把握したり、それにより打った広告の効果やキャンペーン効果があったかを分析するためのソリューションだ。今までも“アンケート調査”“通行量調査・駐車場調査”“年間パスポート会員データの分析”等を行う施設はあったが、データが不足したり、サンプルに偏りが発生しやすく、調査そのものの信憑性や網羅性、継続性に課題があった。この課題に対しmVCで分析利用するのは誰もが常に持ち歩く携帯電話の膨大な運用データ「モバイル空間統計®」だ。「モバイル空間統計®」は携帯電話7,000万台の運用データを基にした新たな人口統計で日本全国の1時間ごとの人口分布を、24時間365日把握することができる。従って分析用途に充分なサンプル数を有するデータを用い調査対象エリア(施設)にどこの居住地域からどれぐらい来訪しているのかを推計することが容易になる。しかも性別・年代別、平日・休日別など、ターゲット顧客層別にプロファイル情報を得ることもできる。

大型商業施設やレジャー施設など、とターゲットを記載したが、ショールームやコンビニエンスストア、スーパーマーケット、ドラッグストアなどリテール全般に有効なソリューションといえるであろう。

次にLVだが、来店される会員の顧客ロイヤリティを高めたいと考えているチェーンストア企業様が主なターゲットとなる。具体的には今までも行ってきたであろう販売データや顧客データの集計・分析を、BIダッシュボードを用いてビジュアルに表現、本部だけでなく店舗・現場への共有を用意にし、迅速な意思決定を実現するというメリットを持つ。これだけでも有効だが、それだけでは十分なカスタマー・ドリブンのデータ活用とはいえない。

今までもチェーン店の中には、ID-POSデータを使ってRFM分析を行いそれぞれに適したメールマーケティングの手法をとっているケースもあるが、既存の会員顧客のリテンションを高めることには貢献しても、潜在顧客・潜在購買を掘り起こすまでには至らない。それを実現するのがLVだ。既存会員顧客の住所情報を基に地理的分布を把握し、ロイヤルカスタマーが多く分布するエリア、そうでないエリア毎の販売戦略をとる、店舗周辺にはどのような人がいるのか?を第三者データを利用して把握しそれに適した品揃えやキャンペーンを行う。具体的には地域密着型店舗では国勢調査の居住地人口を、繁華街・商業地域に店舗がある場合は先に記載した「モバイル空間統計®」を用い、店舗周辺にはどのような層の潜在顧客が存在するのかを把握し、最適な品揃え・キャンペーンをうって行く。チェーン店毎に訪れる顧客特性、訪れる可能性のある顧客層に応じた柔軟な販売戦略をとることでロスのない機動的な店舗運営ができるようになる。それを実現するための一手段がLVとなる。

次回のBLOGでは、リテール業界の実態、カスタマー・ドリブンのデータ分析の在るべき姿について、この領域において幅広い経験と鋭い洞察力を持つ専門家へのインタビューで掘り下げていきたい。

 

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