来店客数を増加させるには、入口の展示商品・マネキン等のVMD施策が必要です。

施策の結果を分析し、次の施策へ活かすことでPDCAを迅速に回せる様になります。

この記事では、来店客数の結果から施策の効果検証方法をご案内します。

来店客数は、インとアウトの入店客・退店客に識別され、VMDの効果検証の場合、入店客数のインをKPI数値として分析しましょう。

選択期間内での時間帯・曜日平均値や実数値を前年比・前週比等と比較し、傾向値を認識することで現状を把握出来る様になり、評価が可能となります。

☆アウトの数値は、店舗従業員様の出口へのお見送りがカウントされる可能性があるため、インの数値との差異が発生する可能性があります。

◯ヒント：弊社データ分析から、休日の来店率は高水準であり、平日は休日より低下する傾向にあると見えています。

※こちらの記事では、来店客数・来店率をインの数値と認識し、イン来店客数・イン来店率と表記いたします。

※弊社来店客数は、アウトの数値を来店客数としてデフォルト設定にしております。

お客様が店内で購入し退店するタイミング合わせることで、購買率の誤差を極力少なくする設定にしております。

エキスポート機能を使い、日別・時間帯別EXCEL/CSVファイルでデータを蓄積・分析することでも、前年・前週との伸長率を算出が可能になり、評価精度が上昇します。

入口が複数の場合、前年対比のイン来店客数の伸長率とVMDを変更した指定入口の前年対比イン来店客数の伸長率が、前年以上の伸長率の場合、来店客数増減に効果があったと評価が可能です。

入口が一つの場合、対象期間と比較し来店客数の伸長率で施策に効果有りと仮説し、評価します。指定商品の在庫消費率と合わせて、評価しましょう。

店前通行人数を計測しています企業様は、来店率の伸長率を分析することで、VMD施策が効果があったのかを評価が可能になります。

店前通行人数・来店率は、出店形式や外部的要因で数値が変動しやすいですが、月・平日・休日・時間帯ごとの数値の平均・傾向値をデータ収集することで、上限と下限を知り、評価しましょう。

入口が複数あり店前通行人数を計測している場合、各入口の来店率を算出・分析することで効果検証のKPIとして評価が可能です。

比較期間との急激な店前通行人数・来店客数の増減があったとしても、来店率の平均値・傾向値範囲内であれば、外部的要因であると評価可能です。

施策後上限を超えた数値もしくは、上限を維持しているのであれば、効果があったと評価出来るでしょう。

各テーマを持ったVMDの変更を行った際、〜％上昇という具体性があると予算や軌道修正後の数値等の算出がしやすくなります。

来店客数・来店率の伸長率と展示商品の在庫消化率のデータを組み合わせることで、VMDの評価する指標になるでしょう。

ご案内は以上となります。ご質問・ご不明点などございましたら、サポートページ内のチャット、またはsupport@flow-solutions.comまでご連絡下さいませ。