店頭マーケティングを成功させるには？データ収集・分析・施策実施の流れを解説

「店頭での売上がなかなか伸びない」「何を改善すべきか分からない」と悩んでいる方は多いのではないでしょうか。

店頭マーケティングで成果を上げるには、経験や勘だけに頼らず、データに基づいた顧客行動の可視化と効果的な分析が欠かせません。

今回は、店頭マーケティングに必要なデータの収集方法や、売上向上につながる3つの分析手法、施策実施から効果測定までの具体的なステップを解説します。

「POSデータを活用した施策立案の方法を知りたい」「来店客数・購買率・客単価を改善する具体的な手法を知りたい」という方は、ぜひ参考にしてください。

店頭でおこなうマーケティングの成功にはデータを使った「顧客行動の見える化」がポイント

店頭マーケティングとは、実店舗での顧客体験を最適化し、売上向上を目指す取り組みです。商品陳列の工夫、POP広告、店内レイアウト改善、プロモーション展開など、さまざまな施策があります。

従来は経験や勘に頼る運営が中心でしたが、これでは改善点の特定が困難です。Webマーケティングと同様に、店頭での顧客行動をデータで可視化することで、客観的な根拠に基づいた施策立案が可能になり、PDCAサイクルを回せるようになる利点があります。

店頭マーケティングの成果は「売上=来店客数×購買率×平均客単価」という公式で表されます。

この3つの要素のどれを改善すべきかを特定することで、効果的な施策立案につながります。

店舗マーケティングの基本について、詳しくはこちらの記事をご覧ください。

店頭マーケティングではまず「POSデータ」を収集しよう

店頭マーケティングの第一歩は、POSレジに蓄積されているデータの活用です。POSデータは日々の店舗運営の中で自動的に収集されており、効果測定や施策立案の基礎となる重要な情報源です。

POSデータでは、以下のような情報を把握できます。

これらのデータは「購買結果」を正確に把握できる一方で、「店舗に入ってから購買に至るまでの行動」については把握しづらいという特性があります。

POSデータでは分からない店内での顧客行動を把握するには、AIカメラやトラフィックカウンターといった技術の活用も有効です。これらのツールを組み合わせることで、来店客数の正確な計測や、店内動線の分析など、より詳細な顧客行動の可視化が可能になります。

収集したデータを店頭マーケティングに生かす3つの分析手法

データを収集したら、適切な分析手法を用いて施策立案につなげます。ここでは、売上構成要素（来店客数・購買率・客単価）の改善につながる3つの分析手法をご紹介します。

• ABC分析
• バスケット分析
• 商圏分析

各手法がどの要素に効くかを意識し、活用することが重要です。

分析手法1：「ABC分析」は購買率の向上に役立つ

ABC分析は、製品の売上・コスト・在庫など重視する指標を決め、商品をA・B・Cと分類して管理することで、購買率の向上を目指す分析手法です。ウェイトが大きい順に並べて分類し、管理することで、重点的に管理すべき商品を見極めます。

各ランクの意味は以下のとおりです。

• Aランク：顧客からの人気が高く、売れ筋である商品
• Bランク：Aほどではないが、一定の需要がある商品
• Cランク：顧客にとって価値があまりない、または需要が少ない商品

分析結果を商品配置やラインナップに反映させることで、購買率の向上が期待できます。

具体的には、Aランク商品を目立つ位置（ゴールデンゾーン）に配置し、顧客の目に留まりやすくします。一方、Cランク商品については、ラインナップの見直しや、より需要のある商品への入れ替えを検討するといった施策があります。

顧客ニーズに合った商品配置とラインナップを実現することで、「購入したい商品が見つかりやすい」店舗環境が整い、購買率の向上につながります。

分析手法2：「バスケット分析」は客単価の向上に役立つ

バスケット分析は、一緒に購買されやすい商品の組み合わせを分析することで、客単価の向上を図る分析手法です。一緒に購買されやすい商品の組み合わせをPOSデータから見つけ出します。

分析結果をもとに、よく一緒に購入される商品同士を近くに陳列することで、「ついで買い」（クロスセル）を促進できます。

例えば、「パスタ」と「パスタソース」、「コーヒー豆」と「フィルター」といった関連商品を並べて配置することで、一緒に購入する顧客が増えます。

1回の購買で複数商品を購入してもらうことにより、客単価を高める仕組みです。バスケット分析は、顧客の購買パターンを理解し、効果的なクロスセル戦略を立案する上で役立ちます。

分析手法3：「商圏分析」は来店客数の最大化に役立つ

商圏分析は、国勢調査による統計や顧客データなどを利用して、市場環境・地域特性を把握することで、来店客数の最大化を目指す分析手法です。統計データや顧客データを活用し、以下の情報を把握できます。

• 対象地域の年齢・性別割合
• 消費動向やライフスタイル
• 対象地域の風習や文化的特性
• 競合店舗の分布状況
• 交通アクセスや人口動態

地域特性を理解することで、ターゲットに合わせた広告やプロモーション展開が可能です。例えば、ファミリー層が多い地域では子ども向け商品の訴求を強化する、高齢者が多い地域では健康志向商品を前面に打ち出すなど、効果的な施策を実施できます。

データは総務省統計局の国勢調査から取得できるほか、商圏分析ツールを活用すれば効率的に分析を進められます。商圏分析はPOSデータだけでは得られない地域全体の情報を補完し、店舗外の施策（広告など）に活用できるのが特徴です。

ツールを使ったより効果的な商圏分析をおこないたい方は、TerraMapシリーズの利用も検討してはいかがでしょうか。

データに基づく店頭マーケティング施策を実行する5ステップ

データ収集から効果測定まで、店頭マーケティング施策を実行する具体的な流れを解説します。店頭マーケティングの成功には、このプロセスを継続的に改善するPDCAサイクルの構築が重要です。

1. 現状を把握し、分析の仮説を立てる
2. データを収集する
3. データ分析のあと、施策を立案する
4. 施策を実施する
5. 効果測定をおこない、PDCAサイクルを回す

5ステップで店頭マーケティングの流れをつかみましょう。

ステップ1：現状を把握し、分析の仮説を立てる

まずは既存のPOSデータや売上データから現状を整理し、課題を特定します。例えば、「来店客数が伸びない」「特定時間帯の売上が低い」「購買率が業界平均より低い」といった課題です。

次に、課題に対し仮説を立てます。これにより、収集すべきデータや取り組む分析手法が明らかになり、効果的な施策を立案しやすくなります。

ステップ2：データを収集する

仮説を検証するために必要なデータを収集します。多くの店舗ではすでにPOSシステムが導入されており、追加コストなしでデータ活用を始められます。

POSデータだけでは不十分な場合、必要に応じて追加のデータ収集技術を活用しましょう。

例えば、来店客数を正確に把握したい場合はトラフィックカウンターやAIカメラの導入を検討します。既存のデータを最大限活用しつつ、必要に応じてツールを追加していくアプローチが効率的です。

ステップ3：データ分析のあと、施策を立案する

初めて分析に取り組む際は、本記事で紹介した分析手法（ABC分析、バスケット分析、商圏分析）を活用するのがおすすめです。

データから課題の原因を特定したら、改善策を立案します。

データに基づいた施策立案により、効果的な改善が期待できます。

ステップ4：施策を実施する

立案した施策を実際に店舗で実施します。具体的な実行例は以下のとおりです。

施策実施時は、実施前の状態を記録しておくことで、後の効果測定がスムーズになります。

ステップ5:効果測定をおこない、PDCAサイクルを回す

施策実施前後のデータを比較し、効果を測定します。来店客数、購買率、客単価の変化を数値で確認し、施策の成果を客観的に評価しましょう。

効果があった施策は継続・拡大し、効果が薄かった施策は原因を分析して改善します。

データを収集・分析し、継続的に改善を繰り返すこと、そして結果を次の施策に活かすPDCAサイクルを回すことが、店頭マーケティング成功の鍵となります。

まとめ：データ活用で店頭マーケティングの質を高めよう！

• 店頭マーケティングの成功には、経験や勘だけでなくデータの可視化が不可欠
• データの収集後は、適切な分析手法を用いて施策立案につなげる
• データ収集から効果測定までの流れは5ステップでおこないPDCAサイクルを回す

店頭マーケティングの成功には、POSデータを基盤としたデータの可視化が欠かせません。データ分析の結果から施策を立案・実行し、来店客数・購買率・平均客単価を改善します。

データ収集から効果測定までの5ステップを実践し、PDCAサイクルを回すことで、店頭マーケティングの成功につながります。

まずは手元のPOSデータを活用し、小さな一歩から始めましょう。これから店頭マーケティングに取り組む方は、自店舗の過去1ヶ月のPOSデータから「最も売上が低い時間帯・エリア」のデータを集計し、店頭改善の仮説を立ててみてはいかがでしょうか。

タグ : マーケティング 店頭プロモーション