コロナ禍で激変した人流を活用して店舗利益を伸ばす

コロナ禍で激変した人流を活用して店舗利益を伸ばす

(2021年5月14日掲載)

目次

ニュースでは主要駅の人の増減がよく報道され、テレワークの定着によって人々の行動が変化していることがわかります。この変化は交通だけでなく、小売業の店舗経営のビジネスにも大きな影響を与えています。
本ブログでは、店舗の出店計画や運営方針の改善について、コロナ禍以前の人流動向に頼る危険性と、最新の位置情報データの活用がもたらす効果について紹介します。

店舗経営ではニューノーマルの行動把握が急務

従来の人流動向はコロナ禍では当てはまらない

通勤途中に毎朝立ち寄っていたコンビニやカフェに行かなくなった、ということはありませんか?
2020年1月と6月を比較すると、オフィス街や都市部に滞在する人口は減少した一方で住宅街では増加し、在宅勤務によって通勤が減少しています。
コロナ禍で人流動向が劇的に変化したため、「独身が多く住むエリアでは、日中よりも夜のほうが外食需要が高い」のような従来の傾向は通用しません。

経営戦略を間違ってしまう危険性

ランチ営業をしない飲食店が多くて昼食に困ったり、食料品を買いたいのに薬だけ販売するドラッグストアしかなかったり、コロナ禍で店舗に対するニーズも変化しました。
エリアのニーズに適応した店舗経営をしないと、競合への顧客流出や客単価の低下による機会損失が、気づかないうちに大きくなっている可能性があります。

位置情報ビッグデータで最新の動向を把握

屋内外問わず人々の動きを正確に把握できるデータ

駅などに設置された定点カメラでは、その場所の動向はわかりますが、それ以外の場所や屋内については把握できません。
LTE基地局・GPS・Wi-Fiから取得できる位置情報をつなぐことで、屋内外問わず、人流をデータとして把握できます。その人流データと、店舗・施設の地図情報であるPOI(Point Of Interest)データ、人口・属性などの分布情報であるデモグラフィックデータの3種類を組みあわせて、位置情報ビッグデータとして活用することができます。

最もリアルなペルソナの推計ができる

居住エリア、勤務エリア、平均年収、平均世帯人数、昼食に外食が多いのか、仕事帰りに寄り道することが多いのか、位置情報ビッグデータからは人々の属性・興味・関心が分かります。
「このエリアに来る人はこういう傾向がある」などの属性を知っておくと、事業計画やマーケティング施策の立案時にペルソナ設定を正確に行うことが可能です。

データ活用は利益最大化に直結

出店戦略を効率化

位置情報ビッグデータは、店舗形態の検討や需要が見込めるエリアの選定に活用できます。
例えば「オフィスエリアと駅との間は、導線が一直線で朝夕だけ人出が増えるが、繁華街では人が集まる大型商業施設などを中心に導線が円状に広がり、時間帯を問わず人出が多い」のように、エリアごとの商圏の特性を詳細に把握することが重要です。
商圏や導線毎に、どういう属性・ペルソナの人が多いかを捉えることで、自社にとって成功確率が高いエリアかの判断や、来訪者の特性に合わせた店づくりや商品ラインナップの検討などの戦略立案につながります。

来店客の行動分析で利益向上

隣の競合店で売れている商品が、自店では売れないといったことはありませんか?
位置情報ビッグデータでは、自社の実勢商圏や自店舗客が流出している競合店舗、来店客の行動自体も分析できます。
実勢商圏が分かると、空白のエリアや客層が重複している店舗を洗い出すことができ、移転や統廃合の重要な判断材料になります。また、自店舗客が流出している競合店舗を知ると、改装の方向性や品揃えの充実化といった店舗改善に取り組むこともできます。
正確な指標は、利益向上への適切な判断を実現します。

成功事例はアーカイブ動画で

位置情報ビッグデータを活用した成功事例は、ウェビナーアーカイブで紹介しています。
新橋駅や新宿駅、西荻窪駅はコロナ禍前後でどれほど人流が変化したのか、マップ形式で視覚化して紹介。また、ドラッグストアチェーンや飲食店チェーンで抱えていた課題は、どのように解決したのか? ビッグデータを活用した解決事例をお伝えします。