デジタル化が進む現代において、実店舗の運営にもデータドリブンなアプローチが求められています。ECサイトの台頭により、リアル店舗の役割は「体験」や「ブランド訴求」へと変化しました。その中で重要になるのが店舗分析です。売上データだけでなく、来店者数、動線、滞在時間、天候、SNSの評判まで、多様なデータを分析し、最適な店舗運営につなげることが求められています。

本記事では、店舗分析の基本から活用方法、導入ツール、成功事例までを網羅的に解説します。

店舗分析とは何か？

店舗分析とは、店舗に関するあらゆるデータを収集・解析し、より良い意思決定や店舗改善に活かす取り組みです。対象となるデータには以下のようなものがあります。

• POS（販売）データ
• 来店客数・属性（性別・年齢・地域）
• 滞在時間・回遊動線
• 購買履歴
• 天候や曜日などの外部要因
• 店舗スタッフの接客評価

これらのデータを活用することで、以下のような改善につながります。

• 売上向上のための陳列改善
• 顧客満足度向上のためのスタッフ配置最適化
• キャンペーンやイベントの効果測定

店舗分析の主な手法

次に店舗分析では実際に何を行なっていくのかをわかりやすく解説します。

1. POSデータ分析

POSデータを基に「いつ・どの商品が・どれだけ売れたか」を把握し、販売戦略に反映させます。例えば売れ筋商品の在庫補充や、閑散期のキャンペーン立案などに活用できます。

2. ヒートマップ分析

店内に設置したセンサーやカメラで、顧客の動線や滞在時間を可視化する分析手法です。これにより、商品陳列や看板の位置の最適化が可能になります。

3. 来店者属性分析

人流データや会員情報から、年齢層や性別、地域などの属性を分析。ターゲットに合わせた店舗づくりが実現できます。

4. 顧客の声の分析（VOC分析）

アンケートやSNSの書き込みをテキストマイニングし、顧客の不満やニーズを可視化。サービス改善や新商品開発に役立ちます。

5. 外部データ連携

天気、祝日、近隣イベント情報など、外部データとの組み合わせにより、来店予測や需要予測の精度が向上します。

店舗分析の活用例

ここではジャンル毎に実際にあった店舗分析の活用事例をご紹介します！

アパレルショップA社の場合

ヒートマップで人気商品の周辺に滞在時間が集中していることを発見。売上に結びつかない箇所の棚を刷新し、平均客単価が15%向上。

飲食チェーンB社の場合

天候データと売上を掛け合わせた分析により、雨の日の売上低下を予測。SNSキャンペーンとクーポン配布でカバーし、来客数が安定。

コンビニC社の場合

POSデータと属性データを基に、地域による商品人気の違いを可視化。店舗ごとの品揃えを最適化し、在庫ロスを20%削減。

店舗分析に使える主なツール

こうした店舗分析にはツールを利用するのが一般的です。実際にどのようなツールが活用されているのかをご紹介します。

ツール名	特徴	主な機能
Google Analytics for Firebase	店舗アプリと連携可能	行動分析、来店通知、A/Bテストなど
Flow Solutions	AIカメラ分析	来店者属性、動線分析、ヒートマップ
Shopify POS	POSデータ活用	販売データ、顧客管理、レポート機能
Datawise Area Marketer	人流データ取得	店舗周辺の人流計測、来店数予測
Tableau	データ可視化ツール	多様なデータソースと連携、視覚的分析

店舗分析に役立つ人流ツール、Datawise Area Marketerとは

前項でいくつかのツールをご紹介しましたが、改めて弊社の提供する人流分析ツール、Datawise Area Marketerを簡単にご紹介します。

Datawise Area Marketerは、NTTドコモの位置情報データを、独自に開発したAIで分析・解析し、マーケティングを行う上で必要な情報を可視化することができます。ビジネスツールと聞くと、操作が難しいのでは？導入のハードルが高いのでは？と感じる方も多いかと思いますが「Datawise Area Marketer」は初見でも直感的に扱えるUIとなっており、そうした不安を解消しています！また、現在2週間の無料トライアルも実施していますので、導入にハードルを感じる企業などの担当様も、実際に使用してみた上での検討を行うことが可能となっています！

より詳しい情報は以下の関連ページにてご覧いただけますので、併せてご覧ください。

Datawise Area Marketerを活用した事例3選

実際に人流データを活用いている店舗を持つ企業の事例をご紹介していきます！

1. 株式会社プロントコーポレーション
2. ユナイテッド・スーパーマーケット・ホールディングス株式会社
3. タリーズコーヒージャパン株式会社

※順不同

これから導入を検討されている企業・自治体の担当者の皆様の参考になればと思います！

活用事例1. 株式会社プロントコーポレーション（流通・小売業）

コロナ禍による来客減少を受けてリブランディングに乗り出したプロント。その施策による効果の検証しより細かな属性情報を得るために弊社の人流ビッグデータを導入して頂きました。

活用事例2. ユナイテッド・スーパーマーケット・ホールディングス株式会社（流通・小売業）

マルエツ・カスミ・マックスバリュ関東、スーパーマーケット3ブランドを展開。 新店開発における課題に対し、積極的に人流分析ツールを活用することで解決を図りました。

活用事例3. タリーズコーヒージャパン株式会社（小売・飲食業）

全国各地に780を超える店舗を展開し、年間で40件の新規出店を目指す。 コロナ禍の数ある逆境を乗り越え、人流分析ツールでの分析を、新規出店の必須手段としてご利用いただいています。

※事例は随時更新させていただきます。

店舗分析ツールの導入のポイントと注意点

先にご紹介した店舗分析に役立つ様々なツールは、ただ導入するだけで売り上げが向上するというものではありません。ここでは導入のポイントと注意点を解説していきます。

1. 明確な目的を設定する

「売上を上げたい」「回遊性を高めたい」「在庫ロスを減らしたい」など、店舗分析の目的を明確にしましょう。

2. 過剰な分析は避ける

分析のしすぎは現場の混乱や、対応負荷の増加につながります。KPIを定めて必要な範囲で分析しましょう。

3. スタッフ教育と巻き込み

分析結果を現場で生かすには、店舗スタッフの理解と協力が不可欠です。ツールの使い方や分析意図を共有することが重要です。

4. データの正確性を担保する

センサーや入力ミスによる誤データがあると、分析結果に偏りが生まれます。定期的なデータのメンテナンスが必要です。

店舗分析の今後の展望

今後はAIやIoT、5Gの進化により、リアルタイムでの高度な分析やパーソナライズドな接客が可能になります。また、環境配慮やサステナビリティの観点からも、「無駄のない運営」を目指した分析活用が期待されています。

データに基づいた意思決定が当たり前の時代に、店舗運営においても「勘と経験」から「根拠と再現性」への転換が求められています。

まとめ

店舗分析はは、単なるデータ収集ではなく、売上・集客・顧客満足度を包括的に高めるための強力な武器です。特に実店舗にとっては、競合と差別化を図るうえでの鍵となります。

正しい目的設定と適切なツール活用で、自店舗の強みと課題を可視化し、改善につなげましょう。今こそ、データの力を味方につける時です。