株式会社 ビーズインターナショナル 様
会社名 株式会社 ビーズインターナショナル
事業内容 衣料品・雑貨品企画販売、販売促進活動、EC事業、映画配給
Webサイト https://www.bs-intl.jp
インタビュー 株式会社 ビーズインターナショナル 第1ブランドマーケティング部 ゼネラルマネージャー 二瓶啓徳氏
株式会社 ビーズインターナショナル 管理本部 広報担当 保田英莉子氏
導入店舗 ほぼ全ての直営店舗

導入の背景

店舗スタッフに負担をかけずに
正確な来店者数を計測したい

ビーズインターナショナルでは衣料品の企画販売、販売促進を行っています。主なブランドにはX-girl、XLARGE、MILKFEDがあり、他にもたくさんのブランドを扱っています。特長は、米国発祥のストリートカルチャーブランドを中心としていることです。27年前の創業以来、一貫してストリートカルチャーを重視したブランディングを行っており、それにより顧客に付加価値を提供しています。

ビーズインターナショナルの顧客層は、10代後半から20代後半までが中心です。現在(2018年4月時点)直営店舗が全国に51あり、加えてEC店舗も展開しています。最近はEC関連の売り上げが伸びており、リアル店舗のビジネスも堅調です。

リアル店舗では、店舗ごとの売り上げ及び営業利益の数字を目標に設定しています。それらの数字をクリアするために来店者数、来店者購入率、レジ客数、販売客単価の4つを指標にして評価し、そこからさまざまな施策を行います。たとえば売り上げ達成のために必要な来店者の数を、店舗ごとに設定しています。この数字は、PRやマーケティングの活動成果指標にもなります。同様に購入率や客単価の数字は、店舗や製品担当の指標です。

POSシステムからレジ客数、販売客単価は取得できます。しかし来店者数とそこから導き出す来店者購入率は、なかなか正確なデータがとれませんでした。と言うのも、以前は店舗スタッフが人力で来店者をカウントしており、この方法では接客が忙しくなれば数える手が止まってしまうからです。そのためスタッフが数えた来店者数よりも、レジ客数のほうが多くなるようなこともあったのです。不正確なデータをビジネス目標の指標にはできません。正確なデータを取得し、店舗のビジネス状況をタイムリーに把握したい。その際には、店舗スタッフの負担も減らし接客に集中できるようにしたいと考えていました。

株式会社 ビーズインターナショナル_店舗外観

実際の活用方法

来店者数を正確に計測して事実データを基に
新たな施策を考え実施する

そこで、正確に来店者数をカウントする仕組みの導入を検討しました。いくつかのベンダーから提案を受け、採用したのがABEJA Insight for Retailでした。ABEJAよりも安価なシステムの提案もありましたが、シンプルで分かりやすく、計測の正確性も評価しABEJAを選択しています。

2017年2月から、まずは売り上げや来店者購入率が上位の11店舗にABEJAを導入しました。店舗ごとに状況が異なることもあり、当初はなかなか正確な計測ができませんでした。たとえばショッピングモール内の店舗などでは、四方がオープンで明確な入り口がないため来店者数カウントが難しい店舗もあったのです。カメラ位置の調整など、正確な計測のためのチューニングには3ヶ月ほどの時間が必要でした。その後納得のいくデータを取得できるようになり、現在ではほぼ全ての店舗にABEJAを導入しています。

今は計測された来店者数に売り上げデータなどを加え、クラウド管理画面で店舗の状況が把握できるようになっています。店舗の店長などは、モバイルアプリから来店者数、来店者購入率などの数字を日々確認しています。そして来店者数が明確になったことで、来店者購入率やSET率などを各店舗での翌週の目標値に設定できるようにもなりました。

また週次でエリアごとにインターネット電話会議の仕組みを使い店長会議を行っており、そこでは各目標値の進捗を確認しています。進捗が遅れている場合は、店舗ごとに対策を考えます。来店者数、来店者購入率、レジ客数、購入客単価の4つの数字が明らかになれば、店舗の売り上げ状況は分解して理解できるようになるのです。

店舗では目標値達成のために、たとえば来店者数に応じて顧客へのファーストアプローチをいかに早くするかといった取り組みを行っています。また、接客指導者によるロールプレイングを実施し、成功事例の共有も行っています。接客指導者が担当店舗で直接指導することで、成功事例も徐々に増えています。

データを基に施策を考えた例としては、新規オープン店舗での対応があります。新規店舗のため、他店の過去の状況から目標来店者数を設定しました。しかしながら、その数字がなかなか達成できませんでした。そのため駅前にサイネージ広告を掲載するなどで来店者を増やそうとしましたが、あまり効果がありませんでした。

そこで、来店者を増やすのではなく客単価を増やすことに方針を転換します。もともとポイント会員は一般顧客よりも客単価が高くなる傾向が分かっていたので、来店者数を増やすのではなくポイント会員化に重点を置いたのです。結果ポイント会員が増え、店舗での目標に近い売り上げが達成されるようになりました。

こういった施策の方針転換ができたのも、ABEJAで正確な来店者数を計測できるようになり、定量データを基に判断ができたからです。事実データを使って会話をすることで、社内で新たな提案も理解されやすく、その実施もしやすい状況が生まれています。結果的にABEJAの導入前後で比べると、前年対比で125 %の売上となっています。もちろんこれはABEJAだけの効果ではなく、さまざまな取り組みをした結果ではあります。

今後の展望

将来的には来店して購買に至らなかった
顧客の状況も把握したい

今は商品を買った人のさまざまなデータを、店舗運営に活かしています。将来的には来店したけれど買わなかった人の状況が把握できるようになればと考えています。そのためには、来店者を何らかの仕組みで会員データに紐付ける必要があります。またECサイトなどで取得できるのと同様なデータ、たとえば店舗内での滞在時間や、顧客の回遊状況などを店舗でも把握できる必要があるでしょう。

また、フィッティングルームの稼働率なども計測できれば面白そうです。もしフィッティングルームの稼働率と売り上げに相関関係があれば、積極的にフィッティングに誘導しルーム数の最適化もできるはずです。

さまざまなデータを取得しそれを分析して顧客を把握できれば、新たな施策を考えそれを試すことができます。そのためにもABEJAのような新しいテクノロジーを活用し、さまざまなデータを取得してより良い施策を実施したいと考えています。

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