店舗DXにおける店舗分析とは？役割・事例・導入ポイントを徹底解説

近年急速に進むデジタル化の波は小売業界にも及び、店舗運営においても「勘」や「経験」に頼る経営から客観的なデータに基づいた判断が重視されるようになってきました。変化の激しい市場環境においては、現場で起こっている状況をいかにリアルタイムで把握し、柔軟に対応できるかが店舗の成長を左右する要因の1つになります。

売上の増減だけでなく、顧客の動きやスタッフの働き方、在庫の回転状況までを多角的に分析することで無駄なコストを削減し、売上のチャンスを逃さない体制を整えることが求められるようになりました。

本記事では、店舗DXを推進する上で重要な「リアルタイム分析」に注目し、その具体的な活用方法や店舗の運営改善に貢献するツールについて紹介します。店舗運営におけるボトルネックを可視化し、次の一手を見出すヒントが得られるはずです。

店舗分析とは

店舗分析とは、店舗に関するさまざまなデータを収集し、それを基に現場の課題を可視化したり改善の方向性を導き出したりする取り組みのことを指します。対象となるのは売上・在庫・顧客行動・スタッフ稼働など多岐にわたり、これらのデータを組み合わせることで店舗全体の状況をより立体的に把握できます。

店舗分析を通じて、何が売れているのか、どんな顧客が来店しているのか、どこに課題があるのかをより正確に捉えることが可能です。特にリアルタイムでの可視化は、変化に即応するための判断材料として有効です。

売上データの詳細分析

売上データの詳細分析は、店舗運営における基本的で重要な分析の1つです。単純な総売上額の把握だけではなく、時間帯別、商品カテゴリー別、担当スタッフ別など多角的に細分化した売上情報を分析することが求められます。

これにより、どの時間帯に来客が集中しているのか、どの商品の売れ行きが好調か、あるいは低迷しているのかが明確になります。細かなデータを基に売れ筋商品を把握し、販促計画や仕入れ戦略に活かせるでしょう。

また、売上の変動が起こる原因や傾向を掴みやすくなり、現場対応の精度が高まります。リアルタイムの売上把握は即時の意思決定や問題解決につながり、店舗運営の質向上に欠かせません。

顧客属性や購買行動のセグメント化

顧客属性や購買行動のセグメント化は、より効果的なマーケティング戦略を立てる上で不可欠です。年齢、性別、地域、購買頻度などの属性情報を細かく分類し、それぞれの顧客グループがどのような商品を好んで購入しているかを分析します。

この分析により顧客のニーズや購買動機の違いを把握しやすくなり、ターゲットを絞ったプロモーションや商品展開を実施できる点が強みです。

また、顧客の購入パターンや購買チャネルの利用傾向も明らかになり、オンラインとオフラインの統合的なアプローチも検討しやすくなります。セグメント化されたデータは、顧客満足度の向上やリピーター獲得の施策立案にも役立ちます。

顧客動線や滞留時間の計測・解析

顧客動線や滞留時間の計測・解析は、店舗のレイアウトや接客方法の改善に直結する重要な指標です。店内での顧客の移動経路や特定エリアでの滞在時間を測定し、どこに関心が集まっているかを把握します。この情報により、商品の配置や陳列方法を最適化でき、売上向上につながる動線設計を検討できます。

また、滞留時間が長い場所は顧客の興味が高いエリアと推測でき、スタッフの配置や販促活動の重点化に役立つでしょう。さらに、混雑状況の把握は顧客の快適さを保つ上で必要であり、ピークタイムの対応策にも活用できるかもしれません。こうしたリアルタイム分析は店店舗運営の質を改善し、顧客満足度向上に寄与します。

在庫回転率と欠品率のモニタリング

在庫回転率と欠品率のモニタリングは、店舗の効率的な商品管理と顧客サービス向上に欠かせません。在庫回転率は商品の売れ行きを示し、適切な在庫量の維持や不要な在庫の削減に役立ちます。

一方、欠品率が高いと機会損失や顧客離れのリスクが増すため、在庫の過不足をリアルタイムで把握して迅速に対応することが必要です。POSシステムやクラウド管理と連携したデータを活用すれば発注タイミングの最適化や仕入れ計画の見直しが可能になり、店舗の収益性向上につながるのがメリットです。

また、季節やイベントに合わせた需要変動の把握にも役立つため、戦略的な在庫管理が実現しやすくなります。

スタッフの業務効率とシフト最適化の評価

店舗運営の中でも、人件費の最適化とスタッフのパフォーマンス向上は重要なテーマです。限られた人員の中で効率的に業務を回すには、スタッフごとの業務量や接客対応、レジ処理時間、休憩時間の取り方など具体的な行動データの可視化が求められます。これにより、どの時間帯に人手が不足しやすいか、どの業務に時間がかかっているかといった課題が見えてきます。

単に売上や混雑具合だけでなく、従業員の動きに焦点を当てることで無理のない労働環境を保ちつつ、サービスの質を維持するバランスを取れる点がポイントです。こうした分析によって業務改善の優先順位が明確になり、教育や配置の見直しなど、具体的なアクションにつながります。

店舗DX推進における店舗分析の役割

店舗DX推進において、店舗分析は経営判断や現場改善の基盤を支える重要な役割を担っています。売上や顧客データの多角的な分析から在庫管理、スタッフ配置までさまざまな角度から情報を統合的に把握することで、現状の課題抽出や改善策の策定が実現するでしょう。

さらに、リアルタイムに情報を得られることで迅速な意思決定を後押しし、変化の激しい市場環境に柔軟に対応できる体制づくりが促進されます。こうした分析は店舗DXの成功に欠かせない要素です。

①売上、顧客属性、購買行動の多角的分析

店舗分析においては、売上データだけでなく顧客属性や購買行動も詳細に分析することが不可欠です。売上の推移を時間帯や商品カテゴリー別に分けることで、どのセグメントが収益に貢献しているかを把握しやすくなります。

加えて、年齢層や性別、購買頻度など顧客の属性を細分化し、それぞれのグループの購入傾向や行動パターンを掴むことがマーケティング戦略に直結します。購買行動の分析はクロスセルやアップセル施策の立案に役立ち、顧客満足度の向上やリピート率の増加につながるのがポイントです。これらのデータを活用してターゲットを絞った効果的な販促が展開されると、店舗の収益性向上に寄与します。

②在庫状況や補充タイミングの分析

店舗運営では在庫管理が業績に直結するため、在庫状況の詳細な把握と適切な補充タイミングの分析が求められます。商品ごとの販売ペースや季節変動を考慮しながら、過剰在庫や欠品リスクを最小限に抑えるための予測が必要です。リアルタイムで在庫情報を監視できるシステムと連携することで、欠品による販売機会の損失や顧客の不満を避けやすくなります。

また、補充タイミングを見極めて適切に発注することで無駄なコストを削減し、キャッシュフローの改善にもつながるでしょう。在庫の回転率を高めることは店舗の収益性を支える重要な指標となり、継続的な分析が店舗DX推進の効果を支えます。

③スタッフの業務効率や配置の適正化

スタッフの業務効率と配置の最適化は、店舗の運営効率やサービス品質に影響します。来客数や売上データ、業務内容を分析することで、どの時間帯にどの程度の人員が必要かを把握しやすくなります。過剰な人員配置や逆に人手不足といった問題を抑えられ、スタッフの負担軽減や労働環境の改善が期待されます。

さらに、スタッフごとのパフォーマンスデータを基に教育や業務改善の必要性を見極めることも可能となり、全体のサービス向上につながるのがポイントです。適切な配置計画は従業員満足度の向上や離職率の低減にも寄与します。

④リアルタイム分析による迅速な意思決定

リアルタイム分析は、変化が激しい店舗環境において迅速かつ的確な意思決定を促進する重要なツールとなります。売上や顧客動向、在庫状況をリアルタイムで把握することで、急な需要変動やトラブルに即座に対応できる体制が整います。

こうしたタイムリーな対応は顧客満足度の維持や機会損失の防止につながり、店舗運営の効率性を高める上で欠かせません。さらに、過去のリアルタイムデータを蓄積し分析することで、将来の傾向予測や改善施策の立案にも役立ちます。

店舗DXの店舗分析に役立つツール

店舗DXの推進では、多様なデータを効率的に活用できるツールの選択が必要です。これらのツールは売上や顧客情報、在庫データを一元管理し、分析作業を支援する機能を備えています。高度なAI技術を活用し、トレンドや需要の予測、異常値の検知などが行いやすい環境が整うことで、迅速かつ的確な経営判断を行いやすくなるのがポイントです。

ここでは、店舗分析に特化した代表的なツールを3つ紹介し、それぞれの特徴や活用ポイントを詳しく解説します。

@commerce｜データの一元管理とAI分析が強み

@commerceは複数のデータソースを一元管理できるクラウド型の分析プラットフォームであり、店舗運営における幅広いデータをまとめて扱えます。販売情報や顧客データ、在庫状況などが連携され、店舗全体のパフォーマンスを俯瞰的に把握できる点が強みです。

AIを活用した分析機能により売上の異常検知や販売傾向の予測がサポートされているため、気づきにくい潜在的な課題を早期に発見しやすくなります。また、専門的な分析知識がない担当者でも使いやすいインターフェースが設計されているため、業務の効率化や迅速な意思決定に役立てやすいのが魅力です。店舗ごとの細かな比較も可能で、効果的な経営改善を促します。

出典参照：@commerce｜プロパティデータバンク株式会社

Deep Predictor｜ノーコードAI予測分析で開発工数を削減

Deep Predictorは、ノーコードで利用可能なAI予測分析ツールとして注目されています。複雑なプログラミングや専門知識を必要とせず、簡単に売上や顧客動向の予測モデルを作成できるのが特徴です。店舗から収集したデータを基に需要の変動やキャンペーン効果などを分析し、経営戦略の策定に役立つ洞察を提供します。

開発やメンテナンスにかかる工数が少なく、店舗や本部の負担を抑えつつ高度な分析を導入しやすい環境を整えているのがポイントです。加えて、視覚的にわかりやすいダッシュボードで結果を表示するため、経営層や現場担当者が共通理解を持ちやすい点も利点です。AI活用を加速させたい店舗に適したツールといえます。

出典参照：Deep Predictor｜AI CROSS株式会社

UMWELT｜データの前処理から分析まで一括対応

UMWELTは、店舗分析におけるデータ前処理から解析までを一括して対応できる総合プラットフォームです。実務上ネックになりがちなデータの整備やクレンジング作業を自動化し、その後の分析に適した形に変換するため、効率的に分析業務を進められます。

また、結果のレポーティングやビジュアライゼーション機能も充実しているため、店舗運営に必要な情報をわかりやすく伝達できます。分析に不慣れな担当者でも運用しやすい設計となっており、日々の業務負担を軽減しつつデータを活かした戦略立案の促進が期待されます。店舗DXの一環として、現場の業務効率化と経営判断の質向上に寄与するツールです。

出典参照：UMWELT｜株式会社トライエッティング

店舗DXの推進において店舗分析を取り入れた企業事例

実際に店舗DXを推進している企業は、店舗分析を戦略の中心に据えて経営の精度を高めています。データを基に需要予測や在庫管理、顧客動向の解析を進めることで店舗の運営効率を改善しつつ、顧客ニーズに迅速に対応できる体制を整えています。

これらの実践例は分析ツールの効果的な活用方法と、その結果得られるメリットを具体的に示しているため、店舗DXを目指す企業にとって貴重な情報源となるでしょう。

事例①株式会社セブン＆アイ・ホールディングス｜商品のサプライチェーン分析に注力

株式会社セブン＆アイ・ホールディングスは、多店舗展開に伴う膨大な販売・在庫データを活用して商品のサプライチェーン分析に注力しています。AIによる需要予測を基に店舗ごとの最適な商品補充計画を立案し、欠品や過剰在庫のリスクを抑制する体制を整えているのがポイントです。これにより顧客が求める商品を適時に提供し、顧客満足度の向上に寄与しています。

さらに、物流や店舗間の連携も強化し、効率的な商品配送を実現しているのでチェックしてみましょう。サプライチェーン全体の透明性と可視化により問題発生時の迅速な対応が可能となり、安定した店舗運営を支えています。

出典参照：国内コンビニエンスストア事業の戦略（シナリオ分析）｜株式会社セブン＆アイ・ホールディングス

事例②株式会社ローソン｜日本マイクロソフトと共同で店舗分析体制を構築

株式会社ローソンは、日本マイクロソフトと連携して全国の店舗からのデータをクラウドに集約し、リアルタイムで分析を実施する体制を構築しました。売上や在庫、顧客の購買動向を即時に把握し、それぞれの店舗の特性に応じた商品展開や販促策を柔軟に展開しています。

AI技術を活用した需要予測も取り入れられ、変化の激しい市場環境に対応するための迅速な意思決定になっているのがポイントです。こうした取り組みは店舗運営の効率化とともに顧客のニーズに合ったサービス提供を実現し、競争力の維持向上につながっています。

出典参照：＜参考資料＞ローソンと日本マイクロソフト、AIやデータを活用した店舗のデジタルトランスフォーメーションにおいて協業｜株式会社ローソン

店舗DXを成功させる店舗分析導入のポイント

店舗DXを推進する際に店舗分析を効果的に取り入れるには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。分析の目的や課題を明確にした上で、必要なデータだけを選定し過剰な収集を避けることが大切です。

また、分析結果を現場が活用しやすい形に整備し、プライバシー保護や法令遵守を徹底して進めることも不可欠です。これらを踏まえながら継続的に改善し、PDCAサイクルを回すことでより実効性の高い店舗DXの実現に近づきます。

目的・課題を明確に設定する

店舗分析を進める際は、まず具体的な目的と課題をはっきりさせることが大切です。目的が曖昧なまま分析を始めると収集すべきデータや適用すべき手法が定まらず、結果的に分析が形骸化するので注意しましょう。

売上向上や顧客満足度の改善、在庫管理の効率化など、目指す成果を明示した上で現状の課題点を洗い出すことにより、必要な情報が明確になります。目的と課題を明確にすることは効果的なデータ収集や適切な分析手法の選択につながり、店舗DX推進の成功に寄与します。

過剰なデータ収集を避け必要な情報に絞る

分析に用いるデータは多ければよいというわけではなく、むしろ必要な情報に絞ることが効果的です。無駄に大量のデータを収集すると管理や分析の負荷が増し、現場で活用しづらくなります。売上や顧客属性、在庫状況など設定した目的や課題に直結するデータに集中することが必要です。

さらに、データの質にも配慮し、誤った情報や重複を排除することが分析結果の信頼性の向上につながります。適切なデータ選定は、効率的かつ実用的な店舗分析を支える基盤となります。

分析結果を現場で活用しやすい形に整える

分析で得られた結果を店舗の現場で実際に活用するためには、わかりやすく整理された形に整えることが不可欠です。複雑な数値やグラフをそのまま提供しても、担当者が理解しづらく活用が進まないかもしれません。ダッシュボードやレポートを使い、視覚的に情報を把握しやすくなる工夫が必要です。

また、現場の業務フローに合わせてアクションプランを示すことで、具体的な改善策がイメージしやすくなります。こうした工夫は分析の実効性を高め、店舗運営の質向上に結び付きます。

プライバシー保護や法令遵守を徹底する

店舗分析では顧客情報や従業員の個人データを扱うことが多いため、プライバシー保護と法令遵守が不可欠となります。データ収集や保管、処理にあたっては個人情報保護法や関連法規に準拠し、情報の安全管理を徹底しなければなりません。

情報漏えいや不正アクセスを防ぐための技術的措置だけでなく、従業員への教育も重要な要素です。適切な管理体制を構築することで顧客や従業員の信頼を維持しつつ、店舗DXを円滑に推進する土台が整います。

継続的な改善を意識しPDCAを回す

店舗分析を取り入れたDX推進は一度行えば終わりではなく、継続的に改善を重ねることが大切です。PDCAサイクルを意識し、計画（Plan）から実行（Do）、評価（Check）、改善（Act）を繰り返すことで、分析の精度や業務改善の効果を向上させられます。

市場環境や顧客ニーズの変化に柔軟に対応するためにも、定期的に分析方法や活用手法を見直し、現場からのフィードバックを反映させることが欠かせません。このような取り組みが店舗運営の持続的な成長につながります。

まとめ｜店舗分析を取り入れて自社に適した店舗DXを進めよう

店舗DXの推進における店舗分析は欠かせない要素となっており、効果的に活用するためには目的設定やデータの選定、結果の活用方法をしっかり検討する必要があります。プライバシー保護や法令遵守を守りつつ、現場が活用しやすい形で情報を提供することが成功のカギです。

また、分析は一度きりで終わらせず、継続的にPDCAを回すことで改善を積み重ねる姿勢が大切です。自社の実態に合わせて店舗分析を取り入れ、より的確な経営判断や業務効率化を目指して店舗DXを推進しましょう。こうした取り組みが競争力の維持向上と顧客満足度の改善につながります。