【消費財メーカー必見】科学的なデータに基づく”売り場づくり”とは

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• スーパーなどの小売店舗で自社商品が売り場でどのように買われているのか分かっていない。
• リアル店舗の売り場の課題と解決方法が分からない。
• 商談を行うが、科学的な根拠/効果が不明なため、商談不成立となってしまう。

こんなお悩みをお持ちの、営業/企画/研究/マーケティングの方、いらっしゃると思います。

結論として、科学の力を使った最適な売り場づくりを実現することで、解決が可能です！

本記事では、売り場づくりの解決方法について解説していきます。

コニカミノルタ株式会社
Go Insightプロダクトマネージャー
清水 隆史

ショッパー行動解析サービス「Go Insight」の企画・開発に携わり、飲料品・食料品・日用品・嗜好品など20社以上のメーカー・ブランドオーナー様や小売・流通企業様の課題解決を支援。マーケティングデータ分析を行いながら企業のデジタルトランスフォームを支援すると共にエバンジェリストとしても活動し、セミナー・研修等の登壇多数。スクラムマスターとしてアジャイルマーケティングのアドバイザリーにも従事。サイエンスの観点からマーケティングを進化させる。専攻は宇宙物理学。

科学の力で”売り場づくり”を最適化する

本記事のテーマは、ずばり「科学的であれ」ということです。

まずは科学する、ということに着目して、科学的でないと何が困るのかをイメージして頂いたあと、「科学的であるってどういうこと？」というお話をします。

そして、今のリアル店舗の売り場課題とその解決方法を明示して、「売り場をデータで科学するとこんなに嬉しいことがあるんだ」という話をしていきます。

【事例紹介】科学的でないと困ること

「科学的でないと何が困るのか？」という話をします。

今日は大切な商談日。消費財メーカー様の営業ご担当者が小売様との商談にやってきました、というシチュエーションです。

• 経営層：これからは健康だ！
• マーケター：（練りに練った資料を作成し）この資料使ってね！

これを受けた営業は一生懸命アピールするわけです。
ところが、小売・バイヤーさんはすげなくお断りしてしまいます。

• いい商品って本当なの？
• 根拠は？
• 販促物ってどれだけ効果があるの？

最後には少しあきれて、「またお話しましょうか・・・」って言って去っていくわけです。

さあ、このやりとり、科学的であるといえるでしょうか？どうも、そうではなさそうですね。

科学的でないと困った結果

さて、今の事例、何が困ったでしょうか。

• 商談が不成立でした。
  受注できませんでした。困りましたね。でもそれだけじゃないんです。
• 手戻りがありました。
  もう一度資料を作成して出直してこないといけません。
• 時間のムダもありました。
  商談にかけた時間、資料を頑張って作ったマーケターの作業時間などなど。
• 体力のムダもありました。
  次に繋がらない営業活動ばかりって疲れちゃいますよね。

しかも自分たちだけじゃない、先方の小売様もバイヤー様も同じなんです。

こういったことが続くと、モチベーションも下がるかもしれません。つまり、仕事が全然楽しくないんですね。せっかくなら楽しく仕事したいですよね。

「科学的である」ための3つのポイント？

では、どうすればよいでしょうか。考え方のヒントは、「仮説検証」にあります。

もう少し具体的に言うと、ポイントは3点あげられます。

• ファクトデータに基づくこと。
  ただのデータではありません。真実を捉えたファクトデータであることが大切です。
• 実験や観察を繰り返すこと。
  ただ行うだけではありません。繰り返すことが大切です。
• 探究を楽しむこと。
  分からないこと、知らないこと、あると不安になるかもしれません。でもそれって、新しいナレッジを得るチャンスです。マーケティングのアイデアが広がるんです。探究を楽しみましょう。

仮説検証について考える

身近に潜む仮説検証の例

さて、みなさんはいかがでしょうか。ファクトデータに基づいてますか？

• 記憶にたよった商談になっていませんか？
  バイアスのかかったアンケート調査やもっともらしいデータなど、必ずしもファクトとは言えないデータに振り回されていないでしょうか。
• 実験と観察、繰り返していますか？探究を楽しんでいるでしょうか。
  過去の慣習にとらわれて、実験や観察をする、ということを放棄しているかもしれません。
• 仮説と事実が違ったことをネガティブにとらえていませんか？
  仮説は仮説です。間違っていてもいいんです。検証により新たな仮説が見つかることも大いにあります。
• 売上至上主義になっていませんか？プロセスやKPIを軽視していないでしょうか？
  いまこそこういった現状から脱却して、ファクトデータに基づき、実験や観察を繰り返し、そしてなにより探究を楽しむ、科学的なマーケティングに頭を切り替えていきましょう。

仮説検証のための2つの型

さて、仮説検証には2つの手法があります。

• 探索型
• 仮説検証型

それぞれ解説します。

探索型は手当たり次第にデータを見て気づきを得る方法です。
新しい発見も多くて悪くないのですが、時間がかかったり効率的でなかったりする場合が多いです。

そこでおススメなのが、仮説検証型です。
仮説を立てる、データを取る、考察する、というステップを繰り返します。そしてこの考察に基づいた形で経営戦略やマーケティング資料を常にアップデートしていくと良いでしょう。

“売り場づくり”に潜む課題【リアル店舗はデータ不足】

「さあ、理屈は分かった、じゃあ仮説検証型のマーケティングをやっていこう！」と思うのですが、実はいまのリアル店舗の売り場には大きな課題があります。

それを表したの上図です。絵の上段はECサイト、下段はリアル店舗を表しています。

実はどちらもお買い物の行動としてはほとんど同じなんですね。

ただ、ECサイトは一連の購買行動でデータが取れる。だから、おすすめ商品の案内もできるし広告のABテストもやりやすい。

ですが、リアル店舗では、レジで商品を購入する前のところが、まったくデータが取れていなかったんですね。データが無いから実験も観察もしようがない、探究も楽しめない、という状況だったわけです。

“売り場づくり”の課題を解決する

近年はこういった課題に対するソリューションとして、AIカメラを活用した行動解析の事例が非常に増えてきています。

たとえばこちらでは、コンビニエンスストアの天井にカメラを設置し、来店されるお客様の購買行動を観察する。

売り場にやってきて、、、

• 滞在して
• 商品を手に取り
• 比較検討をし
• そして購入する

それがどのような性別・年代の方なのか、という過程を解き明かしていく事が可能です。

【事例紹介】AIカメラが無い売り場

このようなデータが取れると、どんな嬉しいことがあるのでしょうか？ひとつ事例を紹介します。

たとえば日用品メーカーさんがあるドラッグストアの売り場で、「もっと売れても良いはずだなぁ…」と仮説を持ってデータを見たとき。

これまではPOSデータで購入者481人、というところしか見えなかった。

【事例紹介】AIカメラを設置した結果：約10倍の見込み客を発見

でも、カメラによる行動解析で、そもそも売り場に立ち寄った人が4,710人もいるということが分かってきた。

10倍もいたんですね。

このことから、「売り場のポテンシャルはまだまだ高いんだ！」ということが見えてきます。

さらに、商品を手に取ってくれる人も700人しかいないから、「もっと店頭販促に注力してもっと商品を手に取ってもらおう」といった具体的な施策案も出てくるのです。

“売り場づくり”を徹底サポートする新ソリューション【Go Insight】

Go Insightでは動画データをもとにPOSデータでは検証できない 生活者の購買時点データを取得することが可能です。

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【AIカメラで売り場づくりを最適化する】Go Insightの特徴

Go Insightを使うことでPOSデータでは取得することの出来ない情報も見える化することが可能になります。

Go Insightのここがすごい！

Go Insightはメーカー様のデータ活用をトータルサポートしております！

ここまでお読みになった方の中には、「現状の業務で手一杯で難しそう」「データが取れても活用できないかもしれない」というお客様もいらっしゃるかと思います。

Go Insightは、メーカー様のショッパー行動データを活用した売り場作りを調査設計からデータ分析、ご報告までトータルでご支援しています。興味はあるけれど何から始めたら良いかわからないというところからでも構いませんので、是非お気軽にお問い合わせください。

まとめ｜科学的な売り場づくり

本日のまとめです。
メッセージは、「科学的であれ」と言うことでした。

• 科学しないと商談が不成立、リソース・体力がムダに。何より楽しくない
• 科学するとは、ファクトデータに基づくこと、実験と観察を繰り返すこと、探究を楽しむことがポイント
• 仮説検証型マーケティングで効率よく戦略立案・資料作成・商談をすすめる
• Go Insightは仮説検証型マーケティングを支援する強力なツール！商品接触、滞在時間などの指標とデータサイエンスで売り場の科学を後押し

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