結局、大事なのは「人流分析して何をしたいのか？」という問い：iBeaconデータ活用指南書（７）

本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフより移設されました（2019/7/1）

1 人流を分析するということの目的には何があるのか

人流を分析するということの目的には何があるのか

前回は、店外・店内・売場と計測した人流の違いによってデバイスが様々な存在することを紹介しつつ、結局“重要なのは、「どの人流をどう追って、何をしたいのか」という問いになる”ということをお伝えしました。
では、人流を分析するということの目的には何があるのでしょうか。今回はそんなお話です。

人流分析に加えると価値が向上すデータ

実際、当社としても人の流れを可視化するだけでは「ふーん」で終わってしまう場合が多いですとお話ししています。というのも、実際に店頭で数十分観察してみた感覚や自分自身で店内を歩いてみた感覚とそう大きくは外れてこないからです。
その為、お勧めしているのがPOSを紐付けた人流分析です。「買った/買わない」しか分からないPOSとは異なり、「立寄らない」「立寄って買わない」といった“機会ロス”が見えてくることは大きな価値を生む可能性が高い為です。

結局のところ、仮説が無いとデータを活かしきれない

人の流れを可視化するだけでは「ふーん」で終わってしまう場合が多いとお話ししましたが、「ふーん」で終わらせない活用法も実はあります。それは「しっかりと仮説を持っているかどうか」にかかっております。例えば、店舗レイアウト担当者であれば、自分なりの仮説をもって店内をレイアウトしたはずで、「売場Aは自分の仮説通り立寄って貰えた」「売場Bは全然よってもらえない」「売場Cはなんで寄ってもらえているのだろう」など仮説の検証に活用することができ、次の新店レイアウトに反映していくというPDCAサイクルに役立てることは容易でしょう。（POSデータだけでは、売れた/売れないの結果指標であり、MDの影響があり、純粋な意味でのレイアウトの良し悪しが見えない）
また、MDや店内プロモーション担当者、店長であれば、売れなかった原因が、「立寄らなかった」のか「立寄ったけど買わなかった」のかが見えることになり、なにが悪かったかの深掘分析が可能になります。

弊社gridサービスでの人流データ活用アイデア例