非購買層(買わない来店者)を分析するマーケティングの可能性

変化し続けるマーケティングの現状

変化し続けるマーケティングの現状

皆さんは来店者の分析をする際、どのようなデータに着目していますか?
きっと多くの方が「いつ」「どんな人が」「どんな商品を」「どのくらい」「どういった状況で」買ったのかに焦点を当てて分析を行っているかと思います。
では「売れていない商品」や「商品を買わない来店者」の分析は行なわなくて良いのでしょうか?
顧客ターゲットの絞り込みやニーズの把握は、多くのマーケティング手法で必要と言われていることで、長い間使われてきた手法でもあります。
特に、POSシステムの普及により購買層のニーズやターゲットの把握が容易になった今、購買層の分析をすることで成果を挙げてきた店舗も多いはずです。
ですが、新規市場開拓を謳ったブルーオーシャン戦略が注目を浴び、インターネットの発展が生んだ変化の著しい昨今のマーケティングにおいては、やはり新たな一手が必要となります。
そんな中、今まで難しかった非購買層の分析が可能となり、マーケティングの可能性は広がりを見せています。

POSシステムによるマーケティングの弱点

POSシステム

店舗運営におけるマーケティングの主流は、POSシステムによる顧客分析です。
POSとは「Point Of Sales」の略称であり「販売時点情報」の管理に適したシステムです。
例えば、店舗では商品の販売時にバーコードを読み取ることで在庫や売上の管理に使っていますが、他にもメーカーや企業の経営管理情報システムとしても使われています。
また、商品情報だけでなく「年齢」「性別」「日時」などを一緒にデータに取り込むことで、より詳細な分析ができます。
このPOSシステムには落とし穴があります。 POSを利用している以上、購入者のデータしか得られないのです。
言い換えればそれは、商品を購入しなかったお客様を除外した顧客分析です。 しかし、非購買層の中には潜在顧客、見込み顧客が存在している可能性は充分にあり得ます。
来店しても商品を買わない顧客層がどの程度存在し、それがどういった人物像であるのか分析できれば、機会損失の削減や新規顧客の獲得が可能となるため、購入しなかった方の分析は必要不可欠と言えます。

消費者行動が複雑化する時代のマーケティング

複雑化する購買行動のプロセスモデル

近年のマーケティングの大きな変化の要因にインターネットの普及が挙げられます。
通販が可能になり、お店で商品を購入する機会も減りつつあります。
また、インターネットで事前に商品の比較ができるようになり、お店には購入直前に実物の確認をするためだけに足を運ぶ顧客も増えました。
これによって、消費行動や購買心理はより複雑なものになってきました。
マーケティングにおける購買行動のプロセスモデルAIDMA(アイドマ)に代わり提唱されたAISAS(アイサス)やAISCEAS(アイシーズ)が、それに当たります。
また、ソーシャルメディアの台頭により新たなる購買行動のプロセスモデルも提唱されつつあるのが現状です。
このようにインターネットの普及により、来店時の消費者行動も大きく変化しています。
もちろん消費者行動に伴い、来店者の性別や年齢層、時間帯の変化の把握も必要となります。
ですがそこには新たな潜在顧客が存在していますし、来店していない潜在顧客にはインターネットを逆手に今までと違った角度からの訴求も可能となり得るでしょう。

非購買層の分析がもたらす新たなマーケティング

上記のように現状のマーケティングにはまだまだ分析できていない領域が存在しています。
ですが、来店における非購買層の分析が容易にできたとしたらどうでしょう?
例えば、ある商品が1つ売れた時のデータとして、それが「10人中の1人」なのか「100人中の1人」なのかが確認できたとします。
その結果、非購買層の比率が高かったら、扱っている商品・サービスと来店者のニーズに大きな差が生じていることにならないでしょうか?
もしかしたら、商品・サービスではなく接客や導線といった部分が原因なのかもしれません。
そういった懸念材料を改善し、経過を分析することで売上の向上や新規顧客の獲得につなげることも可能です。
非購買層は、来店し店舗へ足を踏み入れている以上、将来の顧客になる可能性を秘めているのです。
言わば見込顧客、潜在顧客と言ってもよいのではないでしょうか。
一見、売上に関わっていないと思われる非購買層の中に経営戦略のヒントは潜んでいます。
買わない来店者を分析することは、マーケティングの幅を広げるのに欠かせない重要な要素なのです。

非購買層の来店分析なら顔認証システムLYKAON

顔認識来店者分析マーケティングシステムLYKAON

では、どのようにして非購買層を分析していくのか?
その一つの答えが「顔認識来店者分析マーケティングシステムLYKAON」です。
LYKAONは、購買者・非購買者に関わらず来店者の「年齢」「性別」「来店日時」といった来店者属性の収集・分析が可能なマーケティングシステムです。
高性能カメラを利用した顔認識により、来店者の年齢層や性別の推定値、来店日時を自動認識しデータをセグメント化できるのです。
もちろん自動認識のため、データ収集の際に起こるスタッフ間の認識の違いや情報ロスがなく、人件費もかけずにデータのセグメント化ができます。
そのデータを基にPOSシステムなどから得た商品情報や来店者属性を利用することで、今まで分析が難しかった非購買層の分析が可能となります。

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