店舗の課題を解決するITソリューション！業務効率を上げる店舗づくり
小売店舗が抱える様々な課題を解決するITソリューションについてご紹介します。現代の小売店の課題がどのようなものなのかと、そういった課題を解決する4つの事例をご紹介いたします。
現代の流通小売業の課題・悩みとは？（課題を解決する為の様々なITソリューションが活用されている）
現代の流通小売業界の抱える課題にはさまざまなものがあります。例として総人口の減少による市場の縮小や、インターネットの普及に伴うECサイトの繁栄等の外的要因が挙げられます。しかし外的要因は一企業による取組での解消は難しいのが現実です。しかし各企業の取組で改善が図れる「内的要因」も多くあり、今回はその「内的要因」を中心に取り上げます。現在、流通小売業が抱える内的要因としての課題には次のようなものが挙げられます。
- レジ待ちの行列による顧客満足度の低下
- 人手不足による顧客満足度の低下
- 在庫不足による機会損失
- データを活用できる人材の不足
- 万引きによる損失
上記は多くの流通小売業の共通課題となっています。これらを解消する為に各企業は様々なITソリューションを活用しています。しかし、ただ漠然とIT導入を検討するのではなく、自社のどのような課題を、どのようなITソリューションで解決するのかを明確にし、検討していくことが大切です。
次の記事からは、各社がどのように課題を解決しているのか、事例を取り上げてご紹介いたします。
事例紹介
店舗・本部の業務効率化を図ったアパレル店（コミュニケーションやVMDの向上を実現する）
某デニム素材を中心としたファッションブランドでは、店舗と本部でのコミュニケーションを電話やメールで行っておりました。情報の管理や正確性に問題があり、余計な手間がかかっていました。更に店舗スタッフはPC作業をさける傾向があり、業務が店長に集中しておりました。その結果、『店舗の施策実行力にばらつきが発生する』、『PC業務が店長に偏り、業務が属人化する』、『本部での集計業務に無駄な工数が発生する』、『店舗間の情報共有にタイムラグが発生する』等の課題がありました。そこで多店舗運営向けコミュニケーションツールを導入し、課題の解消を図りました。
そのツールでは店舗がその日に行うべきタスクの整理が自動で行われ、更に操作が分かりやすく直感的になることで、各スタッフが積極的に活用できる為、コミュニケーションの向上や属人化の問題が改善されました。また、写真の共有もできることで、「お客様が商品を見やすく、購入しやすい売り場づくり」を意味するVMD（ビジュアルマーチャンダイジング）の向上に活用されています。
AIスタッフを導入したフラワーショップ（一人一人に最適な提案を実現）
パリのフラワーショップ、モンソーフルール銀座マロニエゲート店ではAI店員のエレーヌが導入されています。
エレーヌはお客様の顔・表情を認識し会話することで、一人一人にお好みのアレンジをお奨めすることができます。商品の提案から受注までの一連の流れをAI店員が行うことができ、物珍しさでお客様が足を止めるというのみではなく、従業員の不足への対策にもなります。
また、お客様との対話の中から趣味趣向を学習し、次回来店時に活用することや、購買履歴、花に関する様々な知識等を蓄積していくことでより質の良い接客・提案を実現していくことが可能です。
※出典：https://www.excite.co.jp/news/article/Prtimes_2017-11-14-29840-4/
受付から会計まですべてを自動化した回転寿司店（顧客もスタッフも快適に利用できる店舗）
回転寿司大手スシローは、店舗オペレーションの省力化と顧客の満足度向上を両立させた「次世代型スシロー店舗」を、6月26日にオープンしました。ITを活用することで、顧客もスタッフも使いやすい店舗を目指し、更にスタッフの負担を軽減することで、人材不足に対応するとともに、接客や調理に集中できる環境を実現しています。
「自動受付・案内システム→画像認識による自動皿会計システム→セルフレジでの自動精算」という来店から退店までの一連の流れを全てシステム化することにより、待ち時間が少ないより円滑な運用を実現しています。
お持ち帰りのお客様向けには、「自動土産ロッカー」を設置し、注文時に発行されるQRコードでロッカーから商品を取り出すことができます。
また、これまでキッチンでは作った品物を遠くのレーンまで人力で運んでいましたが、「キッチン内オートウェイター」の導入により、目の前のレーンに流すだけで自動で運ばれるようになり、商品提供に掛かる時間も短縮されました。
※参考：https://www.itmedia.co.jp/business/articles/1906/25/news083.html/
AIを活用した店舗解析サービス 収益に貢献する店舗施策が見つかる（動線分析をもとに、店舗レイアウトの創意工夫を）
某アパレル系セレクトショップでは、国内約160店舗を展開しており、うちアウトレットモール30店舗にて予てより疑問が挙がっていた「本当にその品揃えで良いのか」を改善するべく、小売業向けの店舗分析ツールを導入しました。アウトレット店は北から南まで日本中に展開し、観光に訪れた際に立ち寄るお客様が多い店舗や地元客が多い地域に密着した店舗があります。会員カードから顧客属性を知る事は出来たのですが、アウトレット店での割合は2～3割と多くなく、カード会員データだけではお客様の全体像を把握出来ず、且つ店舗規模も一定ではなく差がありました。このような理由から品揃えなどの店舗運営は本部や店舗スタッフの勘と経験に頼っていました。
2016年から来店客数と年代・性別の計測を開始し、2018年には店舗内での動線分析を行う仕組みの導入を行いました。
店舗内での顧客動線をデータ化して分析した結果、店舗内の「ウィークポイント」がはっきりと見えるようになり、結果に基づいて商品配置などを変えたところ、来店客の回遊距離が伸びています。購入客と比べて、購入しないお客様は滞在時間が短く、店舗奥まで回遊していないことも分かりました。店舗奥まで行く前に、この店には自分に合う商品はないと判断すると店舗を出て行ってしまうのです。そのようなお客様に対し、どこにどの商品を配置すれば興味を持ち続け、店舗奥まで回遊してくれるのか、この点については新たに仮説を立て、商品配置の工夫を始めています。
