ミセシル導入・活用事例

スマホ起点の行動データ(位置情報やネット検索結果、購買履歴)を活用したデジタルマーケティングで
自店の強みを生かした新規集客やリピーター率向上、コスト最適化などにご活用いただいております。

多店舗展開スーパーマーケットで、来店居住地の分析からターゲットとする属性を決定!強みの自社商品を打ち出す施策で売上げアップしたミセシルの使い方とは?

導入・活用・成功事例, 小売 2022/04/28

売上を前年比で超えるために、客数アップ、客単価アップに注力したい。
しかし、近隣居住者の属性や競合との関係について十分に把握できていないため施策実行ができていない、といった課題に取り組むスーパーマーケット様から、成功事例を伺うことができました。

事例店舗(関東50店舗未満のスーパーマーケット)の現状・要望

店舗特徴

業種
  • スーパーマーケット
  • ドラッグストア
  • ディスカウントストア
  • ホームセンター
地域
  • 北海道
  • 東北
  • 関東
  • 中部
  • 近畿
  • 中国
  • 四国
  • 九州
規模
  • 50店舗未満
  • 50〜100店舗
  • 100〜150店舗
  • 150店舗以上

要望と課題

近隣居住者などの属性を把握し、 効果的な施策を実行していきたい
エリアごとの特徴を明確にして 施策効果を最大化していきたい
顧客のニーズを捉えて施策実行して、 競合への流出を防いでいきたい

要望

自店だけでなくエリア全体・来店者属性分析から、
商圏に住む人々、競合店来店者のニーズを探り、注力するカテゴリを策定して施策実行したい。

ミセシルで店舗周辺情報を分析・調査した結果

ミセシルデータ項目

  • 来店時間
  • 来店推移
  • 居住地/勤務地
  • 属性比較
  • 興味関心
  • 併用
  • 商圏
  • 購買

着眼点と新たな気づき①

来店居住地の分析

商圏内に住む人の属性やエリア毎の店舗のシェア率を調査。
①北西には、競合3店の影響力が強いこと
②3㎞以内の商圏では、会社勤めファミリー層が占めていることが読み取れるファミリー層を狙っていきたい

着眼点と新たな気づき②

来店者属性の分析

自店と競合の来店者の属性を比較・調査。
競合店の来店者は30-39歳の来店割合が高いことが分かり
想定よりも子育て世代が競合に来店しているのではとの仮説を立てた

仮説から具体的な施策へ

来店者属性分析をみると、競合店に30-39歳の来店者が多いことが判明。この30代は子育て世代が多く、食費も高いのでは?と仮説を立て、取り込むために強みのスイーツ(シュークリーム)のSNSを発信。
また、ファミリー層に注力するため、社会科見学を積極的に行い、子供に楽しさを訴求することでファミリーの来店を促した

施策実行の結果

シュークリームの売上について昨年比136%、シュークリームの売上金額で236,000円以上伸ばすことができ
今後も、積極的な施策に挑戦するとの力強いコメントをいただきました。

さいごに

ミセシル導入いただく際には、ハンズオンで参加するワークショップを開催しております。
推進者様からは、ミセシルを利用することで、店長様が自然と3C分析をできるようになったとご評価いただいており、
店長様からはメンバーと一緒にデータをみながら進めることで結果を共有でき、モチベーションにつながると好評です。

また、ご利用いただいているお客様のご意見を元に、必要な分析ができるようなアップデートを毎月行っています。
使えば使うほど効果を出しやすくなるミセシルに興味をお持ちいただけましたら、お気軽にご相談ください。

世の中に無い
新しい価値を
一緒に創りませんか?