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。

想定ターゲット層と実際の来店客層の相違に気が付き施策を切替えたことで売上がアップした、ミセシルの使い方とは?

導入・活用・成功事例、小売 2022/06/02

客数アップ・客単価アップに注力しているが減少傾向にあり、なかなか上がらない。
新規のお客様はもちろん、既存のお客様の来店頻度を上げたいとおっしゃる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(近畿150店舗以上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

自店に来店するお客様の属性について、想定と異なっている可能性がある
顧客ニーズを捉えられておらず、客離れを起こす可能性がある

要望

来店者属性分析から自店に来るお客様の傾向を把握することで、お客様が欲しい商品を陳列し、買ってもらうための施策を考えたい。

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

来店者属性の分析

競合店を含めて来店者の性別・世帯年収など属性を調査したところ、30~50代の働き世代が多いことが分かった。

仮説から具体的な施策へ

店舗の特徴として、来店者は60歳以上の高齢者(年金受給者)がターゲットであるという思い込みから、高齢者層を中心とした売り場作りがされていましたが、実際には働き世代やファミリー層に支持されていることが判明。

「来店者の属性特徴」を丁寧に見ていくことで、来店客層を想像し、ペルソナから仮説決定、売り場編成、商品品揃えを再検討することになりました。
働き世代は忙しく、時間も制限されており、ファミリー層は購入量が多いなど、 デイリー部門を強化し来店ニーズに応えることで売上・粗利にも良い影響を与えるのではないかと仮説を立てました。

施策実行の結果

想定ターゲットであった「60歳以上の高齢者層」から、実際のターゲット層である「働き世代やファミリー層」に向けて施策を実行したところ、デイリー部門では施策実行前より8.1%アップし、昨対比93.3%を達成!
それに合わせて店全体の売上も、施策実行前から1.2%アップし、昨対比79.8%となりました。

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、店長様が勘と経験に頼らず、データに基づいた施策立案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いただいています。

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。

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