本部と売場の「経験vs経験」論争にいざ決着--数字に基づく経営が石井スポーツにもたらした効果

リアル店舗運営を変革する。 顧客行動データの活用、実践編 #1/2

SIX 2018
に開催
2018年2月22日、虎ノ門ヒルズフォーラムで、株式会社ABEJA主催による人工知能実用の今がわかるカンファレンス「SIX2018」が開催されました。プログラム「リアル店舗運営を変革する。顧客行動データの活用、実践編」には、株式会社ICI石井スポーツ・川村尚弘氏が登壇。小売業界の変化に対して、実店舗で実施している施策とその効果を説明しました。(株式会社ABEJAが提供する「ABEJA Insight for Retail」のサービス詳細はこちら
提供:株式会社ABEJA

今、小売業界に起こっている3つのトレンド

長谷直達氏(以下、長谷):みなさんこんにちは、株式会社ABEJAの長谷と申します。本セッションは「リアル店舗運営を変革する。顧客行動データの活用、実践編」と題しまして、今、我々が提供させていただいている「ABEJA Insight for Retail」というサービスを、実際にご導入いただいている2社をお招きして、事例をお話しいただくセッションになっています。

本セッションのゴールは3つございます。まず1つ目は「小売の変化」に関して、私のほうから今、小売に起きている大きなトレンドを3つお伝えさせていただきます。

次に「AIの活用事例」というところで、我々が提供させていただいている、AIを活用してデータを取得する「ABEJA Insight for Retail」を導入いただいている中で、今回の2社がなぜ導入に至ったのか、どのように活用されて、どのような成果が今出ているのか。このあたりの話をさせていただきます。

そして最後は「AIの可能性」というところで、実際に蓄積したデータをどのように活用しているのか。ABEJA自体がサポートしている内容も含めてお伝えさせていただきます。

ではさっそく、私から「小売経営の変化」についてお伝えさせていただきます。

今、小売には大きく3つのトレンドがございます。

1つ目は、ご存知のとおり「労働人口の減少」です。労働人口がガンガン減っていて、その結果、10年ぐらい経つと10パーセントぐらい減っていくので、小売が直面している課題としては、いかに今のレベルを維持するために、最小・かつ効率的に店舗経営をしていくのか。そのようなところが大きな課題になっています。

2つ目は、「EC化の進行」です。こちらも小売経営されている中で、もしくは現場で働いている中で、肌で感じておられる方もたくさんいらっしゃると思います。2016年時点のBtoCの(国内)EC市場規模は、すでに15兆円まで昇ってきています。さらにEC化率は5.6パーセントまできていて、6年で約2倍まできているというかたちです。

カテゴリーを絞って見ていくと、トップ5つのEC化率が10パーセントを超えているという状況です。グローバルまで視野を広げてみると、アメリカ・韓国に関しては、全カテゴリーでEC化率が20パーセントまできています。

その中で改めて、たくさんある販売チャネルの中で実店舗をどのような位置づけにすべきか。どのような店舗作りをしていけばいいのか。このあたりを考えていかなければならないと考えています。

そして最後3つ目の大きなトレンドは、「IoTの普及と浸透」です。こちらに関しましては、今、世の中で300億くらいデバイスが普及しているんですけれども、数だけではなく、取れるデータの幅もすごく増えてきています。

結果的に何が起こったかというと、みなさんもすごく「amazon Go」に注目されていると思うのですけれども、店舗内のあらゆるデータが取れるようになってきましたと。

その結果、何が起こったかというと、今まで小売の方々が一番知りたかった、「物が売れない理由」がわかるようになった。リアルの店舗もWebと同様のデータが取得できるようになったという大きな変化がございます。

なので我々は、この3つのトレンドを抑えた上で、小売経営をどのように変えていくのかというところが非常に大きなイシューだと思っています。

経験と勘からいかに脱却して、効率的に最小人数で、かつリアル店舗としての価値を損なわない。このような新しい小売の経営が必要になってくると考えています。

なので我々が今提供させていただいているサービスに繋がるのですが、「ABEJA Insight for Retail」というサービスに関しましては、顧客の行動データを基軸にソフトウェア化して、世の中に提供しているサービスになっています。

具体的には、来客の人数や来客されている属性、性別と年代、そして棚前の立ち寄り率などを可視化していくサービスになっています。

というところで、実際に「ABEJA Insight for Retail」をどのようにご利用いただいたのか。株式会社ICI石井スポーツの川村さまより、実際に我々の「ABEJA Insight for Retail」を導入して、具体的にどのような施策をやって、どのような成果が出たのかお話をいただこうと思います。川村さん、よろしくお願いいたします。

(会場拍手)

ICI石井スポーツのABEJA導入事例

川村尚弘氏(以下、川村):ICI石井スポーツの川村と申します。よろしくお願いいたします。今日話したいことは3つです。

まずはKPI設計。「何を知りたいか」をしっかりと定めた上で、いろいろと新しいテクノロジーを入れていくべきだと考えています。

2つ目は、我々が行った実験的な施策とその結果の一部を共有させていただきます。

最後に今後の展望というところで、ぜひABEJAさんと一緒にいろいろと進んでいきたいというか、協業していきたい課題をお話しさせていただこうと思います。

KPIの話の前に、簡単に背景として、ICI石井スポーツについてお話しいたします。

1964年に登山靴の製造販売の会社として設立しています。現在はスキー・登山用品の専門店として、全国32店舗を展開しています。これに加えまして、前年(2017年)の10月にアートスポーツという会社を傘下に招き入れました。今はスキー・登山用品・トレイルランニングの三本柱で事業を行っています。

こちらの(スライドの)「その他」というところが我々の強みというか、ポイントだと思っています。冒頭で「EC化比率が高まっています」という話がありました。その中で、我々リアル店舗がECに勝っていくためには、やらないといけないことが2つあると思っています。

1つは、やはりECができていることは我々もできるようにならないといけない。その部分が、ABEJAさんのようなテクノロジーを使って進んでいく方向です。

もう1つは、ECではできない部分を強化していく必要があると思っています。小売だけではなく、コンテンツというところで、我々は登山学校やスキーのアカデミーなどにも注力しています。

こちらが本日の私の中のキースライドなんですけど、例えばこのような「ISHII MOUNTAIN MARATHON」というイベント企画をやっています。

こちらは(2018年)5月に東伊豆で行われるのですが、登山と少しゲーム性のあるルールの中で行われるアクティビティで、1泊2日で行うものです。

今年が第2回目で、がんばって200組くらい集めようかなと思っていますので、興味がある方はぜひ「ISHII MOUNTAIN MARATHON」で検索していただけると出てきますので、アウトドアに興味のある方はご覧ください。

自己紹介ですが、私はもともとコンサル出身です。その後CRM企業の営業企画や事業企画責任者を経て、一昨年(2016年)12月に石井スポーツに参画しております。現在はオムニ事業部と店舗運営部を兼務しています。

もう1個ポイントがありまして、インドア派なんですね(笑)。アウトドアのことはまったくわかりません、という状態で入りました。自己紹介を入れさせていただいたのは、単純に私が自己PRをしたいというわけではなくて、メッセージがあります。

本部の経験 vs 売り場の経験に決着を

私が2016年に参画して一番最初に取り組んだ課題が、ABEJAさんとの取り組みということです。私が入って、当社の最重要課題だと捉えたものがこれでした。

みなさん勘と経験は持っているので、私がそこに取り入れなければいけなかったものが、数字に基づく経営です。

当初、私が入っていろいろなミーティングに出て、このような議論がたくさんありました。「お客さんが減っています」と。「本部がちゃんと販促をやってくれないから、そもそも来てくれないのですが……」という話をする一方、「いやいや、お客さんは来ているでしょう」「売り場でちゃんと接客してくれれば売上は上がるんだよ」と。

あとは「販売員を増やせば売上が向上すると思うんですけど」という話をする一方、「もう少し効率的にセルフの売り場を作ってください」とか。このような議論があるのですが、やはり「経験 vs 経験」で戦っていると、いつまでたっても議論が収束していきません。

ここで、この議論の解決のために、やはり数字の力を使わないといけないなと。そこで私が当初考えたのが、このような来店数だとか、その中で売り場へどれだけ行ったのか、回遊時間はどうだったのか、その中から買上率はどれくらい取れたのか、その人たちはどれくらい再来店してくれているのか。

これをさらに、全体のお客さん、属性別、会員種別、最後は個人ごとに(データを取りたいいと)。やはりECが取れている運用はこれなので、ここまでいきつきたいなと思いました。

例えば「販促費が足りないからお客さんが来ない」と「売場や接客が不十分なので買上が悪い」というところで言えば、来店数と接客からの買上率を見れるように施策をすればわかりますとか、最初にこのようなKPI設計をしました。

では翻って、自分たちが取れるデータは何かなと思うと、やはりレジの後しか取れないんです。これは一般的な小売でも同じだと思います。

一般的な小売で取得できていないが、知る必要がある、その前半の部分(来店~レジ)のデータを取るために、すぐにABEJAさんにコンタクトを取り、テスト的な運用を去年の7月くらいからスタートしています。

こちら(後半の部分)はBIツールを入れて数字が取れるようにしつつ、前半のところでABEJAさんの力を借りて、今まで見れなかったものを見ていくということをやっています。

こちらが1個目のまとめです。

当社はこのようなかたちで、最初にKPI設計をして、そこに穴埋めのようなかたちでABEJAさんと協力をして実験を進めています。これやらないと、ABEJAさんが提供できるKPIは汎用ツールから出てきたものに過ぎないので、当社としてそれが十分か不十分かが判断できないんです。

私が最初にいくつかディスカッションした中で、やはり足りてないものがあって。最初にKPI設計をしていたので、「ではどのような数字をお互いに出し合って、加工すればほしいデータが取得できる」というディスカッションを、けっこう喧々諤々して進めることができました。

石井スポーツの売上を改善した2つの実験

具体的な実験を2つほど共有したいと思います。

1つは、我々の会社は目的買いだから、「外から可視性を高めたところで売上はそんなに変わらない」という話がある一方で、「いや、やはり街中で見かけたら入ってくれるほうが売上が上がるんじゃない?」という話がありました。

それを解決するためのテストが次の話になります。上の写真を見ていただくと、店の中身がぜんぜん見えないことがわかると思います。

我々は目的買いだと思っているので、いわゆる山に関する情報をたくさん出せばいいという感じで、上のような店を作ってました。

ただ、先ほどの議論を収束させるために、1店舗を実験店舗として、壁を取り払って、中がきれいに見えるような店を作ったのが下の「After」の写真になります。

加えて、我々は登山の会社なのですけれども、「ライト層を取り入れられるんじゃないか?」というところも同時に実験しようと思いました。というところで、先ほどの見えるところにタウン系のブランドを置いてみました。

その結果、少し見えづらいかもしれないですけど、フックの立ち寄り率というものがあって、入店者数のうち、実験的に作ったフックに何パーセントの人が立ち寄ったかという推移を見ています。この黄色いところがフックで、みなさん明らかに、入って来てそこに興味を持ってくれているというのがわかると思います。

では実際に、フックの売上がすごい高いかというと、見た上で違う部分の売上が上がっているので、単純にレジだけ見たら「これって成功だったのかな?」という話になるのですが、やはりこのようなところが見えてきたことによって、「可視性を高める」というところと、ある程度ライト層向けな「タウンユースのものを置く」のが有効ですね、というのが社内で説明できました。

しかも、それに合わせて回遊時間が徐々に上がっていって、この店舗は売上ベースで前年比から10〜15パーセント程度改善したというかたちになっています。

もう1つの実験ですけれども、レイアウトをある程度会社で標準化したいという思いがありました。一定程度のルールを作った上で、それを行うとどうなるのかという実験を行いました。

同じ店舗なのですが、手前にマグネットと呼ばれる、うちで言うと靴やザック、ウェアなどのお客様にとって魅力がある商品なのですけれども、こちらの手前にあったものを、奥に持っていくとどうなるかという実験です。

今中央の回遊率が5.7パーセント、奥側が7.1パーセントとなっていますが、このような構成に変えたことによって、中央の回遊率が上がりました。

中央に置いてあるものは変わらないのですけれども、これで中央の売上が上がったという実験結果が出ています。

このような施策も、今まで取れなかった数字が取れることによって、効果があったのかなかったのかがしっかり見れると。このような感じの共有になります。

また、もともと想定していなかったのですが、いくつかABEJAのサービスを入れたことによって、わかったことがあります。

若い年代と少し高齢の方とで買上率がぜんぜん違うとか、立地形態によってまったく買上率が変わるとか、付随してわかってきている情報などもあります。

もう1つおもしろかったのが、やはり経験 vs 経験で議論が行われていたときは、若い幹部は絶対に勝てないと。まあ絶対じゃないですけど、勝てないことが多いと。ただ、やはり若手幹部の人たちの中でも、何とかして数字の裏付けで後押ししてほしいということがあって、私のように数字を会社の中に取り入れようとしている人間としては、このようなところでサポートしていきたいなと思っています。

ABEJAに対する期待

最後に今後の展望・期待・要望になります。最初にKPIの設計の話をしましたけれども、そのようなものも含めてディスカッションできるように、いわゆるコンサル的なところをABEJAさんには期待したいなと思います。

2つ目は、最初に「いろんな数字が取りたいですね」という話をしましたが、やはりそれはABEJAさんのサービスだけではすべて取れないので、他システムとどうやって連携していくか。具体的には、API連携を上手にできるような仕組みを作っていただきたいなと思っているのですが、このようなものがないと、取りたいものはすべて取れません。

最後はKPI機能です。一般的な、滞在率や回遊時間のようなKPI機能を拡充していただけると非常にありがたいなと思っています。

そうなっていくことで、最初に出したものプラス、会員種別なども含めて取れるようになり、かつAPI連携をして、この一連の絵が生まれるわけです。

そうすると、ECが見ている絵がやっとリアル店舗でも見えてくると。そのようなことが、私がABEJAさんと一緒にできたらいいなと思っていることです。

現在はテスト導入を終えて、まさに今月継続利用を決めて、ほぼ全店で導入するというところまで社内で同意しているというところでございます。

駆け足で喋ってしまいましたが、私からのプレゼンを終わらせていただきたいと思います。ご清聴ありがとうございました。

長谷:みなさん、ぜひ「ISHII MOUNTAIN MARATHON」にエントリーをよろしくお願いいたします。素晴らしいプレゼンをしていただいた川村さんに、改めて拍手をよろしくお願いいたします。

(会場拍手)

長谷:こちらも私の方から簡単に、ラップアップをさせていただければと思います。石井スポーツさんに関しましては、まず経験と勘の戦いが経営層レベルで起こっていました。、そこで、中間KPIとして、どのようなデータを掌握していけばその争いに終止符を打てるのかというところから着想がスタートしました。

その中で、我々含めて本当にいろいろなディスカッションをさせていただいて、「ある程度(データが)取れるよね」といったタイミングで実際に実験をしていかれました。

実際、フック商材となるものを変えてみることで、フック(エリア)の立ち寄り率が伸びてきたり、それに乗じて回遊率および売上が伸びてきた、という事例が出ました。

あとは実際の店舗作りに関しまして、どこまで作り込むと本当に意味があるのかといったところがすごい論点になってくると思うのですが、マグネット商材の位置を変えていくことでそこの回遊率が変化したというところは、弊社としてはかなりおもしろい事例になったかなと思っております。

最後に新しいデータを活用する糸口といったところでいくつか例があったと思います。属性別で買上割合のポテンシャルが変わってきている、という話だったり、立地条件によって全体で見たときの買上率が変わるとか。このようなことはやはり、データを取得してみないとわからなかったところかなと考えております。

蓄積データを活用した最適化

長谷:最後に私から、「実際に蓄積したデータをどうやって使うのか」といったところの、AIの可能性の幅に関してお伝えさせていただきます。

まず川村さんからもご要望いただいていたポイントとして、コンサル的な役割を求められているというところです。我々は導入して終わりというわけではなくて、赤のところで書いてある「変革」のところまで持っていけるようなサポートをやらせていただいています。

具体的にはこの入店から購入のパネルの部分で、どこで離脱しているのかを整理させていただきながら、今まで小売経験が長いスペシャリストのメンバーもアサインさせていただきつつ、サポートをしております。

さらにこのサポートの中で見えてきた、「これをソフトウェアのほうにフィードバックして、直してほしいんだけど」というようなところに関しましては、今、積極的に取り入れております。

具体的には、お客さんとディスカッションしてきた中で見えてきた新しいUIを近日中にリリース予定になっております。

さらにデータ連携という話が出てきましたけれども、まさにAPIのオープン化を進めております。シームレスにほかのデータを持っている違うシステムと連携ができる体制を作っていっています。

さらに小売において一番影響を及ぼすであろうデータを集めにいっているのですが、気象庁から提供されている最も信頼性が高いデータを第三者機関を通して取り込みながらといった形など、さまざまなデータ連携を推進しております。

まさに今、このエコシステムを作ろうとしているのですが、自分たちがまず店内に設置したカメラから取得したデータとその他のデータ、POSのデータや天気、その他のCRMのデータ、シフトなどのデータを取り入れていきながら、どんどんビッグデータ化していきます。

そのビッグデータがある程度溜まってきたタイミングで、AIに食わせて学習をさせていって、最終的にリアルにフィードバックをすると。

リアルのフィードバックの方法は、お客さんの課題に合わせて柔軟に対応ができるかたちになっておりまして、例えば在庫の最適化やシフトの最適化など。

今、人間が意思決定しているポイントを、よりコストを低く、精度を高くやっていくところに、AIが活用いただけるということになります。

本日のまとめ

長谷:最後におさらいです。今回のセッションでは、まず私から小売の変化というところで、労働人口の減少・EC化の進行・IoT化がどんどん浸透してきているということをお話しさせていただきました。

その中で、我々が今ご提供させていただいている、来店客データを基軸にした「ABEJA Insight for Retail」が、具体的にお客さんからどのように使っていただいているのかといった事例を交えつつ、取得したデータを活用して意思決定がなされた事例をお話しいただき、最終的には効果までつながっている事例までお話しさせていただきました。

最後にAIの活用の幅・可能性といったところで、「結局AIで何ができるんだっけ?」ということに関してもお話しさせていただきました。

冒頭でもお話しさせていただいたとおり、まさに今「amazon Go」を筆頭に、どんどんリアル店舗のEC化、今までわからなかった「なぜこの商品が売れないのか」という理由がどんどん明らかになってきています。

その中で、日本という市場で見たときには、世界で一番最初に少子高齢化社会に突入している中で、我々はピンチでありながらもチャンスかなと思っております。

少ない人数でいかに品質が高いオペレーションで、サービスをデリバリーできるか。この問題を解決することができれば、我々が日本で培ったノウハウを世界で展開していくことが可能になるのかなと思っておりまして、その最初の第1歩としてぜひ我々と一緒にやらせていただければと考えております。

本セッションはこれにて終わりです。ご清聴いただきまして、ありがとうございました。

(会場拍手)

<続きは近日公開>

【サービス】 ・ABEJA Insight for Retail

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