アパレル店舗運営の課題を「来店行動データ」で解決 - 活用方法ご紹介

POS・売上分析では見えてこない「来店行動データ」を活かした運営へ

この記事では、実際に来店行動データを活用して店舗運営を改善しているアパレル企業様の事例をご紹介します。
当社の店前通行人数・入店人数・ゾーン別の立ち寄り人数・滞在時間といった「来店行動データ」を計測するサービスを取り入れ、POSデータだけでは分からない『なぜ買わなかったのか』をどのように解決しているのか、とあるアパレルブランドのショップでの具体的な方法と成果をお伝えします。

店舗運営でよくある「見えない課題」

POS依存の分析

「売れたデータ」は豊富でも、「買わなかった理由」を定量化できない

集客の波を運営に反映しきれない

平日・週末、イベント時の来店客数の差

売場づくり（VMD）の解像度が低い

どのラック／ゾーンが「立ち寄り」を生み、どこで離脱が起きているかを把握できない

スタッフ配置が感覚的

入店口・動線別の人流が数値で取れず、ピーク時の支援や声がけが後手に回る

このような課題に対して、「来店行動データ」をどのようにご活用されているのか、
実際に技研トラステムの人数カウントシステムを導入運用されている、某アパレルブランドのご担当者様にお伺いしました。

まず、「人数カウントシステム」について、店舗への導入の決め手となったポイントを伺ったところとは？

360°全方位で広範囲をカバーできるため、台数が極端に少なくて済む
リースライン内に1台設置するだけで、来店数に加え店前通行量も計測できる
カメラとは違い、デザインが店舗に馴染みやすく、お客様への圧迫感がない
初期投資なしのサブスクリプションサービスでコストを抑えられる

とのことで、サービス導入にあたって懸念されていた「コスト」と「期待するパフォーマンスレベル」についても、十分にクリアできたとのことでした。では、どのような運用をされておられるのか？お聞きした内容を当社にてまとめてみました。

店前の「通行人数」と入店率を把握

店頭プロモーションをチューニング

店前通行人数が時間帯や曜日でどれくらい変動するかを計測し、入店人数と組み合わせることで入店率（来店率）を算出します。

「店前通行人数」と「入店人数」を両方計測することで、
入店率＝「店舗の誘引力」という新しい視点が得られます。

例えば、図のように——
二日間のデータ比較で入店人数は減りましたが、これは店舗のパフォーマンスが悪かったということでしょうか？

ここで「入店率」という視点を加えて二日間のデータを見てみると、入店人数は減りましたが入店率は変わりませんでした。
つまり、入店人数が下がった要因は「店舗の努力不足」ではなく、外部要因（天候やイベントなど）による通行人数の減少である可能性が高いのです。

お聞きしたアパレルブランド様では、「雨天時に入店人数が減少していたが、入店率は維持されていたため、VMD改善より店内の販促強化に注力した」といったようなデータの活用をされています。

このように入店率という視点を得ることで
入店客数減＝すべて悪ではなく、
「外部要因で客数減でも店頭の集客活動の成果はでている」
「入店率が維持できているので店舗の誘引力は十分ある」
という視点を得られ、データの捉え方が180度変わったようです。

この「入店率」の考え方は、アパレル店舗運営の課題解決や効率化、売上UPのための意思決定に大きなヒントを与えてくれます。

入店率が”高い”お店や時間帯：店内プロモーションやスタッフの声がけを強化
入店率が”低い”お店や時間帯：店頭のVMD（ボディ・POP・サイン）や音・香りなど感覚要素の見直し

💡

ポイントまとめ

入店人数だけでは現場の努力や課題が見えにくい
店前通行人数も同時に計測することで、入店率＝「店舗の誘引力」が分かる
外部要因による客数減でも、入店率が維持できていれば店舗運営は良好
データの見方が変わることで、現場のモチベーションや改善策も変わる

売れなかった理由は？

“立ち寄り人数”とオンラインコメントで紐解き、売り場改善につなげる

アパレル店舗運営で最も重要な問いのひとつが、「なぜ売れなかったのか？」という課題です。

例えば、ある売り場のラックには1,000人のお客様が立ち止まって興味を持ったのに、隣のラックには500人しか立ち寄らなかった。
このような立ち寄り人数の差がデータで見えるようになります。

ここで重要なのは、「なぜ500人しか来なかったのか？」という疑問を持ち、接客時のお客様の反応や、オンラインストアの口コミなど、他のチャネルの情報と紐づけて分析することです。

実際の運用イメージ

お話を伺ったブランドの実際の店舗では、平置きの商品の立ち寄り人数が低調でしたが、オンラインストアのレビューを参考に、好評だったポイントが見みえるようハンギング（吊り下げ）へ変更した結果、翌週には立ち寄り人数が約30％増加したという改善による成果が出たそうです。

①売り場ごとの立ち寄り人数を可視化

例：ラックA＝1,000人、ラックB＝500人

②店頭でのお客様の反応やオンラインストアのレビューコメントを参照

例：「シルエットが可愛い」「袖のワンポイントがかわいい」

③店舗での提案改善の仮説を導き出し、見せ方を変更

例：ラックBの提案では「シルエットがわからない」「袖のワンポイントが見えない」など、コメントから仮説を立てて売り場の見せ方を変える

④具体的な改善アクション

好評だったポイントを店頭での提案に反映する。
例：平置きで展開していた商品をハンギングに変更

⑤変更後の立ち寄り人数や売上を分析し、効果を検証

改善後に再度データを確認し、売り場の立ち寄り人数や売上の変化をチェック。

💡

「来店行動データ」とお客様のコメントを組み合わせることで得られる気づき

立ち寄り人数が多い　＝興味を持たれやすい売り場
立ち寄り人数が少ない＝何らかの課題がある売り場
「買わなかった理由」の仮説・検証のサイクルを回す

このように、なぜ買わなかったか、なぜお客様に興味を持たれなかったのかを分析し、売り場の見せ方を変えることで、「売れなかった」という課題に対して、データによる改善策を打つことができます。

当社の「来店行動データ」が採用されるワケ

当社の人数カウントセンサ「AIO-CX1」は以下のような点を高く評価いただいています

センサとダッシュボード利用料がセットになったサブスクリプション型のサービスなので、大きな初期投資なしで始められる
設置に必要な工事は電源工事のみで、特別な配線や大掛かりな施工が不要
360度の広範囲をカバーでき、必要台数が少ないこと
カメラとは違い、デザインが店舗に馴染みやすく、お客様への圧迫感がない
お客様の個人情報、画像/映像は取得しない設計で安心

まとめ

アパレル店舗運営を「率」で回すと、改善は速く・深くなる

アパレル店舗運営の現場では、人数カウントによる入店率、立ち寄り、滞在時間の“率”による指標が、MD／VMD／販促／スタッフ配置の共通言語になります。

POSの限界を超え、“買わなかった理由”へ踏み込むことで、課題の解像度が上がり、改善サイクルが加速します。

店舗運営の効率化と売上UPの両立を目指し、来店行動データの活用を始めてみませんか？