株式会社アダストリア様

今回、再上陸する時の条件として「ローカライズ」、日本のマーケットに特化した商品企画を我々で手掛けるという条件がありました。
商品企画の精度を上げるために、出店にあたってはお客様の反応を客観的に把握する手段が必要だと考えていたんです。
そのタイミングで訪問した展示会で店内の顧客行動を計測するサービスがあると聞き、これは面白そうだと思い、興味を持ったのがきっかけです。

これはFOREVER21に限った話ではないですが、一般的なMD（マーチャンダイジング）の課題として、POSから得られるデータは、売れた商品とそのお客様の情報だけということがあります。

それが今回導入したTRASTREAMでは、買わなかったお客様を含めたお客様全体の顧客行動が数値化できるというのが、我々にとって非常に魅力的でした。

正直なところコストは、重要なポイントでした。
もちろん他社のシステムとも比較検討したのですが、技研トラステムさんの場合、センサを含めたサブスクリプションだったので、大きな初期投資なしで始められるのがよかったですね。

2番目のポイントは、店内全域を計測するのに必要なセンサの台数。センサエリアが360度の広範囲をカバーできるので、台数が極端に少なくて済みました。
台数が少ないことで、センサの圧迫感なく、デザインもお店にも馴染みやすいなと思っています。

あと天井に据え付けた後の※メンテナンスが特にいらないというのも効率的で助かります。
（※店舗のレイアウトが変わった場合に、センサの付け直しなどを行うメンテナンス）
店のレイアウトが変わったり、並んでいる商品の大きさ、例えば夏物衣料から冬のコートなど、厚みのある商品に入れかえる度にセンサの設置位置を何度も変えたりする必要がない柔軟性のあるシステムですね。

それらを総合的に見て、こんなすごいものは他にはないなと思ったのが導入の決め手でした。

データについては毎週見るようにしていて、先週並んでいたアイテムはちゃんと売れているのか止まっているのかなどと合わせて、立ち寄った人数と売れた商品の相関関係というところを確認しています。

例えば、売り場の立ち寄り人数を計測したデータが見えるのですが、一つのラックには1,000人のお客様がいらっしゃった、その隣のラックには500人しかいらっしゃらなかった、というのがわかる。
じゃあ「なんで、500人しか来なかったのだろう？」っていう疑問が湧いてきて、そこから.stストア（アダストリアのオンラインストア）のお客様のコメントなどを紐づける事で、買われなかった要因が結構見えてくるんですよ。

もちろん店舗のスタッフにも聞き取りを行うのですが、それを数値化したりデータ化するというのはすごく難しいんですね。
TRASTREAMのデータだと、一日中、お客様の数や動きが自動で数値化されていくので、立ち寄りが少なかったらアイテムを変えてみようとか、アイテムを変えて立ち寄りが伸びてきたら継続してみようとか、他のラックにも同じことをやろうという形で店内に展開させていける。
そういう意味で建設的に売り上げをつくることができ、分析の効果が少しずつ見えてきています。

データを見ることのできるメンバーは、私と各店舗の店長、MDの担当者、営業の責任者が基本です。それぞれが必要なデータをタイムリーに見ることができるようになっています。
面白いことに、データの見方も仕事の立ち位置で変わってくるんですよ。
店長はリアルタイムで状況を把握するために利用していて、売り場の立ち寄りの多い場所に商品を置いたり、お客様がたくさん入ってくる入口にスタッフを配置したり、とてもうまく活用しています。

これまでは、そういうリアルタイムのデータが可視化されていなかったので、例えば、二つある入口の一方からのお客様が多いということがデータ化できなかったから、なんとなく感覚でやっていたんです。
でも今は、それが売り場ごとに細かく数値として出てくるので、品出しにしてもスタッフの配置にしても、的確にお客様を誘導できるようになってきています。

データを各担当者が自身で分析して、答えを見つけるのは大切だと思っています。
でも、それには時間がかかったり、人によって得られる答えの質が変わったりするんですよね。
だからこそ、システム化してみんなが同じ答えを見つけることができるような仕組みを作りたいと考えています。

これは我々の業界でよくある事なんですが、強化商品として用意し、売込んでいたが、思ったほど売れない事があります。
その一方で、予想外の違う商品がよく売れたりするんですよ。
その要因の１つとして、店内での商品の見せ方が関係していることがあります。

例えばフェイスアウトと言って、正面から見せる陳列が良かった、柄がちゃんと見えた方が買いたくなるというケースもあります。
また通路を通った時に、たまたま目に入りやすい場所にあったから買われたというケースもあるんですね。

そういう要因を見つけ出すのに、この来店の立ち寄りセンサというのは非常に有効になると思います。

FOREVER21のブランドづくりは仮説としてZ世代を主な顧客ターゲットとしています。
ですから、実際にZ世代のお客様が来店しているのか、その層が商品を購入しているのか、またはターゲット世代の方が店舗の前を通行しているのか、そういったことを的確に把握したいという思いがあります。

そのため、今後リリースされる新サービスで我々の求めていることを実現できそうだという話を聞いて、前向きに検討を進めているところです。

オンラインストアでは、会員データを見ることで、お買い上げいただいたお客様の属性は把握できます。
しかし、お買い上げに至らなかったお客様の属性については、わからないのが現状です。

もっと言うと、Z世代の場合、購入したお客様もご両親などの代理購入になるケースもあるので、そういう意味で会員データも本当のデータとは言えないんですね。（FOREVER21の購買属性として40歳代のデータが多い）

そういう視点からも店舗の前を通ったり、お店に入って頂いているお客様の属性情報は今後の出店戦略をはじめ、MD、商品企画に重要だと思っています。

ぜひいい形で導入したいですね。

単純なところでいうと、ダッシュボードで出ているグラフの種類を変えてほしいなというのもあったりします。
またいくつか表示されている指標があるんですけど、これを我々が使っている指標にカスタマイズできると助かりますね。

既にご相談はさせて頂いていますので、今後一緒にブラッシュアップすることで、より我々のアクションが素早く精度の高いものに変わってくることを期待しています。