「タブレットを活用した店舗ビジネススタイルの革新...

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タブレットを活⽤した店舗ビジネススタイルの⾰新〜⼤⼿⼩売店舗がタブレットPOSを採⽤する理由とこれからのCRM戦略とは？〜

【ビジネス改⾰の最先端】売り場を変えるタブレット活⽤事例セミナー

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ちょうど先⽉末、新聞にとりあげられていました。

弊社の最近の取り組みが新聞で取り上げられました。

←2013/5/27⽇経新聞

2013/5/28→⽇経産業新聞


今⽇お話をさせていただくのは

新聞に掲載された内容の詳細をご紹介させていただきます

基本的には、ECの技術を上⼿く使って、ちょっとだけ先の未来を勝ち抜くためのお話です。


さて、まずはそういったことをお話する前に、

O2Oの市場規模と、純粋なEC市場の規模⽐較(2012年)

7兆8千億円 29兆8千億円⽇本国内、全EC市場規模⽇本国内、O2O市場規模

市場規模は、圧倒的にO2Oの⽅が巨⼤

およそ


O2O市場はいったいどうなる?

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

10

20

30

40

50

60

⽇本国内のO2O市場の成⻑予測

24.4

29.8

34.9

39.642.8

47.650.6

年度

兆円

わずか5年で、1.7倍の市場規模に成⻑


このような急激な変化が⽣まれる理由

デバイスの進化が、メディアと市場を変⾰している

携帯電話がスマートフォンにメールがソーシャルメディアに

Mail

Mail

メディアの利⽤、活⽤⾃体がOne to One をベースとした

オムニチャネルリテイリングにシフトしつつある


その理由にはデバイスの変化が

QRコードやギフトカード内蔵のモバイルアプリやバーコードスキャンに対応したアプリ、配送における即時⾒積などに対応したサービスを提供していく必要性が⾼くなりつつある。

スマートデバイスの販売数増加があげられる

10億台を突破 1億7000万台越えの⾒込み

（引⽤元：MARKETING PILGRAM『Laissez les Bons Temps Rouler! Online Retail Growing 10%! 』）


市場環境は以上のとおりだが

しかしながらシステム的に考慮すべきは、なによりも顧客を意識すること

デバイスも技術も顧客提供価値の最⼤化を意識した内容であるべき

LTVLTVLTVLTV(life time value)

の最⼤化

店舗の価値を⾼める


既存顧客の重要性

したがってこのようなことを考慮する必要も

20% 80%

80% 20%

顧客

売上

その1：2:8の法則(パレートの法則)

⼀般的には、上位20%の顧客が全体の売上の80%を形成している。



既存客

新規客

その2：1:5の法則

新規顧客への販売コストは、既存顧客の5倍が必要となる

販売コスト

1

1 1 1 1 1




その3：5:25の法則

客離れを5%改善すれば、利益は25%改善する

80%

既存顧客

利益

5%

25%

顧客離れ改善

利益改善



新規顧客既存顧客

投資するコストが同⼀であれば、既存顧客の⽅が利益改善効果が⾼い

常識的な内容ではあるが、なぜかO2Oの世界ではそうではなくなってしまっている


既存顧客


実際にはどちらかというと、リード獲得に⼒点を置いている

ターゲット属性者

ポテンシャルクラスタ

広告・広告的O2Oでリーチしている範囲

その他、クーポンドライブ O2O等

しかし、現在までのO2Oでは、向いている⽅向は逆

この⼈々は新規顧客

購⼊後既存顧客へ


顧客化したターゲット

顧客化したターゲットのその先は?

その先は何がある????

購⼊した顧客のその後のアプローチは

たとえばこのような⼈々はどうなっているか?

?


送客されたが購買せず

あるいは、店頭には来たが、買わなかった⼈は?

購買せずに離脱

⾒ただけで終了

未購⼊客のフォローアップは?


この⼈々は放置するのか??


リード獲得に⼒点が置かれ、既存顧客の拡販などには、まだまだ⼒が向いていない

維持、分析としてのO2O獲得戦略としてのO2O


世のO2Oはこのレイヤは無視しているに等しい。


O2Oはまだまだ、リード獲得の時代

つまり、


さまざまなO2Oの技術、テクノロジーはリードに集中

ポイント連携

会員データ共通化

商品マスタ共通化

キャンペーン連携

クーポン連携機能的な要素マーケティング的な要素

機能としては様々なものが発⽣しているが、戦略の⽅向性としてはリード。リテンションに代表される、顧客の維持、拡⼤戦略にはさほど視点が向いていない。

O2Oはシステム的には、様々な技術が⽣まれつつある


反してECでは・・・

顧客価値の最⼤化をキーに戦略化が進んでいる

複数購買を促す仕組み再来訪を促す仕組み

・会員限定CP/会員ランク・ステップメール・会員の囲い込み戦略

・レコメンド・セット購買・割引・購買履歴利⽤のおすすめ構築

ECでは、数限りあるユーザに対して、購買数、購買価値を最⼤化する⽅向で技術が進化してきた。同様のアプローチをECだけではなく、リアルでも実現するべきでは?


つまり、

複数購買を促す仕組み

再来訪を促す仕組み

単なる便利ツールとしてではなく、EC機能活⽤のためのブリッジとして利⽤できる状況に

O2Oはまだまだリードが主である⼀⽅で、ECは再訪・単価向上に注⼒。TabletというECとリアルをつなぐツールの充実で、EC技術がリアルで利⽤できるように。


EC+リアルを理解している我々だからこその発想

CPや顧客誘導の内容的発展

共通化が鍵となる段階

EC技術のリアルでの活⽤

phase 1 / 現在これから浸透すると予想 phase 2 / 近い未来、発展すると予想 phase 3 / 数年後に発展する技術と予想

広報的O2O 機能的O2O ビジネス的O2OO2OO2OO2O

店舗でEC的アプローチを実現する準備が整いつつある


どういったアプローチなのか?

リアル店舗のビジネスを研究するうちにECとの⼤きな違いに気づきました。

リアルではECと基準にする数字⾃体が違う?

ECとは違いデータをリアルに活⽤することができない

ECの視点でリアル店舗を⾒た場合、改善するべきポイント、解決すべき問題点が⼤量にある


ECの視点で店舗を⾒てみると、あり得ないことが多数発⽣しています

ECの視点でリアルを⾒たときの問題点


ECの視点でリアルを⾒たときの問題点

データが整理されておらず、⼈任せである

購買向上技術がほとんど適応できない

1

2

ECに⽐べ、既存顧客が⼤切にされていない3

⇒無責任という意味ではなく、⼈のノウハウに依存しているという意味

⇒レコメンドなどの体系づけた購買システムは実現できない

⇒衝撃的なワードですが、ECの顧客へのリーチに⽐べると、確かに重視されていないようにも。


たとえば、買われなかった商品のデータはほぼ皆無購買後管理開始

その理由は単純。POSもCRMもすべてのリアルデータは購買起点のデータシステムであるため

そもそも、リアルには存在しないデータ

購買マーケティング


そもそもの発想からして違う

しかし実店舗では、同様の解析はできない

Webのようにユーザの⾏動履歴等を参照し、購買率向上のためのアプローチを⾏うことなどはできませんでした。

Web/ECの場合には、アクセスログという⽅で記録される

買われなかった情報は、リアルでは記録されない


このような状況であるが故に

1 2お客様に評価される接客と評価されない接客の

2つのパターンができてしまう

アップセルを実現できるのは数少ない店員のみ、

という状況が⽣まれる

という状況が⽣まれてしまう

=良い接客が数値的に評価されていない =店員毎にスキルが異なり、売上が違う

なので、⼈の違いという越えられない問題が存在する


つまり、接客やトーク、営業アプローチが正常に数的評価されていない

教わらなければ気づくことのできない

様々な内容など

⾃主努⼒での成⻑、気づきなど数多くの要求をしている

本来、これらは⾏動ベースで評価可能なのでは?


すなわち

あります。

ネットでは、すべての接客プロセスが記録されているのに・・・・

誰もが接する”接客”なのに、その記録はどこにも保存されていない


このため、EC的にデータを処理

あらゆる接客のプロセスを記録、分析し、新たな接客に⽣かすことのできる仕組みが必要に

リード獲得プロセス

リレーションマネージメント

リテンション施策

維持、分析としてのO2O獲得戦略としてのO2O

この内容が重要に


リアルとECを同じレベルにしていくために

在来は取られていなかった情報を明確化し、より密度の⾼いデータを取得する必要が出てきている

接客時のデータを記録。買われた、買われなかった情報を保持。


弊社のシステムがターゲットとしている内容

店員の営業⼒/接客⼒を強化するシステム

店員 A お客様

接客履歴、対応履歴という形での記録は残るが、その情報には検索性が無く、活⽤もしにくい

店員 Aの接客を⾒て、横でなにかを吸収していれば、同じようなアプローチは可能に。しかし、必ず可能というわけではない。

店員 B お客様

商談成功! 商談失敗

失敗･･･

成功した店員 A の商談と、失敗した店員 B の商談では、何かが異なっていたはず

⾒過ごされていた、捨てられていたデータを利⽤し、新たな接客プロセスに⽣かします違っていたことはわかっていても、共有されなければそれには誰も気づけない


これらの情報をシステム的に収集

商談時の情報を集め、集約し、管理を実施します

たとえば、

商談時の顧客の属性、反応、どのようなものをどのような順序で紹介したのか、

商談対応履歴を

システムとして記録、登録。TabletTabletTabletTabletシステム

集約

何に興味がある

店員と何を話した????


ユーザのよりパーソナルな情報を取得

基本属性男性・既婚男性・未婚

年齢〜10 〜20 〜25 〜30 〜35 〜40 〜45 〜50

〜55 〜60 〜65 〜70 〜75 〜80 〜85 〜90

職業会社員経営者・役員公務員教師⾃営業

⽔専業主婦兼業主婦建築ニート

ポイントスーツシャツ靴時計服

ネックレスピアス指輪バッグその他アクセ

⼥性・既婚⼥性・未婚

ツールガラケー iPhone Android iPad Tablet

ノートPC ノートMAC Walkman

外⾒メガネコンタクトまゆげまつげ

髪/⻑髪/中髪/短ハゲロン⽑

化粧/濃い化粧/薄い化粧/下⼿出っ⻭あご

ひげ

体重やせすぎやせ標準ぽっちゃり⼩太り肥満

⾝⻑〜100 〜120 〜130 〜135 〜140 〜145 〜150 〜155

〜155 〜160 〜165 〜170 〜175 〜180 〜185 190〜

印象スマートクレバープアフールゴージャス

貧相⾃然ゆるふわ天然森

押し強い押し弱い妄信的

服装ビジネスビジネス海外キレカジサロン

ガーリーボヘミアンロリータセレブパーティ

モードモダンロックレトロ和服

スポーツ

同⾏者配偶者恋⼈同性友⼈異性友⼈⼦供親・祖⽗⺟

普通まじめ

お店でしか取れない情報を取得

個⼈の属性情報を取得、活⽤します

商談時の状況をリアルタイムで登録データ解析を実施


これらのデータに基づき

お客様を⼤切にするためのアプローチを分析・実施

商談のデータを取得することは、ECサイトのアクセスログ取得に等しい貴重なデータ

店員 B お客様

商談失敗

失敗･･･

店員 A お客様

商談成功!


商談のキーワードはどんなもの????

どのような商談だった????

店員 A お客様

商談成功!

つまりは、成功した商談の情報を集め

システム的により積極的な情報活⽤を促します。

これらの情報をシステム的に収集


こういったデータがあれば、

在来は個⼈に依存していたホスピタリティあふれる接客を提供可能に !

このお客様は、何が好きで、何を買い、そしてどのような商談対応履歴があるのかをシステムとして活⽤可能に。

店員が、この情報をもとに接客することも可能に


システムの概念を簡単に説明すると

ECで⾔う、ページ/商品の閲覧履歴と同義

ECで⾔う、レビューやFacebookいいねなどと同様

これらの情報を有効に活⽤することで、最終的にレコメンドデータが排出される

営業時の紹介履歴お客様の反応履歴


店員 A お客様ロイヤルカスタマ

成⻑

過去のロイヤル

カスタマの状況

リアル店舗でレコメンドを実現するために

既存のロイヤルカスタマの成⻑記録をベースに新規/低ロイヤル度お客様のロイヤル化を促進

何に興味がある

店員と何を話した???? Tabletを⽤いて、

成⻑プロセスの情報を記録


他ユーザの成⻑履歴を参考に、最適なアプローチを提案。

店員 A お客様

低ロイヤル度お客様何を提供すれば、

ロイヤルカスタマ化してくれるのか?

ユーザを育て上げるシステムアプローチ

既存のロイヤルカスタマの過去履歴に基づき、新規/低ロイヤルのお客様ににレコメンドを実施可能


店員 A お客様

店員 A お客様

ロイヤルカスタマ

低ロイヤル度お客様




商品

購⼊

追加

紹介

メル

マガ

商品

購⼊

類似しているお客様に成功接客に基づいた接客を提供

ポイントポイントでの⾏動履歴を新規のお客様にも活⽤

個⼈属性などが、近似、類似しているユーザ同⼠の場合

施策、おすすめ情報等を過去CRMをベースに提案

類似お客様の情報を複数解析成果予測として、レコメンド

お客様成⻑予測


店員 A お客様

店員 A お客様

ロイヤルカスタマ

低ロイヤル度お客様



､iw

ﾇﾁﾐ}

K

､iw

類似しているお客様に成功接客に基づいた接客を提供

ポイントポイントでの⾏動履歴を新規のお客様にも活⽤

個⼈属性などが、近似、類似しているユーザ同⼠の場合

お客様成⻑予測

商談記録商談の状況を記録してください。

商品お勧め

現在の商談データから推測するお勧め商品。

クレソンの種バジルの苗シュンギクの苗セージの苗

1111 4444 3333 2222トークスプリクト

1. 天気のお話をさせて頂く3. 季節のお話をさせて頂く2. 家族のお話をさせて頂く

商談データからお勧めすトークスプリクト1. 最新商品のご紹介3. 購⼊済み商品の類似商品レコメンド

接客⽤Tabletでこれらの情報を表⽰

これらの情報をiPadで管理

店員の⼿元で、お客様になにをお勧めすればよいのかを教えてくれるシステムに


Tabletを⽤いて、店舗でリアルにレコメンド

店員のスキルに依存しないシステム的アプローチが可能に

誰でも同じようにお客様へのご提案が可能に

店舗側にはこんなメリットが



過去CRM情報を活⽤しお客様を育てます

ロイヤルカスタマの「成⻑履歴」をCRMとして管理し、お客様の「ロイヤル化アプローチ」に活⽤。

新たなロイヤル顧客を継続的に、確実に創り上げるための仕組みです。

今何をすればよいかを抽出、レコメンド

過去の時点情報を参考に


本システムによる機能的効果

営業を効率化打率の向上

既存お客様に、お勧めするべきものがわかる

お客様が求めるものをシステムが教えてくれる


これらにより、新たな購買体験を提供可能

店員をインテリジェントにお客様にホスピタリティを

店員の接客時、Tabletが成功パターンを提案接客時、過去の履歴などからもっとも最適と考えられるパターンをTabletが提案。営業店員、スタッフのより精度の⾼い接客が可能となります。

お客様には最適なセールスを提供可能お客様には、最も購買される可能性が⾼いもの(=お客様が欲しい、必要としているもの)をクリティカルに紹介可能。お客様の満⾜度向上につながります。


導⼊プロセスの想定

EC-Orange O2Oパッケージを導⼊戦略的機能を実装

02

4

68

10

1214

16

181

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

まずはじめにEC-Orange O2Oパッケージを導⼊その後時間をかけて戦略プロセス実装という⽅法が理想的

店頭受け取りや、店頭でのCRM活⽤など


まとめ

これから先のO2OO2OO2OO2Oは既存顧客の販売率向上を考えていかなくてはならない。

現在のO2Oは、リード獲得により過ぎている。既存のお客様を育て上げるということも何よりも重要。そのためにECの技術を最⼤限に活⽤する。

リアルのデータをECECECEC的に処理することで、かつてないシステム活⽤が可能になる。

今後求められるロイヤリティマーケティングや、Webなどとのシステム的連携、連動の実現かつてない、顧客を育てるシステム、戦略が実現可能となります。

さらなる購買向上のための新たな戦略の実現実装在来のO2Oとは違う、顧客の連携、そしてそのデータを⽣かしたどのように購買向上につなげていくのかという、次世代のシステム構築が可能となります。


サービスに関するお問い合わせ

株式会社エスキュービズムソリューション事業部

03-6430-6730http://www.s-cubism.jp/

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