ID POSが無いため、自店に来店するお客様の属性を把握できず勘と経験で施策を打ってきたというスーパーマーケット様が「客数、客単価アップ」の課題に取り組み、成功した事例を伺うことができました。
事例店舗(関東50店舗未満のスーパーマーケット)の現状・要望
店舗特徴
- 業種
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- スーパーマーケット
- ドラッグストア
- 商業施設
- ホームセンター
- 地域
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- 北海道
- 東北
- 関東
- 中部
- 近畿
- 中国
- 四国
- 九州
- 規模
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- 50店舗未満
- 50〜100店舗
- 100〜150店舗
- 150店舗以上
要望と課題
- ファミリー層、高齢者層など、どの層から支持されているかを把握できないない
- 顧客の属性がみえず、担当者の勘と経験による施策実行の判断が多い
- ターゲットや課題設定が明確でないため、効果的な施策実行ができていない
要望
来店してくれている店舗支持者の世代や年収など属性を把握し、
「リピート率アップ、客単価アップ」につながる施策を実行したい。
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
※データ画面はサンプルです
ジオデモによる商圏分析
自店の商圏内にはどんな人が多く住んでいるのかを調査。
店舗を囲む来店者属性は、高齢世帯の富裕層であることが明らかになった。
仮説から具体的な施策へ
ジオデモの結果から、高齢世帯が多いことが判明したため注力しきれてないシルバー会員の客数を増やせば売上があがるのではないか?という仮説を立て、午前中に来店が予想される高齢者に対して、シルバー会員の獲得を行う施策を実施することにした。
施策実行の結果
シルバー会員の獲得施策を実施し、利用率が4%→11%にアップ。
客単価アップについても目標を達成することができました。