店舗のデータ分析とは？売上・集客を改善する方法

「どのようなデータを集めるべきなのかわからない」
「データはあるけれど、活用できていない」
「分析といっても難しそう……」

店舗運営の現場では、こうした悩みを抱える方が少なくありません。勘や経験だけに頼った施策では、変化の早い商圏や顧客ニーズに対応するのは難しいのが現実です。

本部や経営層から「DXを進めてほしい」「データを活用した運営をしてほしい」と求められても、具体的な取り組み方がわからず、不安を感じている方もいるのではないでしょうか。

こうした課題を解決するには、店舗のデータ分析を正しく理解し、一定の商圏内で集客を最大化するためのエリアマーケティングに結びつけて活用することが重要です。

本記事では、店舗のデータ分析の基本から代表的な手法、実践時の課題、そしてエリアマーケティングへの活かし方までを解説します。

店舗のデータ分析とは？なぜ必要なのか

店舗のデータ分析とは、商圏分析による潜在顧客の把握や来店見込み客の特定といった来店前のデータ、POSシステムや顧客管理システム、販促策の反響結果から得られる来店後の情報を収集・分析し、経営判断に活用する手法です。

具体的には以下のようなデータを扱います。

• 商圏内の人口分布や居住者属性
• 競合店の立地と商圏の重複状況
• 売上データ（日別・時間帯別・商品別）
• 来店客数と客単価の推移
• 商品別の販売数と在庫回転率
• 顧客属性や購買履歴
• キャンペーンやクーポンの利用率

現代の小売業では、勘や経験だけに頼った運営では競合との差別化が困難です。データに基づいた意思決定により、売上向上とコスト削減を両立できるため、店舗経営の成功に不可欠な取り組みとなっています。

データ分析で店舗の売上向上が期待できる4つの理由

データ分析を導入すれば、具体的にどのような効果が期待できるのでしょうか。データ分析が店舗の売上向上につながる4つの理由は次のとおりです。

1. 商圏分析で効果的な集客エリアを特定できる
2. 顧客の購買行動が可視化される
3. 在庫管理の最適化でロスを削減できる
4. 販促施策の効果測定が正確にできる

商圏内の人口分布や居住者属性、競合店の立地を分析することで、どのエリアにどのような潜在顧客がいるかを把握できます。チラシの配布エリアやウェブ広告のターゲティング設定を最適化でき、限られた販促予算を効果の高いエリアに集中投下できるため、来店数の増加と費用対効果の向上が見込めます。

また、データ分析では顧客が「いつ・何を・どの程度」購入しているかを把握できます。年齢層や性別ごとの購買傾向、リピート頻度、商品同士の購入関係などが明らかになり、ターゲットに合った品ぞろえや販促タイミングを設計しやすくなります。

顧客属性に応じた施策を行うことで、満足度やリピート率の向上も見込めるでしょう。こうした購買データの蓄積は、在庫管理の精度向上にも役立ちます。売上データや来店傾向を分析すれば、商品ごとの需要をより正確に予測でき、季節や曜日、時間帯ごとの売れ行きを踏まえた仕入れが可能になります。

過剰在庫や欠品の発生を抑えられるため、廃棄や値引きによるロスを減らし、機会損失の防止や収益性の改善につながります。

さらに、これらのデータを活用すれば、販促施策の効果も数値で検証できます。キャンペーンやセールの前後で売上や来店数を比較することで、価格施策や広告施策の影響を切り分けて把握でき、改善点が明確になります。

施策ごとの投資対効果を把握すると、次回以降は効果の高い施策に注力しやすくなり、販促活動全体の精度を高められます。

店舗のデータ分析の主な手法

  マーケティングの基本は、「誰に・何を・どのように」届けるかを明確にすることです。ただし、店舗ビジネスのように一定の商圏内で顧客と向き合う場合は、これに加えて「どこで」という視点も欠かせません。

来店圏や周辺環境によって顧客層やニーズは大きく異なるため、顧客分析や自社分析だけでなく、商圏分析を通じてエリアの特性をデータで把握することが重要です。ここからは、データ分析の主な手法について、それぞれの特徴と活用のポイントを解説します。

顧客分析

顧客分析とは、来店客の属性や購買行動を詳しく調べ、ニーズや傾向を把握する手法です。年齢層や性別、居住エリアといった顧客属性の分析により、ターゲット層に合わせた品ぞろえやプロモーションが実現します。

購入頻度や購入金額、最終来店日などから顧客をセグメント化すれば、優良顧客の維持や休眠顧客の掘り起こしが可能になります。

また、購入商品の組み合わせパターンを分析すれば、関連性の高い商品を併せて提案するなど、効果的なクロスセル施策を展開できます。顧客の声やレビューデータも重要な情報源となり、サービス改善のヒントを得られます。

自社分析

自社分析とは、自店舗の売上や在庫、顧客データなどを分析し、経営状況や課題を明確にする手法です。売上高や客数、客単価といったKPI（重要業績評価指標）の推移を追えば、店舗の健全性を定量的に把握できます。

また、商品別の売上構成比や粗利率の分析により、どの商品が収益に貢献しているかが見えてきます。時間帯別・曜日別の売上データからは、スタッフの適切な配置や仕入れ計画の最適化が可能になります。

競合分析

競合分析とは、同じ商圏内の競合店舗と自店舗を比較し、市場における立ち位置や差別化のポイントを明らかにする手法です。価格設定や品ぞろえ、販促施策などを競合と比較すれば、自店舗の強みと弱みが浮き彫りになります。

来店客数のシェアや売上規模の比較により、市場での競争力を客観的に評価できます。また、競合店の成功事例や失敗事例から学び、自店舗の戦略に活かす視点も重要です。

立地条件や営業時間、サービス内容の違いを分析すれば、独自のポジショニング戦略を構築できます。

商圏分析

商圏分析とは、店舗の周辺エリアにどのような人が住み、どのような行動特性を持っているかをデータで把握する手法です。人口構成や世帯数、年齢分布、昼夜間人口などを分析することで、来店が見込める顧客層を具体的に把握できます。

また、競合店舗の分布や交通動線、駅・幹線道路との位置関係を分析すれば、立地の強みや課題が明確になります。エリア特性を踏まえた品ぞろえや価格設定、販促エリアの選定が可能となり、無駄の少ない集客施策につながります。

顧客分析や自社分析と組み合わせて商圏をとらえることで、「誰に・何を・どこで」提供するかが明確になり、店舗戦略全体の精度を高められます。

店舗データ分析の具体的な手法

ここからは、店舗の来店数を増やすためのデータ分析の具体的な手法について解説します。

反響分析｜来店見込み客のエリアを可視化する

反響分析とは、既存顧客の居住エリアをデータ化し、地図上に可視化することで、実際の商圏範囲を把握する手法です。

具体的には、Googleマップ上などに、過去の会員やお問い合わせがあったユーザーの住所をプロットして確認します。

会員や休眠会員などの区分によってピンを色分けすると、分布が分かりやすくなります。俯瞰して見ることで、商圏内でも特にどの辺りからの会員が多いか、問い合わせには至っているが入会には至っていないのか、等を把握することができるでしょう。

集客効果の高い地域や、重点的に販促を検討すべきエリアが明確になります。チラシ配布や広告配信などの施策も、対象エリアを絞って検討しやすくなります。

なお、反響のデータは、居住者属性データと重ね合わせて見ることで、より有効です。ターゲット層の世帯年収や年齢層などの商圏分析データで地図上を色分けした上に、反響データを地図上にプロットすると、居住者属性上のターゲットが多いエリアから、ちゃんと反響が出ているかどうかの答え合わせができます。

反響データのプロットと商圏分析の掛け合わせイメージ。ピンをカテゴリごとに色分けすると分かりやすい

もし、「ターゲットは多いはずなのに反響が出ていないエリア」があれば、そこには潜在層が多い可能性があるので、優先的に販促策を実施する、などの計画のヒントになるでしょう。

エリア特性分析｜地域ごとのターゲット層を把握する

エリア特性分析とは、商圏内の人口構成や年齢分布、世帯年収、住宅形態などのデータを分析し、地域ごとの特徴を把握する手法です。

商圏特性の分析イメージ。人口ピラミッドや持ち家/借家率、 年収階級別世帯数などをグラフで確認できる

どのエリアにどのような層が多く居住しているかを把握すれば、想定するターゲット層に合った販促施策を検討しやすくなります。エリアの特性に応じて訴求内容や手法を調整することで、無駄の少ない集客につなげられます。

競合店分析｜市場環境と差別化ポイントを明確にする

競合店分析とは、商圏内に存在する競合店舗の位置や業態、価格帯、強みなどを整理し、自店舗との違いを明確にする手法です。競合との比較を通じて、自店舗が優位に立てるポイントや改善が必要な点を把握できます。

Googleマップを使って調べることができます。例えば、スポーツジムを運営している場合は、Googleマップの検索窓に「スポーツジム」と入力すると、自店の周辺のどこに競合店があるかを把握できます。

地図を眺めるだけではなく、画面左側に表示される店舗情報のテキストをコピーして、生成AIなどに張り付けて分析するプロンプトを入れると、傾向や各店舗の強み弱みなどを整理してくれます。

競合が少ないエリアや、競合と棲み分けが可能なターゲット層が見えてくれば、無理のない差別化戦略を検討しやすくなります。

販促効果測定｜施策ごとの来店効果を数値化する

販促効果測定とは、チラシやウェブ広告、SNSなどの各施策について、来店数や反響数をもとに効果を検証する手法です。

施策ごとの成果を数値で把握すれば、費用対効果を比較しながら改善点を検討できます。エクセルデータとして保存しておくだけでなく、データをグラフ化したり、Googleマップなどの地図上にプロットするのがおすすめです。過去からの推移を確認したり、店舗の足元商圏、一次商圏、二次商圏など、どの辺りで特に反響が出ているのかをエリアで確認していくことができるでしょう。

成果が出ている施策に予算を重点的に配分することで、集客効率の高い販促活動を進めやすくなります。

チラシ販促の反響データを収集し次の戦略に活かす方法

ウェブ広告と異なり、チラシやポスティングなどの紙媒体を使った販促施策では、効果測定のためのデータを自ら収集する必要があります。データ収集の仕組みを構築することで、販促施策の改善サイクルを回すことが可能になります。

チラシ販促は「効果測定できない」という思い込みから、対応できていない企業が多いのが現状です。チラシの効果測定をやり切っている企業こそ、商圏での集客を成功させ、競合に差をつけることができます。

紙媒体施策で記録すべき基本データ

紙媒体施策では、次の4つの基本データを記録することが重要です。

・配布エリア：どの地域・町丁目にチラシを配布したか
・配布部数：各エリアに何部配布したか
・反響元エリア：どのエリアから反響（来店・問合せ等）があったか
・反響件数：各エリアから何件の反響があったか

まず、どの地域・町丁目にチラシを配布したかを記録します。次に、各エリアに何部配布したかを把握します。そして、どのエリアから反響（来店・問合せ等）があったかという反響元エリアを特定し、エリアごとの反響数を記録します。

これらのデータを蓄積することで、効果の高いエリアや改善が必要なエリアを明確にすることができます。

反響の種類を区分して記録する

反響の中身を具体的に区分して数値化することで、より詳細な効果測定が可能になります。

例えば、体験申し込み、問合せ、資料請求、来店のみ、入会・購入など、顧客がどの段階まで進んだかを区分して記録します。各段階での数値を記録することで、エリアごとの顧客行動の違いや、施策の課題が明確になります。

このやり方については、反響分析｜来店見込み客のエリアを可視化するで紹介した方法を参考にしてください。

収集したデータを次の販促に活用する

収集したデータをもとに、具体的な改善策を実施していきます。反響率の高いエリアには重点的に配布する一方で、反響の少ないエリアは配布方法やクリエイティブを見直します。

また、体験申し込みは多いが入会に至らないエリアでは、フォローアップ施策を強化するなど、データに基づいた改善を行うことが重要です。

店舗へ来店を促すためのデータ分析における問題点

次に、店舗へ来店を促すためのデータ分析における問題点について見ていきましょう。

商圏データが十分に収集・活用されていない

顧客データは持っているものの、エクセルシートで管理しているケースや、自社で長年使っているシステム上に眠っていて活用できていないケースが多く見られます。

数字や文字が羅列されている状態では考察しづらいため、まずはすでに持っている顧客の居住データなどを俯瞰して見られるように、地図上にプロットするところから始めるとよいでしょう。

また、販促面では特にチラシのポスティングといった紙媒体の場合、どのエリアに何部配布して、どこからどれだけ反響があったのかというデータ自体が蓄積されていないことも少なくありません。販促策の反響データを集めて地図上にプロットしてみると、攻め切れていないエリアが見つかることにもつながります。

販促施策の効果測定ができていない

チラシやポスティング、ウェブ広告など、さまざまな販促施策を実施しても、どの施策からどれだけ来店があったのかを正確に測定できていないケースが見られます。

このような効果測定の仕組みがないと、予算を効率的に配分できず、費用対効果の低い施策を続けてしまうことになります。

競合状況とエリア特性の把握が不十分

商圏内の競合店の位置や強み、ターゲット層の分布などを把握できておらず、どのエリアに注力すべきか判断できていないケースがあります。

このような状況では、地域の人口構成や世帯特性を考慮せずに販促を展開してしまい、ターゲットに届かない施策になってしまいます。

データ分析から施策実行までの体制が整っていない

データを収集しても、それを分析し具体的な来店促進施策に落とし込むスキルやノウハウが不足しているケースがあります。せっかくデータがあっても、どう読み解けば良いのか、どのような施策につなげれば良いのかがわからず、結局活用できないという状況に陥ってしまいます。

また、分析結果を現場で実行するための体制やツールが整備されていない場合、データが活かされないままになってしまいます。

エリアマーケティングにおける店舗集客・販促の進め方

エリアマーケティングにおける店舗集客や販促の進め方を解説します。

1.商圏内の重点ターゲット層を設定する

エリア分析の結果をもとに、商圏内で最も注力すべきターゲット層を設定します。例えば、顧客管理システムやPOSデータから抽出した住所情報を地図上にプロットすることで、現在のロイヤルカスタマー（優良顧客・常連客）が商圏のどこから来店しているのかをデータで把握できます。

そのエリアの世帯年収や年齢層といった地域特性を分析し、同じような特性を持つエリアが商圏内のほかのどこにあるのかを特定することで、新たなターゲットエリアが見えてきます。

また、体験申し込みや問合せは多いものの入会・購入に至っていない見込み客がどのエリアに集中しているかを分析することで、フォローアップ施策を強化すべきエリアも明確になります。

このようなデータを把握することで、これから注力すべきエリアと、そこへのアプローチ方法が明確になり、効果的な販促施策の立案が可能になります。感覚や経験則ではなく、データに基づいてターゲットエリアを設定することで、限られた予算を最も効果の高いエリアに集中投下できるのです。

2.エリア特性に合わせた品ぞろえを最適化する

地域ごとの顧客ニーズに合わせて、店舗の品ぞろえをカスタマイズします。全店舗一律の品ぞろえではなく、エリアの人口構成やライフスタイルに応じた商品構成に変更すると、顧客満足度と売上の向上が期待できます。

例えば、オフィス街の店舗では弁当や軽食を充実させ、住宅地の店舗では日用品や生鮮食品の品ぞろえを強化します。POSデータで売れ筋商品を分析し、エリア特性と照らし合わせると、最適な品ぞろえが実現できます。

3.地域密着型の販促施策を展開する

エリアの特性や季節イベントに合わせた地域密着型の販促を実施します。地域の祭りや学校行事に合わせたキャンペーン、近隣企業とのコラボレーション、地元食材を使った商品開発などが効果的です。

また、商圏内の特定エリアに絞ったポスティングやSNS広告配信により、費用対効果の高い集客が可能になります。地域コミュニティとの関係構築を意識した施策は、顧客ロイヤルティの向上にもつながり、長期的な売上基盤を強化できます。

4.効果測定と継続的な改善サイクルを回す

最初のステップ「商圏内の重点ターゲット層を設定する」で実施した商圏分析結果と照らし合わせ、実際に仮説を立てていたエリアから顧客が来店したかどうか、購買（コンバージョン）に至ったかどうかを確認します。

顧客の住所データを地図上にプロットし、狙ったターゲットエリアからの来店率や購買率を検証することで、仮説の精度を評価できます。

エリアごとの反響率や費用対効果を分析し、期待どおりの成果が得られたエリアはさらに強化し、反応が薄かったエリアは施策内容やターゲット設定を見直します。このように、データに基づいた検証と改善を繰り返すことで、エリアマーケティングの精度を継続的に高められます。

店舗のデータ分析を実践するには包括的な体制構築が大切

いきなりデータ分析を始めようとしても、多くの壁に直面するのが現実です。データが各システムに分散していれば収集だけで膨大な時間がかかり、分析スキルを持つ人材がいなければ正確な解釈もできません。

さらに、分析しても現場との連携が取れていなければ、結果が施策に活かされず終わってしまいます。

効果的なデータ分析を実現するには、データ基盤の整備、適切なツールの選定、組織内の役割分担、そして分析結果を実行に移す仕組みまで含めた包括的な体制構築が求められます。準備なしに始めるのではなく、段階的に環境を整えていく姿勢が重要です。

まとめ

店舗のデータ分析は、売上や顧客、販促の情報を整理し、感覚に頼らない店舗運営を行うための重要な手法です。顧客分析や商圏分析、販促効果測定などを通じて、どのエリアに、どの施策を展開すべきかが明確になります。

エリアマーケティングと組み合わせて活用すれば、限られた予算でも集客効率を高め、競争力のある店舗運営につなげられます。

株式会社DEECHが提供するエリアマーケティングDX研修は、商圏分析や店舗データ活用、生成AIの活用までを体系的に学べる実践型プログラムです。勘や経験に頼らず、データに基づいて集客や販促を考える視点を養い、戦略立案から施策実行までを一貫して身に付けられます。

店舗型ビジネスの成長を見据え、現場で活かせる知識と判断力を強化したい方は、エリアマーケティングの取り組みを次の段階へ進めてみませんか。