ここでは、「動線分析」ページのご説明をします。
サイドバーから「店舗分析」>「動線分析」をクリックすると、以下のような画面が表示されます。
動線分析を行いたい店舗を選択してください。
サービスを導入していない店舗名も表示されていますが、データは表示されませんのでご留意ください。
カレンダーマークのボタンをクリックして、表示したいデータの開始日と終了日を選択してください。
時系列表記のグラフなどで横軸に表示するデータの単位を「時間次」「日次」「週次」「月次」から選択してください。
選択されている単位の下に緑色の線が引かれており、②で選択している期間に応じて選択できる単位が緑文字で表現されています。
画面構成は上から順番に以下の通りです。
レイアウト部分で選択する項目に応じて表示されるグラフの種類が変化します。
店舗全体の状態を把握したいのか、店内の特定のエリア/棚の状態を把握したいのか、目的に応じてレイアウトから取得したいデータの範囲を選択してください。
店舗レイアウトと、そこに設定されている棚・エリアなどの情報が図面上に示されています
広域に色塗りされている部分が店舗内で「エリア」設定されている箇所です。
表示されている「65」「64」などがエリア番号で、分析グラフ上は別途指定いただくエリア名称で表示されます。
グレーの横棒で引かれている部分が「棚」設定されている箇所です。
表示されている「S1」「S2」などが棚番号で、分析グラフ上は別途指定いただく棚名称で表示されます。
店内什器の配置換えなどでレイアウト設定を追加した場合、各レイアウトの設定した期間を選択することができます。
※レイアウト設定の追加についてはABEJAカスタマーサポート(support@abejainc.com)までご連絡ください。
サービス導入から複数のレイアウトを設定している店舗では、ここから一覧を表示することができます。
過去のレイアウトを選択する際は、そのレイアウトが適用されていた期間以外はカレンダー上でグレーアウトされて選択できないようになります。
現在店舗に設定している全ての棚とエリアをリストで表示することができます。
レイアウト図面上あるいはリストから、特定の棚/エリアを選択するとその部分に特化した分析グラフを表示することができます。
店内の複数箇所を選択すると、棚間・エリア間での比較を示すグラフを生成することができます。
レイアウト部分で選択する項目に応じたグラフが表示されます。
特定の棚・エリアに関しては、複数選択すると棚間・エリア間での比較も可能です。
各折れ線グラフに線が複数本表示されますので、差分を見てみましょう。
グラフの種類は大きく分けて4つです。
店舗に入店してから退店するまで動線が途切れることなく回遊状況を追えた人数の推移を示しています。
以降のグラフは、ここで表示されているユニーク数のお客様に関する分析データとなります。
また、以下のようなケースがあるため動線のユニーク数と来客人数は必ずしも一致するわけではありません。
(例)高い棚の影に入ってセンサーの照射範囲からはずれてしまった
店舗に入店してから退店するまでに要した時間の分布を示しています。
左のグラフの人数が多いほど滞在時間が短いお客様が多く、右にいくほど滞在時間が長くなります。
上記で示している分布の滞在時間をすべて合計して動線のユニーク数で割った、一人当たりの平均滞在時間の推移を時系列で示しています。
滞在時間の合計を時系列で示しています。
レイアウト設定の際に「店員判定エリア」を設けていない場合、「データがありません」という表示になります。
動線のユニーク数のうち、「接客」を受けたとみなされた動線数の比率の推移を時系列で示しています。
1回あたりの接客時間の平均の推移を時系列で示しています。
接客時間の合計を時系列で示しています。
接客を受けたお客様の人数の推移を時系列で示しています。
レイアウト設定の際に「棚」を設けていない場合、「データがありません」という表示になります。
棚ごとの棚前通行人数を示しています。
棚ごとの、棚前通行にかかった時間の合計を示しています。
棚ごとの棚前立ち止まり人数を示しています。
棚ごとの、棚前に立ち止まっていた時間の合計を示しています。
レイアウト設定の際に「エリア」を設けていない場合、「データがありません」という表示になります。
エリアごとのエリア内立ち止まり人数を示しています。
エリアごとの、エリア内に立ち止まっていた時間の合計を示しています。
エリアごとのエリア内通行(=エリア侵入)人数を示しています。
エリアごとの、エリア内通行(=エリア侵入)にかかった時間の合計を示しています。
グラフの種類は大きく分けて2つです。
選択している棚に来る前はどこにいてその後どこへ移動していったか、お客様の行動パターンを多いもの順に示しています。
帯の幅が広ければ広いほど人数が多く、狭いほどレアケースの行動パターンであると解釈できます。
選択している棚との比較として、店舗全体 で表示されているものと同様の、各棚ごとの通行人数を示しています。
選択している棚前を通行したお客様の人数を時系列で示しています。
選択している棚前を通行するのにかかった時間の合計を時系列で示しています。
選択している棚前を通行するのにかかった時間の平均(一人当たり)を時系列で示しています。
選択している棚との比較として、店舗全体 で表示されているものと同様の、各棚ごとの立ち止まり人数を示しています。
選択している棚前に立ち止まったお客様の人数を時系列で示しています。
選択している棚前にお客様が立ち止まっていた時間の合計を時系列で示しています。
選択している棚前にお客様が立ち止まっていた時間の平均(一人当たり)を時系列で示しています。
グラフの種類は大きく分けて3つです。
選択しているエリアに来る前はどこにいてその後どこへ移動していったか、お客様の行動パターンを多いもの順に示しています。
帯の幅が広ければ広いほど人数が多く、狭いほどレアケースの行動パターンであると解釈できます。
選択しているエリアとの比較として、店舗全体 で表示されているものと同様の、各エリアごとの立ち止まり人数を示しています。
選択しているエリア内に立ち止まったお客様の人数を時系列で示しています。
選択しているエリア内にお客様が立ち止まっていた時間の合計を時系列で示しています。
選択しているエリア内にお客様が立ち止まっていた時間の平均(一人当たり)を時系列で示しています。
選択しているエリアとの比較として、店舗全体 で表示されているものと同様の、各エリアごとのエリア内通行(=エリア侵入)人数を示しています。
選択しているエリア内に立ち止まったお客様の人数を時系列で示しています。
選択しているエリア内にお客様が立ち止まっていた時間の合計を時系列で示しています。
選択しているエリア内にお客様が立ち止まっていた時間の平均(一人当たり)を時系列で示しています。
棚前にしてもエリアにしても、通行や立ち止まりの時間が長ければ長いほど、注目度が高いと解釈できます。
時系列で注目度を追い、その変化に着目しましょう。
(例)新商品を投入したタイミングでその特定の棚/エリアにおける注目度は上がっているか?等