「バレンタイン施策」と聞くと、チョコレート売場の強化を思い浮かべる方が多いかもしれません。しかし近年、バレンタインは"ギフトイベント"として定着しており、幅広いジャンルの小売店舗にとって売場づくりや在庫・接客体制の最適化が求められるタイミングへと変化しています。
一方で、VMD担当者や販促担当者の多くが直面するのは、「どの施策が効果的だったのか、数字で説明できない」「感覚に頼った判断が続いている」という課題です。短期集中型のイベントだからこそ、施策の効果を定量的に把握し、再現性のある改善サイクルを回すことが求められます。
この記事では、バレンタイン商戦における消費行動の変化と、ABEJA Insight for Retailを活用した店舗運営の改善視点を整理します。
実際に、こうした課題をデータ分析で乗り越えた企業もあります。イオンリテール株式会社様では、来店データと売場改善を連動させることで、イベント期の売上チャンスを逃さない仕組みを構築しています。
「入店率からシフトの最適化を行うことで会員数が+200%伸びました。（イオンリテール株式会社様）
目次
バレンタイン商戦で変わる「消費行動」（ギフト需要・来店ピークの変化）
ギフト需要の拡大（"誰に渡すか"の変化）
ここ数年のバレンタインは、従来の「恋人・家族」向けだけではなく、友人・自分へのご褒美・職場用ギフト需要が増え、チョコレートに限らず多様なカテゴリの商品が売れるイベントになっています。
これにより、バレンタイン商戦の特徴について、以下のような変化が見られます。
お菓子カテゴリ以外の売場にも来店が分散
ギフト棚の回遊が増える
属性（年代×性別）によって棚の注目ポイントが変わる
一般的には20〜40代女性の来店比率が増える傾向があり、雑貨・アパレルなど幅広い売場が対象になります。
来店ピークの集中（期間短期×時間帯の二重ピーク）
バレンタイン期間中は、来客する人数に、「2月14日までの2〜3週間（期間）」と「特定時間帯という2つのピークが生まれます。
特定時間帯について、一般的には以下の傾向が見られます。
平日は18時前後（仕事帰り）
休日は14時〜17時（買い回りピーク）
この2つのピークに合わせたスタッフ配置・棚の補充・陳列の最適化ができていない場合、商機を取りこぼす可能性が高まります。
さらに、売場が混雑することで滞留が増えて動線が悪化し、ギフト棚にたどり着けないまま「買いたかったのに諦める」という機会損失が発生しやすい点も特徴です。
チョコレート以外の業界でも広がるバレンタイン施策の具体例
バレンタインはチョコレート以外の業界でも、重要な販促機会として位置づけられています。ここでは、アパレル・コスメ・雑貨業界における代表的な施策例を整理します。
アパレル・ファッション業界
バレンタイン限定商品の投入で“来店動機”をつくる
バレンタインシーズンに合わせて、ピンクやレッドといった特別カラーのアイテムや、ハートモチーフを取り入れたデザイン商品を投入する施策が一般的です。期間限定感を演出することで、来店動機を高めることが期待できます。
ペアアイテムの訴求で若年層の来店を促進する
カップル向けのペアTシャツ・ペアアクセサリー・ペアスニーカーなど、「二人でお揃い」を楽しむ商品の売場づくりが効果的です。店頭POPやSNS投稿キャンペーンと連動させることで、若年層の来店促進が期待できます。
ギフトラッピング施策で購買率を高める
購入者にオリジナルギフトラッピングやメッセージカードを提供するサービスを展開することで、ギフト需要を取り込むことが期待できます。
雑貨・ライフスタイル業界
ギフトセット化で“選びやすさ”をつくる
文具・インテリア雑貨・アロマグッズなどをギフトセットとして提案し、無料または有料のラッピングサービスを提供することで、ギフト需要の取り込みが期待できめます。
特設ギフトコーナーで購買行動を導く
バレンタイン期間中は、通常の売場とは別に「ギフトコーナー」を設置し、価格帯別・ターゲット別に商品を整理することで、顧客が選びやすい環境を作ることが重要です。
これらの施策を実施する際、「どの施策が効果的だったのか」を定量的に把握することが、翌年以降の改善につながります。
バレンタイン施策で直面する現場の課題
こうした施策は、ただやりっ放しにするのでは効果の最大化にはつながりません。以下に挙げるような課題をクリアにして、しっかりと効果を見定めることが重要です。
「感覚」に頼った判断が続いてしまう
バレンタインのようなイベント施策では、VMDの変更や棚配置の調整を行うものの、「どの施策が効果的だったのか」を定量的に把握できないまま終わってしまうケースが少なくありません。
結果として、翌年も同じ施策を繰り返すか、担当者の異動によって知見が失われるといった課題が生まれます。
属性別の行動が見えない
バレンタインは属性によって購買行動が大きく異なるイベントです。しかし、POSデータだけでは「誰が」「どの時間帯に」「どの売場で」立ち止まったのかを把握することはできません。
そのため、ターゲット層に合わせた売場づくりや、時間帯別の体制調整が難しくなります。
短期決戦ゆえのPDCA不足
バレンタイン施策は準備期間が限られており、施策実施後の振り返りが十分にできないまま終了するケースも多く見られます。データに基づいた検証ができなければ、改善の再現性を高めることは困難です。
データ活用で実現する3つの改善視点
① 誰が来店しているか（来客属性の可視化）
バレンタインは「属性によって売れ筋が大きく異なる」イベントです。
ABEJA Insight for Retailでは、店舗に設置したカメラ映像をもとに、来店者の性別・年代・時間帯ごとの属性比率を自動で分析します。これにより、「どの層に向けた売場づくりを強化すべきか」が明確になります。
たとえば、以下のような活用が可能です。
20〜30代女性の来店が14〜16時に集中している場合、ギフト棚を前面に配置
男性比率が増える夕方は、POPをシンプルにして選びやすさを重視
② どこで立ち止まっているか（滞留×動線の分析）
売れる棚と売れない棚の差は、「どれだけ見られているか（滞留）」でほぼ判断できます。
ABEJA Insight for Retailの滞留分析機能を活用することで、以下の情報を把握できます。
どの棚に興味が集まっているか
逆に見られていない棚、エリア
これにより、VMD改善→滞留増加→入店率向上→買上率向上の再現性を高めることができます。
③ どの施策が効いているか（PDCAの可視化）
バレンタイン施策は短期決戦です。感覚で判断すると「やりっぱなし」になりがちですが、ABEJA Insight for Retailなら以下のデータを掛け合わせて施策効果を即時に検証できます。
店前通行量
入店率
来店者属性
買上率（POS連携時）
たとえば、「VMD変更後、20代女性の入店率が10%上がった」「棚の見せ方を変えると滞留が15%増えた」など、定量で判断できるようになります。
ABEJA Insight for Retailで実現する"売れる売場づくり"
ABEJA Insight for Retailは、バレンタインのような短期商戦において、「現場の感覚」と「データ」をつなぐ役割を担います。
具体的には、以下のような改善を実現します。
来店ピークに合わせたスタッフ配置
属性に合ったVMD変更
滞留の多い棚への商品追加
在庫の事前最適化
店頭の"見せる位置"の決定
こうした改善をデータ起点で再現することで、売場の品質が一貫し、成果の安定化につながります。
まとめ
バレンタイン商戦は、「短期ピーク」と「ギフト需要拡大」によって店舗運営の難易度が高まるイベントです。その一方で、来店データ・滞留・棚分析が揃えば、売場改善の精度を大きく高めることができます。
ABEJA Insight for Retailは、店舗の感覚とデータ分析を組み合わせ、"売れる理由"を明確にするための仕組みを提供します。
バレンタイン施策の成功事例や具体的な活用方法をまとめた資料をご用意しています。ぜひご活用ください。
※ABEJA Insight for Retail の導入成功事例
ABEJA Insight for Retailのご紹介
ABEJAでは小売店舗向けのストアアナリティクスを提供しております。現在、600店舗以上で導入されており、分析精度の高さとデータ分析サポート体制において高い評価をいただいております。
少しでもご興味を持っていただけましたら、気軽にお問い合わせください。
▼サービス詳細はこちら
https://abejainc.com/insight-retail-main
▼お問い合わせはこちら
