アパレルの店舗運営は、長らく“個人の感覚”に依存してきました。しかし今、現場の意思決定は大きく変わりつつあります。
人手不足、顧客ニーズの複雑化、そして競争激化などの背景から、「勘と経験だけでは勝ちきれない」状況が明確になり、データを活かした再現性のある店舗経営（データドリブン経営）が求められています。
データドリブン経営を推し進めるべく、現在、多くのアパレル企業で、DX（デジタルトランスフォーメーション）の取組みが進められています。この記事では、アパレルにおけるDXについて、なぜこれがいま注目を集めているのか、具体的にどのような取組みが進められているのか、解説します。
なお、以下の記事では、店舗DX・リテールDXについても解説しています。DXいついて理解を深めたい方は、併せて参考にしてみてください。
アパレルDXが注目される背景
アパレル業界では、商品構成やVMD、接客といった感覚や経験に依存する業務領域が多いために、長らく "データを意思決定の根拠として活用する文化が育ちにくい” という課題を抱えていました。
しかし、顧客ニーズの多様化や商環境の変化が進むにつれ、データを軸とした運営への転換なしには事業継続性を維持することが困難となってきました。データに基づき仮説を立て、施策を打ち、結果を検証するサイクルを日常的に回す。アパレルDXによってデータドリブン経営を推進することが、競争力を維持するための必須要件となりつつあり、このことが、アパレルDXが大きく注目を集めている理由といえます。
アパレルDXの主なテーマ
店舗DXを推し進めてデータに基づく「判断・行動・検証」の文化を浸透させたとき、どのようなことが実現されるのでしょうか。ここでは、主要なテーマを4つ、紹介します。
1. One to Oneマーケティングの高度化
顧客ごとに最適な商品提案を行うOne to Oneマーケティングは、アパレルDXの中心的テーマです。しかし、ECデータだけで顧客像を把握するには限界があります。リアル店舗での来店行動や棚前行動がわからなければ、顧客の興味関心を正しく捉えられず、精度の高いパーソナライズは実現しません。店舗行動データを取得することで、オンラインとオフライン双方の顧客理解が深まり、提案力が大きく向上します。
2. OMOによる顧客体験の統合
OMOは、オンラインとオフラインを切れ目なく統合した顧客体験を提供することを目的としています。そのためには、リアル店舗で「誰が何に興味を示し、どんな動線をたどったのか」というデータが欠かせません。店舗での行動が把握できなければ、統合的な体験設計や適切な接客シナリオが作れず、OMOの実効性が十分に発揮されません。
3. 店舗オペレーションの効率化と標準化
アパレル店舗では、陳列変更や在庫補充、接客対応など多くの業務がスタッフ個々の経験に依存してきました。DXを進めるうえでは、まず“現場で何が起きているか”をデータとして把握し、標準化可能な業務を切り出す必要があります。
例えば、AIカメラやビーコンを用いた「接客機会の可視化」や、棚前滞留を検知してスタッフへ通知する「接客アラート」などが、効率的な接客と機会損失の削減に貢献します。また、在庫消化率に基づく自動補充システムや、VMD変更のタスク管理ツールなどの導入により、属人的だった運営がデータ基盤に基づく統一オペレーションへと進化します。
4. 売場改善のPDCA化
売場改善は本来、日々のデータから課題を抽出し、施策実行→効果検証を素早く繰り返すことで精度が高まります。しかし多くの企業では、売上だけを見て「なぜ数字が動いたのか」が分からず、改善の速度が遅れがちです。
そこで、入店率・買上率・棚前での立ち止まり数などのリアル行動データを取得することで、「施策の原因」と「数値の結果」を直接紐づけられるようになります。さらに、曜日別や時間帯別のKPI自動レポート、施策の実行期間とKPI変動を自動照合するダッシュボードなどを活用することで、PDCAが“手作業”から“自動化された高速サイクル”へと移行し、改善精度が一段と高まります
店舗の顧客行動データが不可欠
主要テーマをみてわかるように、データドリブン経営で成果を生み出すためには、売上データや在庫データだけでなく、実際の店舗における顧客行動をデータとして取得し、これを活用することが欠かせません。
どの時間帯に入店が増えるのか
どの属性の顧客が購買しているのか
接客漏れによる「機会損失」を生んでいないか
こうした情報が“見えない”ままだと、せっかく良い施策を打っても適切な検証ができず、改善を伴わない “やりっぱなしな施策となってしまうのです。
アパレルDXを推し進めるうえでは、AIカメラサービスなどを用い、店舗の顧客行動をデータとして集積することが不可欠だといえるでしょう。以下の記事では、こうしたデータ活用用途に焦点を当てたAIカメラの選び方について解説しています。併せて参考にしてみてください。
参考記事：
店舗分析向け AIカメラの選び方｜導入で失敗しない比較ポイントと重視すべき基準
こうした情報が“見えない”ままだと、せっかく良い施策を打っても適切な検証ができず、改善を伴わない “やりっぱなしな施策
効率化とPDCA化の具体例
店舗の顧客行動データを活用することで、店舗業務はどのように変わるのでしょうか。先述した「3. 店舗オペレーションの効率化と標準化」と「4. 売場改善のPDCA化」例に、もう少し具体的にみていきましょう。
効率化：人の勘では見えない“ピークタイム”がわかる
顧客行動データを使うと、混雑時間帯・入店のボリュームゾーンが正確にわかります。
その結果、
スタッフ配置の最適化
売場フォローの優先時間帯の明確化
などのムダのない運営が実現します。
去年の“クリスマス成功店舗”をすぐ特定できる
例えばクリスマスシーズン。去年どの店舗の施策が効果的だったか、その理由が「感覚ベース」だと共通点が見えにくいですが、これも顧客行動データを使うと
来客属性
滞留エリア
入店率
などを組み合わせて、“成功していた売場づくりの特徴”が「見える化」されます。今年の施策と比較して、どこを改善すべきかが数値で判断できるため、現場での試行錯誤が減り、改善スピードが上がります。
事例：AEONでの実例
実際に、AEONでは来客データをもとに、シフト配置を調整し、買上率向上につながった事例があります。
入店が集中する時間帯を正確に把握できたことで、「この時間はスタッフ多めに」「逆にこの時間は少なめでOK」と判断できるようになり、売上につながる“最適な人員配置”が再現可能になりました。
まとめ：アパレルDXでデータドリブン経営の実現を
既述したようにアパレルの店舗運営は、長らく “個人の感覚”に依存してきました。こうした経験やセンスは、決して否定すべきものではありません。経験やセンスに、データという“客観的な軸”が加わることで、誰より最適な運営判断ができるようになるのです。アパレルDXを進めることで、 属人的な運営から脱却し、再現性のある改善サイクルを回せる店舗を増えることが、小売業界の成長につながります。
※ABEJA Insight for Retail の導入成功事例
