バレンタインは、数ある年次イベントの中でも「売場づくり」の影響が大きいイベントの一つです。ギフト需要の拡大により、お菓子カテゴリだけでなく雑貨・アパレル・ライフスタイル商品まで対象が広がったことで、小売に関わる様々な企業にとって、バレンタインにおける売場の構成・動線・棚づくりの重要性は高まっています。
一方で、店頭や店内ディスプレイを担当するVMD担当者や販促担当者の多くが直面するのは、「どの棚が注目されているのかが分からない」「混雑時の動線悪化が売上に影響しているか判断できない」「施策の効果を数字で説明できない」といった課題です。
本記事では、バレンタイン期の売場改善における主要な視点をまとめ、VMD・棚づくりの具体的な改善ポイントを整理します。また、改善ポイントを可視化するための手段として、ABEJA Insight for Retailを活用した、来店数や棚別滞留数の取得についても言及。"感覚"に頼りがちな売場づくりに再現性をもたらすための方法を解説します。
なお、以下のリンクでは、ABEJA Insight for Retailの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たイオンリテール様の取組みについても紹介しています。あわせて参考にしてみてください。
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）
バレンタインの売場の改善で重要な3要素
① 見つけやすさ――店前から入店率の改善
バレンタイン期における顧客行動の特徴として、ギフト商品を探す「目的顧客」の増加が挙げられます。目的とする商品が置いてあるかどうかで “店舗に入る／入らない” を判断する方が増えるため、一般的に、店前通行量に対する来客数の割合（入店率）が上下しやすいタイミングとなります。したがって、ギフト棚を探している顧客に対して、入口でギフト棚の有無を示す、「見つけやすさ」は売上に直結します。
ABEJA Insight for Retailでは、店舗入口に設置したカメラで店前通行量（精度約90%）を計測し、来客人数と掛け合わせることで入店率を可視化できます。
これにより、以下のような判断が可能になります。
VMD変更後の入店率の変化を定量的に把握
ギフト訴求の強弱が入口で伝わっているかを検証
店外POPの効果測定
② 迷わない動線――滞留と渋滞点の最適化
休日や夕方は店内が混雑しやすく、「棚にたどり着けない」現象が起こりやすいのがバレンタインの特徴です。
ABEJA Insight for Retailの滞留分析機能では、店内の特定エリアにおける滞留人数を計測します。これにより、以下の情報が明確になります。
どこに人が集まっているのか
どの棚前で渋滞が起きているか
逆に素通りされている棚はどこか
この情報は、棚の位置・動線の幅・回遊の順番を見直す判断に役立ちます。混雑による機会損失を防ぐためには、事前に動線を最適化しておくことが重要です。
③ ギフト棚のラインナップ――属性と時間帯の掛け合わせ
バレンタイン期は来店属性が変化しやすく、「誰が、どの時間に、どの棚を見るか」が普段以上にめまぐるしく変わります。
ABEJA Insight for Retailでは、来店者の顔画像から性別・年代を推定（精度約90%）し、時間帯別の来客属性を可視化できます。これにより、以下のような改善が可能です。
20〜30代女性が多い14〜16時のギフト棚強化
仕事帰りの男性客が増える18〜19時のシンプル訴求
休日と平日で異なるVMD展開
ある店舗では、土日の13〜15時に20〜30代の来店が集中していることが判明。しかし、この時間帯は品出しが間に合わず、購入機会を逃していました。データに基づいてオープン前のタスクを見直し、店頭ストックを増やすことで改善につながりました。
データで実現する「売れる売場」の4つの改善ポイント
ここからは、先ほど述べた3要素を踏まえて「売れる売場」を作り上げていくうえで、どのデータを参照しながら何を改善していくべきかを、ABEJA Insight for Retailで計測可能なデータとともにご紹介します。
ポイント① 注目されている棚の見極め（滞留分析）
「どの棚がよく見られているか」を数値で把握できると、"売れる棚"の共通点が見えてきます。滞留分析機能を活用することで、以下のような判断が可能になります。
滞留が多い棚：目立っている／興味を持たれている
滞留が少ない棚：見つけにくい／動線上の課題がある
性別・年代別で注目棚が変わる傾向
滞留分析機能では、設置している1つのカメラの画角内に任意で複数の計測エリアを設定することが可能なため、棚ごとの比較分析も効率的に行えます。滞留増加→回遊増加→購買率向上の再現性を高めることができます。
滞留分析機能の概要については、こちらよりご参考ください。
https://www.abejainc.com/insight-for-retail-productdetails/tairyuu
ポイント② シフト配置とピーク時間の最適化
バレンタインは、一般的に、土日の14〜17時／平日の18時前後に来店が集中しやすいイベントです。もしこの時間帯にスタッフが少なければ、以下のような問題が発生します。
接客機会の損失
ギフト棚の補充が遅れる
品出しの遅れによる機会損失
ある店舗では、平日・休日ともに13〜17時に来客が集中しているにもかかわらず、13〜14時はスタッフのシフト入れ替え・バックヤード作業を優先していました。結果として、接客機会を逃し、買上率が低下していたことがデータから判明しました。
時間帯別の来客データを把握することで、「いつ」「何人いる状態が理想か」を逆算でき、スタッフ配置の最適化が可能になります。
ポイント③ 売場変更の効果を即時に判断する
データを活用することで、売場変更の前後について、以下の指標の増減を即座に把握できます。
入店率
滞留時間
来客属性
ABEJA Insight for Retailを利用すると、こうした売場変更や改善施策が「効いたのかどうか」を翌日には判断できるため、短期間で売場を最適化しやすくなります。バレンタインのような短期商戦では、この即時性が大きな強みとなります。
ポイント④ 施策効果の再現性を高める
バレンタイン施策は毎年実施されるため、「今年うまくいった施策を来年も再現する」ことが重要です。しかし、多くの店舗では担当者の異動や記録の不足により、知見が引き継がれないという課題があります。
ABEJA Insight for RetailのPDCA機能を活用することで、以下のような記録と検証が可能になります。
店舗ごとに実施する施策の登録
予実と照らした効果検証
成功事例のデータベース化
これにより、担当者が変わっても施策の再現性を保つことができます。さらに、複数店舗で成功した施策を他店舗に展開することで、全社的な売上向上につなげることも可能です。
PDCA機能の概要については、こちらよりご参考ください。
https://www.abejainc.com/insight-retail-pdca
ABEJA Insight for Retailで実現する、再現性のある売場改善
バレンタイン商戦は、短期の間に、混雑状況や来客属性が目まぐるしく変わるため、感覚では改善効果を捉えにくいイベントです。
ABEJA Insight for Retailを活用すれば、以下のようなデータをもとに、短期間の変化を確実に捉えた売場改善が可能になります。
データ取得：
店前通行量（精度約90%）
来客人数（精度約90%）
来客属性：性別・年代（精度約90%）
滞留分析
活用支援：
カスタマーサクセスチームによるデータ活用方針・目標策定の支援
分析結果のフィードバック
異常検知システムによる日次監視と安定したデータ取得
実績：
業界シェアNo.1（ミック経済研究所調べ）
600店舗以上の導入実績
売場の見え方・動線・棚の配置を「データ×現場感」で組み立てることで、短期間でも成果を出せる運営が実現できます。
まとめ
バレンタイン施策で成果を出すポイントは、「誰が・いつ・どこで・どれくらい棚を見ているかを把握できるかどうか」にあります。
ABEJA Insight for Retailは、VMD担当者・販促担当者・店長が「勘に頼らず説明できる売場改善」を実現するための仕組みを提供します。データ取得だけでなく、カスタマーサクセスチームによる継続的な活用支援により、初めてデータを扱う現場の方にも安心して導入いただけます。
具体的な活用方法や成功事例をまとめた資料をご用意しています。売場改善の参考に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。
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