多くの小売業者では、新学期の初日を中心に来店客数が著しく増加します。これに備えて、小売業のマーチャンダイジングカレンダーでは、新学期商戦を「決まった行事」のように扱うことがよくあります。 企画担当者は、特定の日付（サンベルト地域では8月上旬、中西部では8月下旬、北東部の一部地域ではレイバー・デー以降）をマークし、それに合わせて販促活動、人員配置、在庫の流れを計画します。
しかし、ダラスの店舗マネージャーに、気温が88°Fに達した週にポロシャツやリュックサックの売れ行きが計画より鈍かった理由や、ミネアポリスで「比較的涼しい」天候が続いたことでフリースや薄手のジャケットの販売が予定より前倒しになった理由を尋ねてみれば、本当の事情がわかるでしょう。 新学期に向けた需要は、学校のチャイムに合わせて動くわけではありません。気温、より具体的には、買い物客が「どのように感じるか」に合わせて動くのです。
さらに、買い物とは単にどの商品が需要があるかというだけでなく、そもそも顧客が店に来るかどうかという点が重要です。猛暑になると、買い物客は複数回に分けて店を訪れるのではなく、最も涼しい時間帯に合わせて一度に大量の買い物を済ませる傾向があります。 予期せぬ寒波が到来する前から、1週間分の買い物を前倒しにしてしまうこともあります。来店客数と商品カテゴリーの構成はしばしば連動しますが、その理由は必ずしも同じとは限りません。カートの中身だけに基づいて計画を立てると、天候が店舗に与える影響の半分を見逃してしまうことになります。
新学期の開始日は、各商品カテゴリーの販売がいつ頃から動き始めるかのおおよその目安となります。しかし、そのペースがどの程度か、どの商品が最初に売れ始めるか、あるいはどの地域が他より遅れるか、あるいは先行するかは分かりません。この見通しの甘さは大きな損失につながります。例えば、猛暑の時期に防寒着やアウターが棚に残ったままになる一方で、飲料や夏の終わり向けの商品、日焼け対策関連のSKUが好調な売れ行きを示すといった事態が生じかねません。 天候の影響を理解せずに店舗の人員配置を行うと、天候の影響で来店客数が増加した際に、顧客サービスの質が低下するリスクがあります。逆に、本来なら繁忙期となる週に天候のせいで来店客数が減少した場合、人員過剰になるリスクもあります。
ここで、Planalytics社の「WeatherSmart」需要データが不可欠なオーバーレイとして機能します。これは、静的なカレンダーの日付を動的な需要シグナルに変換するレイヤーです。RetailNextのリアルタイム交通データと組み合わせることで、小売業者は、天候に基づいて来店客数がどれだけ増減するかを具体的に反映した需要シグナルを活用することができます。 この需要シグナルを運営計画に組み込むことで、売上の向上、サービスレベルの向上、そして利益の最適化につながります。
WeatherSmartの需要データは、実際の天候や予報が、カレンダー上の予測のみに基づく数値と比較して、各カテゴリーの売上をどれだけ上回るか、あるいは下回るかを定量化したもので、通常の季節的な天候や前年の同週を基準として、売上へのプラス要因またはマイナス要因をパーセンテージで表しています。 これは、気温、降水量、季節的なパターンを、小売業者が先を見越して対応できる需要調整値へと変換したものです。
実際の例を見てみましょう。昨年の8月中旬、新学期に向けた買い物シーズンにおいて、全国的な子供服店の来店客数は、カレンダー上の変化は何もなかったにもかかわらず、天候の影響だけで「通常の」季節的な傾向を3％上回りました。この全国的な数字の背景には、地域ごとの天候がより有益な情報を示していました。 子供服店の来店客数は、バッファローで通常より19％増、デトロイトで12％増、ニューヨーク市とシカゴではいずれも6％増となりました。 一方、カンザスシティでは通常より13％減、ソルトレイクシティでは8％減、ボイジーでは4％減と、天候が児童服小売店の来店客数にマイナスの影響を与えました。小売業界のカレンダー上では同じ週であっても、来店客数への影響は劇的に異なりました。
そこが重要なポイントです。カレンダー上では新学期の時期ですが、各地域市場において注目すべきは、天候が及ぼす影響なのです。
天候を単なる商品販売上の問題として捉えたくなるものです――暑い日はショートパンツが売れ、涼しい日はジャケットが売れます。しかし、天候は2つの要素に同時に影響を与えるものであり、これらを混同してしまうと、来店客数は適切に予測できても商品構成が間違ってしまう、あるいはその逆といった計画が生まれてしまいます。
カテゴリーミックスとは、買い物をする決心をした人が何を購入するかということです。トラフィックとは、彼らが実際に来店するかどうか、そしていつ来店するかということです。長引く暑さは、自由裁量による外出を抑制し、買い物は1日のうち最も涼しい時間帯に合わせて、回数は減るものの、1回の購入量は増える傾向にあります。 また、突然の気温低下も、買い物に出かけるのを先延ばしにしていた世帯がようやく出かけるため、短期的な来店客数の急増を引き起こす可能性があります。雨は3つ目のパターンを加えます。雨が降っている間（または降ると予想される間）は来店客数が急激に抑制され、その後、反動による急増が見られます。
カテゴリーレベルの需要のみに基づいて策定された計画では、品揃えは的確であっても、来店客数への影響を誤って判断してしまう可能性があります。WeatherSmartの需要分析は、同じ市場および同じ週について、天候がカテゴリーに与える影響と、来店そのものに与える影響という、両方の側面を把握します。
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WeatherSmartの需要分析とRetailNextの客足データを併用する小売業者は、全国一律の開始日にすべての市場でプロモーションを展開するのではなく、暑さ（あるいは涼しさ）が実際にその品目の需要を牽引している時期に合わせ、新学期に向けたプロモーションを展開することができます。
プロモーションは、均等に分散させるのではなく、天候に左右される来店が見込まれる時期に集中させて実施しましょう。プロモーションカレンダーは、全国的なイベントに地域ごとのバリエーションを付け加えたものから、同じ時期を中心に集約された一連の地域イベントへと変化します。オンラインチャネルを運営している場合、天候によって店舗への来店客数がオンラインへのアクセス数へとシフトする可能性があります。
人件費は方程式のもう一方の要素であり、誤った判断をした場合、多くの場合、より大きなコストがかかります。新学期に向けた人員配置は、従来、学校のカレンダーに基づく過去の傾向に基づいて計画されてきました。WeatherSmartの需要シグナルを活用すれば、現場で問題となる前に、計画担当者がその基準値を調整することができます：
これらは学校の年間行事表に代わるものではありません。季節が近づいていることは、依然としてその行事表が教えてくれます。WeatherSmartの需要分析が追加する価値は、その季節がいつ、どこで、どの程度の勢いで訪れるかについて、より正確な情報を提供することです。この需要シグナルは、人々が何を購入するか、購入量が通常よりどれだけ増える（あるいは減る）か、そして実際に店舗に来て購入するかどうかを理解するのに役立ちます。 ある特定の暦日に基づいた単一の全国的な計画は、スケジュールという名目の単なる推測に過ぎません。WeatherSmart需要分析のようなシグナルを重ね合わせることで、それは季節が近づくにつれて精度が高まる、流動的で地域に密着した予測へと変わります。
学校のチャイムは毎年同じ日に鳴りますが、天気はそうではありません。この両方を考慮して計画を立てる小売業者は、新学期シーズンに、適切な商品を適切な場所に配置し、適切な時間帯に適切なスタッフを配置して臨むことができます――そして、これらすべてが、その日の天候と見事に調和しているのです！
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