おはようございます。本日、「RetailNext Fireside Chat with Dave and Buster's」にご参加いただき、誠にありがとうございます。本日は、エンタープライズシステムおよびデータ担当副社長のアヨトゥンデ・ギブス氏をお迎えでき、大変嬉しく思います。まず、RetailNextと私について、簡単にご紹介させていただきます。
私はジョー・シャスティーンと申します。RetailNextにて、アドバンスト・アナリティクスのグローバル・マネージャーを務めております。RetailNextは、実店舗にEコマースのような分析機能を提供する、小売業界初の垂直型IoTプラットフォームです。 当社の集中型SaaSプラットフォームは、データを自動的に収集・分析し、小売業者様にリアルタイムのデータを提供することで、ビジネス上の意思決定や買い物客体験の向上をリアルタイムで実現します。
当社は、世界100カ国以上、450社を超える小売業者と提携し、店舗の「鼓動」そのものとなっています。それでは、ヒュンダイさん、ご自身の経歴や、デイブ・アンド・バスターズでのご経験、そして展開中の店舗における同社の全体的な戦略について、簡単にご紹介いただけますでしょうか。 はい。もちろんです。
さて、このファイアサイド・チャットにお招きいただき、ありがとうございます。私は「デイブ・アンド・バスターズ」に約3年半在籍しています。その間、店舗のPOSチームを率いる機会を得ました。現在は、データエンジニアリング・アナリティクスチームとエンタープライズシステムチームを統括しています。
約2年前、デイブ・アンド・バスターズでは、各店舗への来店客数を正確に把握するための取り組みを開始しました。 それ以前は、実際に店舗にどれだけの来客数があるのか、またそのデータをどのように活用すれば人員配置を最適化し、売上予測の精度を高められるのか、まったく把握できていませんでした。そこで登場したのがResil Nextです。いえ。
それは素晴らしいですね。それでは、その点に関連して、データ分析の取り組みに関する背景について少しお聞かせいただけますか。来客数を把握する前のプロセスがどのようなものだったのか、具体的に説明していただけますか？例えば、来客数を推定するためのデータソースとして、どのようなものを使用されていたのでしょうか？
それから、来店者数データの導入を開始された際、Trafischを最初の店舗に導入する過程で得られた教訓や興味深い発見には、どのようなものがありましたか？はい。 私がこの組織を引き継いだ際、幸運なことに、デイブ・アンド・バスターズが概してデータ駆動型かつデータ主導型であるということを理解できていました。そして、正確な来店客数を把握する前は、いわゆる「来店客数の代用指標」を使用していました。これは、基本的に各店舗でパワーカードを購入したり、ゲームで利用したりした人の数を指します。
最近「デイブ・アンド・バスターズ」にお越しになったことがある方ならご存知かと思いますが、体験の一部として、いわゆる「パワーカード」を購入し、ゲームフロアやアーケードフロアにある数百種類のゲームでそのカードを使用します。そこで、私たちはカードのスワイプ回数を来店客数の代用指標として利用していました。 しかし、問題だったのは、それだけでは実際にゲームをプレイするために店舗を訪れた人しか把握できないという点でした。以前「デイブ・アンド・バスターズ」にご来店いただいたことがある方ならご存知かと思いますが、当店の体験にはゲームだけでなく食事も含まれています。つまり、店舗に来て食事をしていた場合、その来客数は集計から漏れてしまっていたのです。
だからこそ、店舗に入ってくるすべてのお客様――私たちが「アミューズメント」と呼ぶゲーム利用客であれ、飲食利用客であれ、あるいはボート利用客であれ――を把握するための包括的なソリューションが本当に必要だったのです。 そうですね。デイブ・アンド・バスターズのデータ担当責任者として、ユニークなパワーカードのデータだけで来客数を推定していた以前と比べ、実際の正確な来客データが得られるようになったことで、チームがより良い意思決定を行う上で、どのようなメリットがありましたか？ ええ。
そうですね。当社のゼネラルマネージャーや各店舗のマネージャーが、手元にあるデータを活用して店舗運営をより効果的に行えるようになった、という非常に良い例を挙げましょう。 例えば、デイブ・アンド・バスターズに足を運んだことがある方ならお分かりかと思いますが、3万平方フィートほどの非常に小規模な店舗から、7万平方フィート以上もある巨大な店舗まで、様々な規模の店舗があります。 各店舗のゼネラルマネージャーは、人員配置を管理したり、適切な場所にスタッフを配置したりするために、特定の時間帯に誰が店内にいるかを常に把握したいと考えています。RetailNextを導入する前は、店舗では基本的に「クリッカー」を使用していました。
そこで、店長たちはリーダーを指名し、店内の各所を巡回させて、客数計を使ってその店舗にいる人数を数えてもらっていました。しかし、今ではRetailNextのアプリがあります。アプリを開くだけで、在店者数指標を利用して、その店舗に正確に何人の客がいるかを把握できます。これは当社にとって画期的な変化でした。
今では、店長がいつでも、どの日でも、何時でもそのアプリを確認するだけで、その場所に何人の客がいるかを即座に把握できます。そして、それが他の多くの意思決定の原動力となります。例えば、今日が雨の日で、店内に100人しか客がいない場合、その人数に合わせて人員を調整することができます。 つまり、その店舗にそれほど多くのスタッフを配置する必要はないかもしれません。
そうですよね？あるいは、雨の日で、来店されるお客様が傘などの手助けを必要としていると分かっている場合は、フロントに人員を配置すればよいと分かります。 また、このアプリのもう一つの素晴らしい利点は、店舗の入り口にあるカメラ映像をリアルタイムで確認できることです。そこには通常、ヘルプデスクやフロントデスクが設置されています。 ですから、フロントの様子を確認して、誰が店舗に入店しているのか、誰がフロントに配置されているのかを把握し、その情報を基に指示を出すことで、来店時の最初の体験をさらに快適なものにすることができるのです。
そうですね。先ほどおっしゃった、手動でクリック作業を繰り返す必要がなくなり、人手を解放できるという点については、本当に素晴らしい指摘だと思います。以前はそうした作業をしなければならなかったスタッフにとって、これは大幅な時間の節約になるでしょう。その通りです。
それから、映像の活用についてもですね。これもまた、多くの場合、十分に活用されていない側面だと思います。映像を見れば、特定のエリアがどのような様子なのかを簡単に把握できますし、コンプライアンスの観点からも役立ちます。
そのような体験、少なくともその場所への「入り口」において、望ましい状態を確保するために、動画が活用されているような方法はありますか？ 私も、それは物事を捉える上で非常に価値のある方法だと感じています。そうですね。 まず第一に、チームがその「歓迎体験」を提供できるよう体制を整えることだと思います。
しかし、実例として私が目にしたのは、当社の組織体制において、そのカメラにアクセスできるのがGMだけではないということです。 つまり、地域リーダーもカメラにアクセスできるようになったのです。さらに、ある店舗のGMが、同じ地域内の競合店舗の様子をカメラで確認し、店頭のレイアウトを観察している姿さえ目撃しました。これにより、皆が互いの取り組みを把握できるようになったため、ある種の競争心が生まれたのです。
そして、リーダーとして、その状況がどうなっているかを正確に把握できるため、その場で指示を出すことができます。 例えば、入り口に列ができているのが見えたら、フロントデスクの人員を増やす必要があるかもしれません。そうして、入り口での接客体験の管理方法について、即座に判断し、即座に変更を加えることができるのです。この「社内での競争」という点については、とても興味深いですね。そうですよね？
では、一部の店舗の知見やベストプラクティスを他の店舗と共有する取り組みは、成功しているとお感じでしょうか。つまり、一部のゼネラルマネージャーや地域マネージャーが、他の店舗の運営状況を確認できるようになった今、その効果は現れているのでしょうか？ もちろんです。 つまり、ついに彼らは指先ひとつでデータにアクセスできるようになったのです。しかも、自分の店舗だけでなく、システム内の全店舗のデータです。ですから、158店舗すべてが、他の158店舗の状況を把握しているわけです。
これにより、競争が生まれます。アプリを開けば、自分がチェーン全体の中で1番目の店舗なのか、2番目なのか、あるいは50番目の店舗なのかが分かるからです。ですから、間違いなく競争が激化しているだけでなく、「ねえ、私は今ここにいるニューヨークの店舗にいるんだ」という意識も、以前よりはるかに高まっています。 ニューヨークエリアには10店舗以上あります。
ですから、自分の近くにある店舗を確認し、どの店舗の客足が最も多いのか、その理由は何かを把握できます。さらに、その店舗の入り口の様子を見て、1日のどの時間帯であっても、その客足の状況をリアルタイムで確認できるのです。ええ。 実は、私たちは多くの小売業者と提携していますが、データ共有に関しては、しばしば異なる戦略があることに気づきます。つまり、一部の小売業者では、ゼネラルマネージャーや地域マネージャーが他の店舗や地域のデータを閲覧することを許可したくないというケースもあるのです。
そこで、その点に関して、御社ではどのような戦略をとられているのでしょうか？また、データの透明性を非常に重視し、組織全体に可能な限り情報を浸透させようとしているようですね。そこで、その点に関する「デイブ・アンド・バスターズ」の全体的な戦略、およびデータの具体的な利用者についてお聞かせいただけますか。 また、人員配置については少しお話しいただきましたが、組織全体にデータを共有することが非常に有益だったと実感された、その他の事例はありますか？
ええ。私たちの場合、すべての店舗にデータを公開することが重要だと考えています。ご存知の通り、私たちは「楽しさ」を重視するブランドであり、競争を好むブランドでもあります。
ですから、私たちは常に、自分の取り組みを同僚の取り組みと比較し、ゲーム要素を取り入れることで、全員が理解を深め、より多くの集客や業務改善を目指そうとする姿勢を持っています。 ですから、すでにそのような文化が根付いているため、あらゆるデータへのアクセスを許可すること自体、私たちにとって懸念事項ではありませんでした。それに、このアプリは非常に便利です。 私がゼネラルマネージャーや現場のリーダーの一人として店舗にいるとき、iPadや重いものを持ち歩きたくはありません。ですから、そのアプリがあるのは非常に便利で、彼らがいつでもその場でデータにアクセスできるよう支援してくれます。
ですから、全員がアプリを利用できるようにすることは、まさに私たちの戦略の一部なのです。そうは言っても、このアプリは主に店舗のユーザー向けですよね。では、企業レベルや経営陣レベルについてはどうでしょうか？
データはどのように彼らに配信されているのでしょうか。また、あなたが見ているデータに基づいて、上層部ではどのような意思決定が行われているのでしょうか？そうですね。 もう一つ、非常に興味深い活用例として、店舗改装プログラムの際のものがあります。現在、デイブ・アンド・バスターズでは多くの店舗で改装を進めており、開放感のある新しいレイアウトや新しいゲームを導入しています。
この改装の一環として、データを活用することで、各店舗のどこに投資すべきかを正確に把握できるようになりました。デイブ・アンド・バスターズの店舗の多くはショッピングモール内にあり、通常はアンカーテナントとして位置づけられています。複数の入口があり、そのうちの一つは店舗に直接つながり、もう一つはモール内へと通じています。 そのため、直接の入口から入ってくるお客様の人数と、ショッピングモール内から入ってくるお客様の人数を把握するのに役立っています。そうすることで、例えば、店舗の入口のスタイルやデザインを豪華にする際、ショッピングモール側の入口に投資すべきかどうかを判断できます。
あるいは、そのエリアの客足がそれほど多くないため投資を見送り、代わりに、店舗へ向かう人の流れが多く、その入口から店内に入る客の多い正面のデザインに、より力を入れるべきかといった判断ができるのです。 そのような観点から、何か意外な発見はありましたか？例えば、あるGMや店長が想定していた入口と、実際には異なる入口だったといったケースで、投資先に関する戦略を少し変更せざるを得なかったようなことはありましたか？はい。確かにありました。
私たちのシステムには、複数の店舗で5年や10年といった長い間勤務してきたGMが多数在籍しています。 ですから、当然ながら、どの入口に最も多くの客足が集中するかについて直感を持っていますが、最終的に、誰かの直感ではなく、数字という形でデータとして明確に把握できるようになりました。 これが一点目です。そして二つ目は、その店舗に赴任してまだ数年しか経っていない新しい店長もおり、彼らにはまだそのような直感が身についていないということです。そこで、データが役立ちます。
このケースでは、少しアプローチを変えてみます。つまり、顧客エンゲージメントや顧客体験に焦点を当てて、人手の観点から、そのデータをどのように活用できるかについて、先ほど少しご説明いただきました。 しかし、顧客体験を向上させるために、そのデータを活用している他の方法はありますか？顧客のセグメンテーションをもう少し細かく行っているのでしょうか。
エンターテインメント利用客や飲食利用客といった分類について触れられましたが、これに基づいてこれまでに何か発見されたことはありますか？はい。 以前もお話しした通り、正確な来店客数データが得られなかった以前は、エンターテインメント利用を基準とした「ユニーク・パワーカード」と呼ばれるシステムを使用していました。現在では正確な来店客数データが得られるようになったため、実際に店舗に何人の人がいたのか、そのうち何人が実際にゲームを購入したのかが把握できるようになりました。
つまり、その差分が把握できるようになり、そのデータによって、単に食事を目的として来店したのか、それともゲーム用のパワーカードを購入して食事をしたのか、といったことが理解できるようになりました。 こうして、当店舗におけるその顧客セグメントを把握できるようになりました。また、その数値が得られたことで、いわゆる「アタッチ」と呼ばれる戦略を立てることが可能になりました。これは、例えばゲームセンターで1時間過ごした後、ハンバーガーを購入するようお客様を誘導するというものです。 あるいは、お客様が単に食事目当てで来られたと把握できれば、パワーカードを購入してゲームセンターでもう少し時間を過ごしていただくよう、説得することも可能です。
なるほど。では、具体的にどのチームがこうしたデータを活用しているのでしょうか？ 以前、マーケティングや新規顧客獲得の理解を深める上で、このデータが重要な意味を持つとおっしゃっていたと思います。つまり、主に、こうした顧客を「食事」と「娯楽」の両方を楽しむ顧客へと転換するための戦略を検討しているチームが活用しているということでしょうか？
はい。当社組織内には、実に多くのユーザーがいます。マーケティングチームは当然ながらこのデータにアクセスでき、顧客セグメンテーションにも活用しています。間違いなく、運営チームが主なユーザーですが、不動産や建設チームも同様です。
そして、最終的な段階として、人員計画やその他の側面についても、そうした傾向に基づいて、その場その場でかなり迅速に調整できているようですね。 アプリを通じて、主にそのように対応されていることは承知しております。しかし、他にも、例えば非常に混雑していることが分かった場合に人員を増員したり、逆に人員を減らしたりといった微調整を行う方法はありますか？その判断を下す際の戦略には、具体的にどのようなものがあるのでしょうか？
また、店舗でそのようなその場での人員配置の変更を行うには、どの程度のリードタイムが必要なのでしょうか？はい。 店舗の立地にもよりますが、天候は客足に大きな影響を与えます。ですから、残念ながら、外が素晴らしい天気で皆が公園に行きたがっているような日は、デイブ・アンド・バスターズには来ません。
しかし、暑くて晴れている日は、暑すぎて屋内の涼しい場所、つまりエアコンの効いた閉鎖された空間を求めて、皆が店にやって来ます。ですから、これが来店客数を大きく左右する要因となります。とはいえ、これもやはり直感による判断です。お分かりいただけますか？
そこで、店舗責任者は客足を把握しています。わかりますか？「今日は外が102度もあるから、うちの店舗にはもっと多くの客が来るかもしれない」と考えるわけです。しかし、アプリと店内混雑状況のデータがあれば、彼は「なるほど」と理解できるのです。
「今は午後2時で、どうやら私の店舗にはすでに400人ほどのお客様がいらっしゃるようです」と。そうすれば、予備の人員に連絡することができます。「ねえ、今日は20人のサーバー（スタッフ）しかシフトに入っていませんでしたが、あと2人必要になりそうです。」
といった具合です。そこで、バックアップ要員に連絡して、「今日はもう少し人手が必要になりそうです。○○時に来ていただけませんか？」と伝えるのです。
つまり、こうした判断を今や即座に行えるようになったわけです。ええ、それは素晴らしいですね。特に、その場その場で柔軟に変更を加えられるという点については、大変感心しました。
そうしたいと考えている小売業者はたくさんいると思いますが、あなたたちは多くのケースで、本当にリアルタイムに近い形でそれを実現できているようですね。 ええ。でも、それだけでなく、一歩先を見据えて、将来に向けて考えることも大切です。つまり、2025年の残りの期間、さらには2026年にかけてのことです。
今後、この集客データを活用する上で、最も期待している点は何でしょうか？ええ、もちろんです。そうですね、デイブ・アンド・バスターズは、いわゆる「コンプス（同店比較売上）」の数値が命綱であり、他の小売業者も同様です。
ですから、前年同期比（コンプ）こそが、私たちの業績を測る真の指標なのです。 現在、改装中の店舗を数店舗除き、すべての来店客数計測カメラの設置を完了しており、経営陣や本社チームが前年比の業績を的確に把握するために活用できる、この前年比データがようやく得られる日、時間、分が来るのを心待ちにしています。 さらに、AIや機械学習モデルの構築を本格的に進めており、来店客数データも組み込んでいます。つまり、当社の機械学習モデルには、主に3つの重要な要素が活用されています。
1つ目は、言うまでもなく過去のデータ、つまりその店舗の過去の売上高です。2つ目は天候です。先ほども申し上げましたように、天候は店舗への集客に大きな影響を与えます。そして3つ目は、来店客数そのものです。 こうして、ようやくこの3つ目の、非常に重要かつ決定的な変数を手に入れることができました。これにより、前年比の比較を行う際に、予測の精度を向上させることが可能になります。
そして、これもまた非常に強力な要素だと実感しています。そうですよね？ 特に、多くの小売業者は売上高を基に予測を立てていますよね。
しかし多くの場合、売上は、ご存知の通り、すでに発生した結果に過ぎませんよね。ですから、客足こそが、特定の日の売上という観点から見た全体的な商機を示す先行指標となるのです。これは計画立案において非常に有益だと考えます。
ところで、トラフィックが現在、御社のモデルの一部として取り入れられているとおっしゃっていましたね。では、計画の観点から、御社が実施している変更のいくつかは、トラフィックが原動力となっているのでしょうか？ まだ時期尚早かもしれませんが、前年比の傾向を分析するモデルの開発は現在も進められていると承知しています。
しかし、他にどのような影響が見込まれるのでしょうか？例えば、食品・植物部門や飲食部門の計画といった面でも、そうした側面があるのではないでしょうか。ええ。来店客数は、繰り返しになりますが、各店舗をより適切に管理する方法を理解する上で役立つ主要な要因の一つです。
したがって、人件費に至るまで、予測の精度が高まり、前年比の比較が可能になれば、店舗運営においてより適切に管理できる要素の一つとなります。 また、需要の管理も可能です。つまり、的確な予測を立て、需要を把握できれば、それは在庫水準だけでなく、厨房スタッフの配置人数にも反映されます。さらに、飲食部門やポイント交換店舗向けに、どの程度の商品を仕入れるべきかという判断の指針にもなります。
御社の予測については、どのくらいの頻度で更新されているのでしょうか？ そうですね。例えば、年初に予測を立てたとして、年間を通じてデータが収集されるわけですが、それを継続的に見直して予測を更新しているのでしょうか、それともどのようなプロセスを踏んでいるのでしょうか？
ええ。実は、当社では毎日更新しています。当然のことながら、天気や天気予報は、時期が近づくほど精度が高くなります。そのため、それらの予測がどうなっているかを毎日見直したいと考えています。
それに、他にも日々変化する様々な要因があります。ですから、その予測を毎日正確に最新の状態に保っているのです。素晴らしいですね。素晴らしいです。
素晴らしいですね。さて、最後の質問ですが、先ほど計画について少しお話しいただきましたが、将来に向けて、トラフィックデータに関して他に特に期待していることはありますか？はい。 先ほども申し上げましたように、過去のデータや前年比の比較をより的確に把握することは、非常に重要です。
しかし、先ほども申し上げた通り、Dave and Buster'sには比較的成熟したデータエンジニアリングチームも在籍しています。 ですから、モバイルアプリやRetailNextが提供するレポートを活用するだけでなく、データをデータレイクに取り込み、他の要素と組み合わせて活用することで、繰り返しになりますが、ビジネスの実績や成長の機会をより深く理解できるようにしています。この件に関する最後の質問です。 御社のチームでは、それらの間の相関関係や関連性を分析し、その関係の推移を把握した上で、それに基づいて調整を行っているのでしょうか？
はい。もちろんです。当社のデータレイクには、気象データや来店客数、売上データだけでなく、顧客の感情やフィードバックなど、膨大なデータが格納されています。 こうしたデータがあることで、何が真実で何が事実であるかを確かな基盤として把握でき、さらに他の要素も取り入れることで、過去の状況だけでなく、将来どのような方向へ進むべきかについても、より明確な全体像を描き出すことができます。
顧客のセンチメントという側面は、特にモデル開発を進めている段階においては、非常に興味深いですね。 しかし、トラフィックの変化と顧客のセンチメントの変化との関連性を分析することについてですが、トラフィックの傾向の変化と、顧客のセンチメントスコアの変化との関連性を検討し始めることも、将来的にはロードマップの一部となる可能性はあるのでしょうか？はい。まさにそこが、この分析が役立つポイントだと思います。
つまり、来店客数が増加したか減少したかを把握し、それを顧客の感情と照らし合わせることで、店舗の来店客数が多いとき、顧客の感情スコアは高くなっているのか、それとも低くなっているのかを理解できるのです。そして、それはその日の人員配置の管理状況と関連しているのでしょうか？ 例えば、店舗に客が多く、人員配置を適切に管理できなかったために、顧客満足度が低下した可能性があります。その結果、テーブルでの待ち時間が長くなったり、その日は対応すべき客が多かったため、スタッフの一人ひとりが十分に気を配れなかったりしたのかもしれません。
こうした分析を通じて、ビジネスの運営方法をより深く理解する手助けとなるのです。そうですね。これは本当に興味深いことです。特に、顧客体験を確実に一貫させていくという点に直結しています。 人員配置と顧客体験はすべて密接に結びついており、お客様がまた来店したくなるようにし、将来にわたって「デイブ・アンド・バスターズ」の忠実な常連客になっていただくために、それがどれほど重要かということですね。
ええ、その通りです。私たちの目標は、お客様が店舗で素晴らしい時間を過ごし、次回はご家族やご友人を連れてまた来たいと思っていただくことです。そうですね。
さて、本当にありがとうございました。私の質問は以上ですが、本日ご出演いただき、心より感謝申し上げます。また、デイブ・アンド・バスターズのデータ・エンタープライズ担当副社長、アヨトゥンデ・ギブス氏をゲストにお迎えした本セッションにご参加いただいた皆様、誠にありがとうございました。ありがとうございました。
お招きいただき、ありがとうございました。
