ジョー・シャスティーン：NRF 2026で開催される本日のファイアサイド・チャットへ、皆様、ようこそ。私は、RetailNextのアドバンスト・アナリティクス担当グローバル・マネージャー、ジョー・シャスティーンと申します。RetailNextをご存じない方のために申し上げますと、当社は、来店客数データを顧客体験の全行程にわたる収益につながる知見へと変換する、業界をリードする小売インテリジェンス・プラットフォームです。 当社のAIを活用したソリューションは、複数の小売分析機能を1つの統合プラットフォームに集約し、測定可能なROIをもたらす戦略的なインサイトを提供します。そして本日、このファイアサイド・チャットの一環として、お客様からの多くの実例に基づくインサイトや、そのデータの活用方法についてご紹介させていただきます。 本日は、Shoe Palaceのデビッド・リザック氏をお迎えでき、大変嬉しく思います。デビッドさん、ご自身について、またShoe Palaceでのご経歴やそれ以前の経歴について、少しご紹介していただけますか？
デビッド・リザック：はい、もちろんです。おはようございます、ジョーさん。お招きいただきありがとうございます。 Shoe Palaceのデビッド・リザックと申します。Shoe Palaceには約6年間在籍しております。店舗が直面し、実際に利用しているいくつかのプラットフォームを統括する機会をいただいております。POSシステムや人員配置計画など、店舗が実際に触れるあらゆるシステムについて、管理する役割を担っています。 それ以前のキャリアでは、スニーカー小売業界に携わっていました。かなり充実した道のりを歩んできたと思います。 キャリアの全期間を通じて、スニーカー小売業界に携わることができました。かつては、ここタイムズスクエアにあるフットロッカーのゼネラルマネージャーを務めていました。要するに、これまでのキャリアを通じて様々なプラットフォームやテクノロジーを導入・検証する機会を得てきました。そして今、Shoe Palaceでもその役割を担っています。
ジョー・シャスティーン：素晴らしいですね。少し話を遡りますが、RetailNextとShoe Palaceは長年にわたりパートナー関係にあります。 そこで、2018年頃の話に戻りますが、Shoe Palaceが来店客数分析ソリューションの導入を決定した際、その背景にある考え方を少しお聞かせいただけますか？また、従来の小売分析から、来店客数に基づいたソリューションへと移行するきっかけとなった要因は何だったのでしょうか？
デビッド・リザック：そうですね、来店客数のデータなしにこのビジネスを行うなんて、想像しづらいですよね？ しかし現実には、そのデータを持っていない小売業者がたくさんいます。かつて、私たちもそのような小売業者の一つでした。そして今でも、同様の過程を再び経ている店舗をいくつか吸収しています。 しかし、当時の「理由」についてですが――スピードメーターのない車で運転することを想像してみてください。どれくらいの速度で走っているか、あるいは売上がどうなっているかを知る唯一の方法は、「感覚」か、隣の車の様子か、あるいは警察に止められることくらいしかありません。 とはいえ、実際のパフォーマンスを正確に測る手段は、実際にはなかったのですよね？ ですから、トラフィックを可視化できるという最初の段階が、そうした透明性をもたらしてくれます。そして、それが私たちの組織にとって、本当に、本当に必要だったものだったのです。つまり、「比較するための基準は何か？」ということです。このような結果が出たとき――実際に私たちはどの程度成果を上げているのでしょうか？
ジョー・シャスティーン：また、あなたが入社した当時、Shoe Palaceではすでにトラフィック管理ソリューションの導入が始まっていたことについても、少しお話しされていましたね。 では、2019年にShoe Palaceに入社された際はどうだったのでしょうか？ すでに一部の集客ソリューションの導入が始まっていた中で、どのような移行が進められていたのか、また、2019年当時のShoe Palaceでの取り組みに、あなたとあなたの役割はどのような影響を与えたのでしょうか？
デビッド・リザック：ええ、当時は組織全体にとって学習の過程でした。というのも、トラフィックデータを年度ごとに比較し始めたばかりだったからです。ですから、この指標が何を意味するのかを、店舗チームや現場のリーダーたちにしっかりと教える必要がありました。 そして、幸いなことに私はその時期に加わることができましたが、実際にこのデータを用いて現状を把握できるようになるのは、過去数年間との比較を通じて初めてのことでした。そこから、「では、どうすれば改善できるのか」という教育プロセスへと移行していくのです。 これは、一連のプロセス全体にわたる教育の連続です。最も難しい点は、私たちがテクノロジーに詳しくなりすぎて、いかに複雑に作り上げようとしてしまうことだと思います。重要なのは、店舗チームにとって分かりやすい形に保つことです。 そして、私が入社した2019年当時、まさにそれが基本方針だったと思います。店舗にとってシンプルに保つこと。来店客数はコントロールできません。ストーリーを伝える上では良い基準ですが、それによって経営陣が「社長、昨日は客足が鈍かったですよ」と言うような状況から脱却できたのです。 今では、それを裏付ける事実があるわけですから、話は別ですよね？ そして、店舗チームのためにそれをシンプルにしようと努めたことが、本当に最も重要なことでした。
ジョー・シャスティーン：その点に関連して、来店客数の分析を導入する際、店舗チームとの連携や導入プロセスはどのようなものでしたか？「シンプルに保つ」とおっしゃいましたが、具体的にはどのように実現されたのでしょうか？小売分析に慣れていない人々にとっては、特に導入初期の段階では、非常に気が重く感じることもあるでしょうから。 では、店舗チームと協力し、彼らが指標に慣れ、不安を感じずに済むようにするには、どのような取り組みをされたのでしょうか？ 実際、店舗チームがセンサーを遮って来店客数を把握できなくなるような事例も目にしてきました。そうした状況をどう乗り越え、データに対する不安を取り除いたのでしょうか？
デビッド・リザック：具体的な方法については後ほど触れますが、特定の指標が改善の主眼となってしまうと、組織全体の包括的な目標を見失ってしまうのです。 新しい指標が導入され、それが非常に確固たるもので、まさに改善すべき対象であるとしても――どんな数値も、ある時点で操作される可能性があります。ですから、この指標を非常に重要視する一方で、組織全体の目標から目をそらさないことが重要です。 私たちが目指しているのは、ビジネスの売上を伸ばすことですよね？ そこで、それをどのように指導するかという点に戻ります。そのレベルでは、シンプルに伝えることが大切です。「昨日、コンバージョン率が10％でした。12％に上げてほしいのです。」 さて、マネージャーやアシスタント、あるいはこのパートタイムのスタッフに、取引件数を来客数で割って計算することを期待できるでしょうか？ おそらく無理でしょう。 ですから、彼らのために簡略化しましょう。「昨日はこの時間帯にこれだけの顧客を成約させましたね。あと1件、成約させてください。」このように、その場の対象者に応じて内容を分解し、少しシンプルに保つという論理こそが、当時の私たちの戦略でした。
ジョー・シャスティーン：素晴らしいですね。また、以前、STAR比率に一部のデータを活用できたことについてもお話しされていましたね。来店客数も活用して開発されたそのSTAR比率について、もう少し詳しくお聞かせいただけますか？
デビッド・リザック：はい。こうした「健全な数値」について話し始めると、スタッフや管理チームの目が本当に輝き出すのがわかります。繰り返しになりますが、あまり複雑にしすぎないようにしつつ、「これがSTARです。これは、あなたと私が働いている間に来店する顧客の数です」と伝えます。 対応できますか？ できませんか？ そして、具体的なイメージを描きながら、「では、もしその比率が20だったとしたら、今この時点で40人の顧客に対応できますか？ 1時間で？ もちろん、できると思いますよ」と説明するのです。 そこで、説明している相手にこう尋ねてみてください。「では、その数が50人だったとしたら、あなたと私で100人まで対応できる自信はありますか？」すると、相手は「うーん、それは多分多すぎますね。無理でしょう」といった反応を示すはずです。そうですよね？ すると、相手はある種の「なるほど！」という気づきを得ます。そこで、逆にこう尋ねてみてください。「もしその比率が10だったとしたら――つまり、あなたと私が働いているこの1時間の間に、20人が店を訪れるということですね」。すると相手は、「ああ、それはちょっと少ないですね」と答えるでしょう。 つまり、ここで重要なのは、そこで無駄に使われている労働時間や人件費を削減する必要があるということです。ですから、来店客数というデータを活用し、その背景を説明できることは、店舗チームが日々の業務をどのように管理すべきかについて、本当に目から鱗が落ちるような気づきとなるのです。
ジョー・シャスティーン：それでは、店舗チームからもう少し高いレベルに話を広げてみましょう。企業レベルでは、データを活用しようとしているさまざまな部門横断的なチームが存在することが多いと存じます。 では、店舗レベルからの賛同を得ると同時に、Shoe Palace内のさまざまな部門横断チームからも賛同を得て、導入されたすべての来店客データに基づいて、彼らがデータを有効活用し、正しい意思決定を行えるようにするには、どのようにされているのでしょうか？
デビッド・リザック：そうですね。私たちの世界では、すぐに3つの柱が思い浮かびます。マーケティングチーム、プロダクトチーム、そしてオペレーションチームです。オペレーションチームについては最後に説明します。というのも、私が最も詳しく知っている分野だからです。 しかし、プロダクトの観点から考えると、実際のトラフィックデータが得られる前に、最も繁盛している市場がどこなのかについて、多くの大きな仮定を立ててしまいます。先ほど、現在ラスベガスに何店舗あるかについて少しお話ししましたが、そこには約20店舗あります。 売上データに基づいて、どの地域に商品を重点的に展開すべきか、あるいはその顧客層がどのような特徴を持つかといった仮定を立てることはできますが、RetailNextが提供してくれる情報を実際に把握していなければ、マーケティングチームが活用できるさらなる可能性を見逃してしまうという盲点があります。 あるいは商品に関して言えば――商品のケースについても同様で、ペア数や組み合わせるアパレルのスタイルについて話す場合と同じです。どのようなケースであれ、当社のチームは来店客数分析や、それに付随する人口統計の詳細情報を活用して、さまざまな施策を講じています。
ジョー・シャスティーン：それから、あなたが最も詳しくご存知の運営面についても触れられましたね。STAR比率もそうですが、運営面では他にどのような側面がありますか？
デビッド・リザック：STARを全店舗網と比較して活用し始めると――当然ながら、当社はカリフォルニア州に店舗が集中しており、テキサス州、アリゾナ州、ネバダ州、フロリダ州といった南部地域にも多く展開しています。これらはすべて、店舗の特性や環境が大きく異なる地域です。 しかし、店舗内の客数と投入している労働力を相関関係から切り離して分析できるようになると、それらの市場間の比較が均一化され、標準化されるのです。 そうすることで、アウトレット店、路面店、ショッピングモール内の店舗といった各店舗間を、よりきめ細かく分析できるようになります。また、当社の運営チームが健全なSTAR比率を特定できることは、人員計画において非常に役立ちます。「路面店にとって、これがより健全な数値だ」とか、「路面店にとって現実的に健全な数値だ」といった判断が可能になるからです。 ショッピングモール内の店舗については、やや高い数値になることを想定しており、それによって各チームはそれに応じた計画を立てることができます。そして、その範囲外の異常値を特定し、生産性を向上させていくのです。
ジョー・シャスティーン：店舗タイプごとの違いや、そのデータをどのように活用されているかという点について、非常に興味深いと思います。コーチングを行う際、ショッピングモール内の店舗か、街中の店舗かによって、期待値の面で何か異なる対応をされている点はありますか？ 異なる店舗環境でデータを活用し、スタッフに具体的な行動を促す際、何か違いはありますか？
デビッド・リザック：結局のところ、常に適切な方法で話し合い、指導を行うことに尽きます。街中の店舗同士を比較してはいけません――私自身、このことを常に意識しています。 当社初の店舗である「バスコム」はサンノゼの中心部に位置し、もう一つの店舗「バレーフェア」はそこから数マイル離れた場所にあります。顧客層や客足の性質など、あらゆる点で両店舗には全く共通点がありません。 そうですよね？ですから、STAR比率や1時間あたりの売上高、賃金比率などを基に、この2店舗を比較するのは公平ではありません。どれも意味をなさないですよね？比較対象としては、類似した他の店舗と照らし合わせる必要があります。そして、それが当社組織全体で実現できている点なのです。 例えば、サンノゼの路面店とヒューストンの店舗を比較し、来店客数と照らし合わせて、その店舗における適正な人員配置について、一貫性のある議論を行うことが可能です。
ジョー・シャスティーン：そうですね。そして、店舗での継続的な改善を推進できる、こうしたさまざまな基準を確立することも極めて重要です。では、最近実施された事例で、こうした基準を活用することでShoe Palaceの各店舗で継続的な改善が促進された例はありますか？また、Shoe Palaceの店舗では具体的にどのような形になっているのでしょうか？
デビッド・リザック：現在、私たちが実現できる最大の改善と成果は、過去の来店客数データを比較対象として活用する際にあると言えます。例えば、私たちは店長たちについて多くの仮定を立てていますよね。当然のことですが。 私たちは自分の店舗を知っています。少なくとも、そう思っているのです。1週間の客動線の流れや、売上が伸びる時間帯、ピークタイムについて、多くの仮定を立てています。そうですよね？ 彼らはこうした仮定を立てますが、私たちはデータやレシート、監視カメラの映像に立ち返ります。 そうすると、データからはこう見えてきます――「おや、もしかしたらチャンスがあったかもしれません。ここは客足がより多かった時間帯です。ここにはさらなる機会があったのです」。そして、それによって「さあ、事実に基づいて考えましょう」と言えるようになるのです。 数字は嘘をつきませんよね？ そして実際、これは2018年から2019年、2020年にかけての適応プロセスに遡ります。最初はシステムに「教える」ようなものでした。今では、もはや「教える」という会話というよりは、「どこを見ればいいのか、真実はどこにあるのか」が分かっているという状態です。
ジョー・シャスティーン：それでは、最後の質問です。先ほども触れましたが、データの統合についてです。データを他のデータソースに統合し、既存の他の指標と組み合わせて活用するプロセスは、どのようなものでしたか？ それを活用し、さまざまなツールやプラットフォームを導入する過程で、どのような経験がありましたか？
デビッド・リザック：はい。そうですね。RetailNextは、当然ながら、他のいくつかのパートナー企業と素晴らしい提携関係を築いており、その一つがStoreForceです――今日、彼らもここにいると思います。しかし、私たちはそれを全店舗で効果的に活用できています。 繰り返しになりますが、経営陣がしばしば見落としてしまう「パワーアワー」や「ピークタイム」、そしてビジネスチャンスを特定できるようになった点に話を戻すと、STARデータを導入し、それを1時間あたりの売上高と組み合わせ、さらに店舗の床面積に換算することで、特定の場所で顧客がどこを素通りしているのかを特定できるようになったのです。 こうしたデータをすべて一元化された場所に集約したことで、私たちは大きな成果を上げることができました。
ジョー・シャスティーン：素晴らしいですね。デイビッドさん、Shoe Palaceの設立から今日に至るまでの7年間の道のり、データエクセレンスへの取り組み、その進化の過程、そしてそれが各店舗での継続的な業績向上と改善をいかに牽引しているかについて、詳しくご説明いただき、誠にありがとうございました。本日はお時間をいただき、心より感謝申し上げます。
デビッド・リザック：お招きいただき光栄です。ありがとうございました。
