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V-Countの導入を始める前に

来訪者分析は、目的を決めることから始まります。まず、答えたい質問を一つ選んでください。

質問に合わせてソリューションを選ぶ

基本の指標

コンバージョン率は、対象となる購入件数 ÷ 対象となる来店数 × 100 で計算します。同じ店舗、同じ期間で比べてください。売上 ÷ 来店数は来店者あたり売上であり、コンバージョン率ではありません。

V-Countについて

V-Countは2007年に、Demirhan BüyüközcüとUğurhan Büyüközcüによって設立されました。本社はイギリスのロンドンにあります。トルコのアンカラとインドのコルカタにもオフィスがあります。

入口計測の基本仕様

Nano AIは、屋内の入口に設定したラインの通過を数えます。精度は最大99%です。取り付け高さは2.2〜7mです。内蔵の赤外線LEDにより、0ルクスでも計測できます。電源は5VのUSB-C、通信はWi-Fiです。外部のPoEスプリッターも選べます。設置後は、カバー範囲、照明、グループ、混雑時の通行を確認してください。

スタッフの除外

スタッフを数値から外す方法は3つあります。ランヤード、ショルダータグ、モバイルアプリです。スタッフの動きは別に検証し、ルールを統一してください。

売上データとの連携

BoostBIには、ShopifyとNebimのネイティブコネクタがあります。VendPOS、Nayax、ImagineX、QuickBooksとも連携しています。手動での売上取り込みや、範囲を限定したREST APIも利用できます。

レポートの更新

BoostBIのレポートは通常10分ごとに更新されます。リアルタイム設定を有効にすると、最短1分ごとに更新できます。POSデータの取り込みのタイミングは、これとは別です。

料金の考え方

料金はセンサー単位です。ハードウェア、ソフトウェア、設置、連携、サポートを含めて見積もりを比べてください。

小さな試験導入から

代表的な店舗で試験導入を行います。計測ライン、除外ルール、基準となる手動カウントを事前に決めます。混雑する時間帯も必ず確認します。同じ条件の期間どうしを比べてください。ご相談はデモリクエストからどうぞ。

導入を検討している方へ:製品の選び方、試験導入、BoostBIレポートの読み方

ここでは、V-Countの導入を考えている方に向けて、進め方を順に説明します。目的の決め方、製品の選び方、設置の条件、見積もりの見方、試験導入の設計、BoostBIのレポートの読み方を扱います。最後に、検討の段階でよく寄せられる質問をまとめました。

最初に目的を一つに絞る

導入の目的が多すぎると、何を測るべきかがあいまいになります。まずは、いちばん知りたいことを一つ決めてください。

  • 入口を通った人数を知りたい
  • 来店した人のうち、購入した人の割合を知りたい
  • 店内のどこに人が集まるかを知りたい
  • 店の前を通る人のうち、入店した人の割合を知りたい
  • 時間帯ごとの業務量に合わせて、人員を考えたい

目的が決まれば、必要な製品、計測する場所、見る指標が自然に決まります。ほかの目的は、運用に慣れてから加えてください。

目的別の製品の選び方

  • 屋内の入口の人数:Nano AIは、設定した屋内の入口ラインの通過を数えます。
  • 店内のゾーンや動線:Nano Primeは、適切なカバー範囲、設定、ライセンスで、ゾーン、ヒートマップ、滞在、動線を計測します。
  • 屋外の場所:Nano Outdoorは、天候にさらされる場所での計測向けです。
  • 分析とレポート:BoostBIで、センサーのデータを確認し、売上データと組み合わせます。

性別・年齢の分析は、Nano AIの対応する構成と選んだライセンスで、入口の計測と同時に行えます。この分析の性能は、人数の計測とは別に検証してください。

設置場所の条件を確かめる

設置は、店舗責任者が撮影した写真と図面の送付から始まります。V-Countは24時間以内に設置位置をご提案します。高さ、視野、障害物、電源、ネットワークを確認してください。

  • Nano AIの取り付け高さは2.2〜7mです。
  • 赤外線LEDを内蔵しているため、0ルクスの暗さでも計測できます。
  • 電源には5VのUSB-Cを使い、通信はWi-Fiで行います。外部のPoEスプリッターを使う構成も選べます。
  • ほかのモデルには、それぞれの設置仕様があります。
  • 屋内用の仕様は、屋外には当てはまりません。

すべての場所に共通する設置時間はありません。調査の結果をもとに計画を立ててください。

見積もりの見方

料金はセンサー単位です。一部のサブライセンスは、見積もりのBoostBIパッケージに含まれます。API、スタッフ除外、属性分析、待ち行列、ヒートマップは、別に選べる項目です。

見積もりを比べるときは、センサーの価格だけで判断しないでください。ハードウェア、ソフトウェア、設置、連携、サポートを含めた全体で比べます。料金の考え方は料金のページでも紹介しています。

試験導入を設計する

本格導入の前に、代表的な場所で試験導入を行います。次の点を事前に決めてください。

  1. 計測ラインとゾーン:どこを、どちら向きに数えるかを決めます。
  2. 除外のルール:スタッフや業者の扱いを決めます。
  3. カバー範囲:すべての関係する入口が含まれているかを確認します。
  4. 基準カウント:手作業で数える日時と方法を決めます。
  5. 混雑する時間帯:検証に、最も混む時間を含めます。
  6. 合格基準:どの程度の差を許容するかを合意します。

設置のあとは、カバー範囲、照明、グループでの通行、混雑時の流れを確かめます。追加の分析機能は、別に検証してください。

試験導入でつまずきやすい点

  • 空いている時間だけで検証してしまう
  • 一部の入口を計測の対象から外してしまう
  • スタッフ除外のルールを期間の途中で変えてしまう
  • 販促や天候の記録を残していない
  • 合格基準を決めないまま始めてしまう

比べるときは、同じ条件の期間どうしで比べます。販促、天候、営業時間の違いも記録してください。前後の変化だけでは、原因は証明できません。

スタッフの出入りを除外する

スタッフの出入りを数に含めると、来店数が実際より多く見えます。除外の方法は、ランヤード、ショルダータグ、モバイルアプリの三つです。スタッフの動きは別に検証し、除外のルールはすべての店舗でそろえてください。

BoostBIレポートの更新のタイミング

BoostBIのレポートは、通常10分ごとに更新されます。リアルタイムの設定を有効にすると、最短1分ごとの更新が可能です。売上データの取り込みのタイミングは、これとは別です。

売上データの取り込みが終わる前にコンバージョン率を見ると、実際より低く見えることがあります。数値を確認するときは、取り込みが終わっているかを先に確かめてください。

主な指標の計算方法

  • コンバージョン率 = 対象の購入件数 ÷ 対象の来店数 × 100
  • 来店者1人あたり売上 = 純売上 ÷ 対象の来店数
  • 店頭の入店率 = 決めた通行の流れからの対象入店数 ÷ その流れの対象通行数 × 100
  • 労働時間あたり売上 = 純売上 ÷ 支払労働時間

コンバージョン率は、同じ店舗の同じ期間の数値で計算します。スタッフ、繰り返しの入店、返品、取り消しの扱いを事前に決めてください。売上を来店数で割った値は、来店者1人あたり売上です。コンバージョン率ではありません。

労働時間あたり来店数は、業務量を表す数値です。個々のスタッフの成績を示すものではありません。

レポートを読む順番

  1. 全体の来店数と、前の期間との違いを見ます。
  2. 違いが大きい店舗や時間帯を探します。
  3. その店舗のコンバージョン率と来店者1人あたり売上を見ます。
  4. データの欠損や、売上データの取り込みの状況を確かめます。
  5. 販促や天候の記録と照らし合わせます。

毎回同じ順番で読むと、確認のもれが減ります。

数値の変化を試算する例

次は、考え方を示すための仮の例です。予測ではありません。1日の対象来店数が1,000人の店舗で、コンバージョン率が3ポイント上がったとします。1回の取引額を45ドルと仮定すると、1日の売上の増加は1,350ドルになります。30日の月と仮定すると、40,500ドルです。

このように、来店数、コンバージョン率、取引額を分けて考えると、どの数値に取り組むべきかを話し合いやすくなります。実際の結果は、店舗の条件によって変わります。

AI Sales Coachの使い方

BoostBIのAI Sales Coachは、各店舗のデータをもとに、毎週の具体的な提案を示します。店長は提案を確認し、実施するものを選びます。そして、あとで関係する指標を比べます。提案はAIが作成した助言であり、売上の増加を保証するものではありません。

データ連携の選択肢

  • ShopifyとNebimのネイティブコネクタ
  • VendPOS、Nayax、ImagineX、QuickBooksとの連携
  • 売上データの手動の取り込み
  • 範囲を限定したREST API(資料はV-Countから提供されます)

データの扱いを確認する

対応するセンサーは、計測をデバイス上で処理し、分析の結果をプラットフォームに送ります。導入の前に、データの流れ、閲覧の権限、保存期間、接続するシステムを確認してください。技術的な機能だけで、法令への適合が証明されるわけではありません。

導入までの一般的な流れ

  1. 相談:目的、店舗の数、知りたい数値を整理します。
  2. 図面・写真の確認:高さ、視野、障害物、電源、ネットワークを確認します。
  3. 見積もり:センサーの台数、ライセンス、設置、連携、サポートを確認します。
  4. 試験導入:代表的な店舗で、決めた条件のもとに検証します。
  5. 評価:合格基準を満たしたかを確かめます。
  6. 展開:ほかの店舗に広げ、運用のルールを定着させます。

各段階で決めたことは、文書に残してください。あとから関わる人も、同じ前提で進められます。

社内の関係者を早めに集める

人数のデータは、多くの部署が使います。検討の早い段階で、関係者に声をかけておくと進めやすくなります。

  • 店舗運営:シフトや店頭の改善に使います。
  • 営業企画やマーケティング:販促の振り返りに使います。
  • 情報システム:ネットワーク、連携、権限を担当します。
  • 施設管理:取り付けと電源の確認を担当します。
  • プライバシーの担当:データの流れと保存期間を確認します。

試験導入の店舗の選び方

試験導入の店舗は、ほかの店舗の代表になるように選びます。条件のよい店舗だけを選ぶと、展開したときに違いが出ることがあります。

  • 来店の多い店舗と少ない店舗を両方含めます。
  • 入口の形や数が違う店舗を含めます。
  • 売上データを取り込みやすい店舗を含めます。
  • 店長が協力しやすい店舗を選びます。

店舗での基準カウントのやり方

基準カウントは、人の目で数えた値です。センサーの値を確かめる物差しになります。

  1. 数える入口と時間帯を決めます。
  2. 入りと出を分けて記録します。
  3. グループで入る人や、子どもを連れた人の扱いを事前に決めます。
  4. スタッフの出入りを、別に記録します。
  5. 同じ時間のセンサーの値と並べて比べます。

差の割合は、(センサーの値 − 基準カウント)÷ 基準カウント × 100 で計算できます。合計だけでなく、時間帯ごとに比べてください。

店頭の入店率を使うとき

店の前を通る人のうち、何割が入店したかを見るのが店頭の入店率です。計算の前に、分母となる通行の流れを決めてください。どこを通った人を数えるかで、数値の意味が変わります。

店頭の計測について詳しくは店頭前来訪者数分析のページをご覧ください。流れの定義は、全店舗でそろえます。

ゾーンのデータを読むときの注意

ゾーンやヒートマップのデータは、人がどこを通り、どこにとどまったかを示します。何を買おうとしていたかといった意図までは分かりません。

ゾーンの境界は、設置の前に図の上で決め、設置のあとに現場で検証してください。レイアウトを変えたときは、境界の設定も見直します。

店内の人数を把握したいとき

店内に今何人いるかを出すには、関係するすべての出入口を数える必要があります。基準となる人数を決め、ずれや欠損を定期的に確かめてください。店内人数は混雑の目安になりますが、施設の安全手順の代わりにはなりません。安全な定員を決めるものでもありません。

役割ごとにレポートを分ける

同じデータでも、見る人によって必要な情報は違います。役割ごとに、見るレポートを分けると読みやすくなります。

  • 店長:時間帯ごとの来店数、コンバージョン率、忙しい時間帯
  • エリアの担当者:担当店舗の比較と推移
  • 本部:全店舗の傾向と、データの欠損の状況

レポートは短く保ち、次に何をするかを最後に書いてください。

週ごとの振り返りの進め方

  1. 先週の来店数とコンバージョン率を確認します。
  2. 前の週との違いが大きい点を一つ選びます。
  3. 販促、天候、営業時間の記録と照らし合わせます。
  4. 今週試すことを一つ決めます。
  5. 試したことと日付を記録します。

小さな改善を記録しながら続けると、データが運営に根付いていきます。

よくある読み違い

  • 来店者1人あたり売上を、コンバージョン率と呼んでしまう
  • 規模の違う店舗の合計数を、そのまま比べてしまう
  • 売上データの取り込み前に、コンバージョン率を判断してしまう
  • 前後の変化を、施策の効果だと決めつけてしまう
  • 労働時間あたり来店数を、個人の成績として扱ってしまう

待ち行列の計測を加える場合

レジ前の待ちを測りたい場合は、待ち行列管理を検討してください。待ち行列の機能は、見積もりで個別に選べる項目です。入口の計測とは別に、検証の計画を立てます。

店舗の条件ごとの考え方

店舗の形や規模によって、計測の計画は変わります。次のような違いに注意してください。

  • 入口が一つの小さな店舗:入口のラインを正しく設定できれば、来店数をつかみやすくなります。
  • 入口が複数ある店舗:すべての入口を数えないと、合計の来店数がずれます。
  • 天井が高い店舗:取り付け高さが、使うモデルの仕様に合うかを確かめます。
  • 屋外に面した入口:雨や日差しにさらされる場合は、屋外向けの計測を検討します。

計測ラインの決め方

計測ラインは、人がどこを通ったら「入店」とするかを決める線です。位置が少し違うだけで、数える人が変わることがあります。

  1. 店舗の図に、入口と通路を描きます。
  2. 入店とする位置に線を引きます。
  3. どちら向きを「入り」とするかを決めます。
  4. 入口の外で立ち止まる人を数えないよう、位置を調整します。
  5. 設置後に、設定が図と一致しているかを確かめます。

グループでの来店をどう扱うか

家族や友人など、複数人で来店する人もいます。コンバージョン率を計算するとき、グループの一人ひとりを来店として数えると、購入の割合が低く見えることがあります。

グループをどう扱うかは、指標の定義として事前に決めてください。決めたルールは全店舗でそろえ、期間の途中で変えないようにします。グループの計測も、設置後に現場で確かめます。

評価の結果をまとめる

試験導入が終わったら、結果を短い報告書にまとめます。次の項目があると、展開の判断がしやすくなります。

  • 目的と対象の店舗、期間
  • 基準カウントの方法と結果
  • 合格基準との比較
  • 見つかった問題と対応
  • 展開するときの注意点

報告書は、関係者全員で確認してください。問題を次の段階に持ち越さないためです。

本格展開の進め方

試験導入で決めたルールを、そのまま展開に使います。店舗ごとにルールを変えると、比較ができなくなります。

  1. 計測ライン、除外、指標の定義を文書にまとめます。
  2. 展開する店舗の順番を決めます。
  3. 各店舗で、設置後に基準カウントを行います。
  4. データの確認と点検の担当を決めます。
  5. 一定の期間ごとに、ルールを見直します。

指標の定義を文書にする

店舗が増えるほど、同じ言葉を違う意味で使う危険が高まります。指標ごとに、名前、計算の方法、含めるもの、含めないものを書いた一覧を作ってください。定義を変えたときは、日付と理由も記録します。新しい担当者には、最初にこの一覧を渡すと理解が早まります。

毎日の確認を短く保つ

毎日の確認は、数分で終わる内容にすると続けやすくなります。

  • 前日のデータがすべての入口から届いているか
  • いつもより極端に多い、または少ない時間帯がないか
  • 売上データの取り込みが終わっているか

気になる点があれば、その日のうちに担当者へ伝えてください。

比べる期間の選び方

数値の変化を確かめるときは、比べる期間の選び方が大切です。条件の違う期間を比べると、変化の理由を読み違えます。

  • 同じ曜日、同じ時間帯どうしで比べます。
  • 祝日や長い休みを含む期間は、別に扱います。
  • 販促の期間と、販促のない期間を分けます。
  • 営業時間が変わった日は、記録に残します。
  • 天候が大きく違う日は、注記を付けます。

期間を選んだ理由も、レポートに書いておくと読み手が判断しやすくなります。

時間帯ごとの人員配置に生かす

来店数を時間帯ごとに見ると、忙しい時間と落ち着いた時間が分かります。シフトの人数と並べると、業務量と人員の関係が見えてきます。

労働時間あたり来店数が高い時間帯は、一人あたりの負担が大きい可能性があります。シフトを調整したら、実施日を記録し、同じ条件の週どうしで前後を比べてください。変化があっても、シフトだけが理由とは限りません。

販促の振り返りに使う

販促の前後で、来店数やコンバージョン率を比べることができます。比べるときは、販促のない店舗の同じ期間とも並べてください。全体の流れと、販促をした店舗の動きを分けて見られます。

結果は傾向として扱います。前後の変化だけで、販促の効果とは断定できません。

運用のルールを定期的に見直す

店舗の改装、営業時間の変更、入口の追加などで、計測の前提が変わることがあります。ルールは年に一度は見直してください。

見直しでは、計測ラインの図、除外のルール、指標の定義をそろえて確認します。変更した点は、日付と一緒に全店舗へ共有してください。

導入前に社内で決めておくこと

設置の日程を決める前に、次の点を社内で合意しておくと、あとの手戻りが減ります。

  • 最初に見る指標と、その定義
  • データを見る人と、設定を変えられる人
  • データの保存期間
  • 売上データの取り込みの方法と担当者
  • 試験導入の合格基準と、評価の時期

合意した内容は一枚の文書にまとめ、関係者全員に共有してください。

数値だけで判断しないために

人数のデータは、何人が来たか、どこを通ったかを示します。なぜそう行動したかまでは示しません。数値の変化に気づいたら、現場の観察やスタッフの声と合わせて考えてください。事実と解釈を分けて記録すると、あとで振り返りやすくなります。

複数の製品を組み合わせるとき

入口の人数、店内のゾーン、店の前の通行を、組み合わせて見たい場合もあります。その場合も、一度にすべてを始める必要はありません。まず入口の計測を安定させ、次にゾーンや店頭へ広げると、問題の切り分けが簡単になります。製品ごとに設置の仕様と検証の方法が違うため、それぞれ別に確かめてください。

どの製品から始めればよいですか?

いちばん知りたいことで決めます。入口の人数ならNano AI、店内のゾーンならNano Prime、屋外ならNano Outdoorが出発点です。どの場合も、BoostBIでデータを確認します。

試験導入の期間はどう決めればよいですか?

決まった期間はありません。平日と週末、混む時間と空いている時間を含められる期間を選んでください。基準カウントで合格基準を満たしたかを確かめてから、本格導入を判断します。

精度はどう確かめればよいですか?

Nano AIの精度は最大99%です。実際の値は、設置の条件や混雑の状況で変わります。手作業の基準カウントとセンサーの値を並べて、自社の店舗で確かめてください。

売上データがなくても使えますか?

はい。来店数や時間帯ごとの傾向は、人数のデータだけで確認できます。コンバージョン率や来店者1人あたり売上を出すには、売上データが必要です。売上データは手動でも取り込めます。

複数の店舗をまとめて見られますか?

BoostBIでは、複数の拠点のデータを比べられます。比べる前に、計測のルールと指標の定義を全店舗でそろえてください。

屋外にも設置できますか?

天候にさらされる場所には、Nano Outdoorを使います。取り付け、カバー範囲、日差し、通過方向のルール、混雑時の流れを確かめてください。屋内用のNano AIの仕様は、屋外には当てはまりません。

設置の期間は決まっていますか?

すべての場所に共通する設置時間はありません。モデルごとに設置の仕様が違うためです。図面と写真を確認したあとに、具体的な計画をお伝えします。

スタッフ除外の方法はどれを選べばよいですか?

ランヤード、ショルダータグ、モバイルアプリの三つから、店舗の運用に合うものを選びます。どの方法でも、スタッフの動きを別に検証してください。選んだ方法は、全店舗でそろえると比較しやすくなります。

V-Countはどのような会社ですか?

V-Countは2007年に、Demirhan BüyüközcüとUğurhan Büyüközcüが創業しました。本社はイギリスのロンドンにあり、トルコのアンカラとインドのコルカタにも拠点があります。詳しくは会社概要をご覧ください。

まずはここから

まずは目的を一つ決め、試験導入の場所を選んでください。進め方のご相談はデモのお申し込みからどうぞ。

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