店頭には、売上が生まれる前に果たすべき唯一の役割があります。それは「注目」を「入店」に変えることです。しかし多くの店舗は、その最初のコンバージョンを一度も測定しないまま、ウィンドウディスプレイに多額を投資しています。データではなく印象でウィンドウを評価し、成果の出ないディスプレイを何か月も使い続けてしまうのです。
もっと良い方法があります。テストすることです。
誰も測定していない最初のコンバージョン
オンラインでは、インプレッション、クリック、直帰、コンバージョンとあらゆるステップが測定されます。実店舗にも同じファネルがあり、それはガラス（ウィンドウ）から始まります。
- 何人が店頭を通り過ぎるか？
- そのうち何人が足を止め、ウィンドウに注目するか？
- そのうち何人が入店するか？
この「通行者から入店者へ」のステップを測定しなければ、優れたウィンドウと弱いウィンドウを見分けることはできません。最初のコンバージョンを運任せにしたまま、店内の最適化ばかりに労力を注いでいることになります。
店頭A/Bテストの仕組み
- 通行者を測定する。 各店舗の外にある本当の機会を把握し、店舗同士を公平に比較します（にぎやかな目抜き通りの店舗と静かなモール内の店舗を、単純な入店数だけで評価しません）。
- ディスプレイをテストする。 2つのウィンドウコンセプト（クリエイティブ、サイン、照明、プロモーションメッセージの違い）を比較し、それぞれの注目度と入店数を測定します。
- 勝ったものを展開する。 成果の高いディスプレイを自信を持って店舗ネットワーク全体に展開し、次のアイデアをそれと比較してテストします。
最初のコンバージョンを直接測定しているため、スペースに見合わないディスプレイを排除し、すべての店舗で小さな成果を積み重ね続けることができます。
なぜこれほど費用対効果の高い成長施策なのか
店舗の改装や広告キャンペーンは高コストで時間もかかります。ウィンドウテストはそのどちらでもありません。測定コストは低く、ROIは高い。1つの勝ちパターンのディスプレイを多くの店舗に展開できるからです。わずかな改善でも、ネットワーク全体に掛け合わされば、ほとんど費用をかけずに大きな売上増につながります。
Nano AIを使った店頭A/Bテストプログラムでは、最も効果的な店頭を特定して展開した場合、平均で3〜8%のコンバージョン向上が一般的に見られます。しかもキャンペーンや改装に比べて測定コストは低く抑えられます。（成果は立地・交通量・実行内容によって異なります。）
実施に必要なもの
V-CountのNano AIは、通行者数・ウィンドウへの注目度・入店数・オーディエンスの反応という「ドアの外側のファネル」全体を、最大99%の精度で測定します。匿名でカウントし（顔画像は保存せず、GDPR/CCPAに準拠）、プライバシーリスクなく信頼できるデータが得られます。売上データと組み合わせれば、入店をそれを生み出したウィンドウコンセプトに紐づけることができます。店頭アナリティクスについて詳しく見る。
まとめ
どのウィンドウが効果的かを推測するのはやめましょう。最初のコンバージョン（通行者から入店者へ）を測定し、2つのコンセプトをテストし、勝ったものを展開し、それを繰り返す。これは実店舗で最も低コストかつ最速の成長レバーの一つです。
記載のパーセンテージはV-Countのキャンペーンベンチマークに基づくものであり、実際の成果は立地・交通量・実行内容によって異なります。