[Flow Classic] 詳細分析：KPI分析で各KPIの相関関係を見る

本記事はFlow Classic（旧バージョンのFlow）の内容です。新しいアプリとは画面や機能が異なる場合がございます。

各KPIは密接に連携しており、一つのKPIに働きかけると別のKPIにも影響が及ぶことがあります。本記事では、代表的なKPIの相関関係の例を確認し、KPIが変動した際に正しい行動を取れるようにしていきましょう。

各KPIの関連性

図①（KPIツリー）

図①のように、各KPIは互いに関連しながら分岐し、売上を構成しています。直接つながっていないKPI同士でも、傾向として特定の変化が現れることがあります。代表的な例は以下の通りです。

KPIの組み合わせ	傾向
来店客数 × 購買率	来店客数が増加するほどスタッフ対応が追いつかず、購買率が減少する傾向があります。
来店客数 × 売上	来店客数が増加するほど購買に至るチャンスが増え、売上が上がる傾向があります。
客単価 × 購買率	客単価が高いほど接客が長期化し、購買率が下がる傾向があります。
商品単価 × 買上点数	商品単価と買上点数は反比例する傾向があり、片方が増加するともう片方は下がる傾向があります。
店内滞在時間 × 来店率	店内滞在時間が長いほど、お客様の警戒心が下がり来店率が増加する傾向があります。

各時間帯でのKPI数値の変動を確認することができ、そこからKPI同士の関連性を発見できる場合もあります。

【時間帯別】で設定した場合、カレンダーフィルターを1週間で選択すると平均値がグラフに反映され、当日を選択すると1日の変化をリアルタイムで把握・評価できます。（※企業様のPOSレジのデータ共有システムによります。）

活用例：客単価の上昇を目標にしているが、購買率も一定に保たなければ売上増加は見込めない場合、グラフを確認しながら1日の行動を毎時間評価・改善し、行動修正を図るとよいでしょう。

特定の期間を前後の期間や前年と比較・分析することができます。

活用例①：特定の期間に施策を実施し、前週との数値の変化をグラフで確認します。翌週も変化した数値を意識しながら施策・行動の質を高め、最終的な効果検証を各KPIと比較することで、KPIの関連性と施策による市場の変化を発見できます。

活用例②：購買率が減少傾向にある中でキャンペーンを実施し、購買率の増加を図ります。実施前後の数値を比較し、費用対効果を検証します。