【詳細分析】KPI分析で各KPIの相関関係を見る

各KPIの関連性を把握し、施策の具体性を上げる方法をご案内いたします。

概要

各KPIは密接に連携し、一つのKPIにフォーカスし働きかけた際に別のKPIにも影響が及ぶ可能性が高いです。本記事では、代表的なKPIの相関関係例を確認し、KPIが変動した際に正しい行動が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は関連性を持ったKPIに分岐され売上を構成しています。

しかし、連結しないKPI同士でも傾向として特定の変化が起きる場合があるので、ご案内いたします。

・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るので、売上が上がる傾向があります。

・客単価✕購買率

 客単価が高数値であるほど、お客様対応が長期化し、購買率が下がっている傾向があります。

・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、片方が増加した場合、もう片方は下がる傾向があります。

・店内滞在時間✕来店率

 店内滞在時間が増加するほど、お客様の警戒心も低下し来店率が増加する傾向があります。

◯時間帯で数値の変動を確認

図②

図②のように各時間帯で各KPI数値の変動を把握することが可能で、各KPIの関連性も発見することができるでしょう。

【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、平均の数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・評価することが出来ます。

(※企業様POSレジのデータ共有システムによります。)

活用シーン例は、客単価の上昇を目標にしているが、購買率も一定にし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日の行動を評価・改善を毎時間行い、行動修正を図るのが良いでしょう。

◯日別・週別・月別で施策の数値変動を見る

図③

図③のように特定の期間をその他近辺・前年と比較・分析をすることが可能です。

活用シーン例は、特定の期間で施策を実施し、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・行動の質を高めていき、最終的な施策・行動の効果検証を各KPIと比較して分析することで、KPIの関連性と施策による市場の変化を発見出来るでしょう。

活用シーン例は、購買率が減少傾向にある昨今にキャンペーンを実施し、購買率の増加を図ったとします。その効果検証と前後との差を比較し、費用対効果があるかを検証します。

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