
データ活用による戦略の精緻化
EC
のデータを分析することで、客層ごとの購買パターンや嗜好を深く理
解することができます。この情報を基に、店頭で地域や時間帯ごとに最適な
商 品ラインナ
ップを提 供するなど、ターゲティングをより精緻化することがで
きます。 また、
EC
の売上データを活用することで、店頭の在庫管理を最適
化することもできます。特定の商品が
EC
で人気であれば、店頭でも同様の
需要が見込まれるため、在庫を適切に配置することが可能です。また、需要
予測アルゴリズムにより、シーズンごとのトレンドを早期に把握し、戦略的な
商品展開を実現することにも活かせるでし
ょう。
• Column •
E C で の テ ストマ ー ケ ティン グ
HAKUHODO EC+ が実際に支援した企業の中にも、ECで得られ
たデータを活かし、店頭ビジネスの売上につなげた例があります。 飲料
メーカーが開発中の、既存の商品ラインと一味違う「ポテンシャルが未
知数な新商品」がありました。その商品をECモールで先行販売したとこ
ろ、店頭に比べて「売れたかどうか」の結果が迅速に把握でき、広告結果
の分析から得られた示唆を活かしてPDCAを回すことができました。
その結果、その商品はECモール内でカテゴリランキング1位を獲得。
その実績を基に店頭展開まで行い、店頭ビジネスの売上を支える新たな
柱となったのです。 ECビジネスで得られた豊富なデータや売上成果が
あることで、「この商品で勝負に出る」という意思決定をしやすくなり、
結果的に店頭ビジネ