データで動かす店舗セールス戦略

2025.5.9

接客の本質は「心の先回り」そのために顧客の「頭の中」を可視化する

データで読み解く“来店動機”の真実

こんにちは、PLAY inc. の四元です。

前回の第3回では、「ECにはどんな種類のデータがあり、それが店舗販売にどう活かせるのか？」というテーマで、検索ワード・閲覧傾向・購入傾向といった“顧客の思考のログ”の存在についてお話ししました。

今回はそこから一歩踏み込み、「来店前のお客様の“頭の中”を、どうやって読み解くか」について解説していきます。

「来店の理由」を見誤ると、すべてがズレる

現場でよくある会話です。

「今日は何をお探しですか？」「いえ、特に……（商品を見ながらスルー）」

このやりとり、実は“会話が成立していない”状態です。
お客様の「本当の来店理由」は、言葉になっていないことが多い。でも、ECデータはそれを教えてくれます。

ECは、来店前の「思考ログ」である

ECサイトでは、お客様の“思考の軌跡”が記録されています。

どんな検索キーワードで流入したか
どの商品ページをどのくらい見ていたか
どの商品を「お気に入り」に入れたか
どの商品をカートに入れて、やめたか

これらの情報を時系列で追うと、「どんな悩みを持ち、どんな選択肢を検討し、なぜ買わなかったのか」が、まるで顧客インタビューのように見えてくるのです。

たとえば：

30代ワーキングマザーが「撥水」「洗える」「ジャケット」と検索していた → 梅雨時期に“通勤服”としての機能性を重視している可能性が高い → 店頭では「これ1枚で雨の日も安心です」と提案を加える

データで“仮想ペルソナ”を設計する

このように検索キーワードや閲覧履歴は、接客前に「その人が何を期待して来ているか」を読み解く材料になります。

これをPLAYでは「来店前期待値」と呼んでいます。

たとえば：

「軽いスニーカー疲れない」→ 歩き回る予定のある人
「黒ワンピース二の腕カバー」→ 体型に配慮したいニーズ
「就活バッグ A4」→ 学生、新社会人向け用途

こうしたデータをもとに、商品ごとに「期待値ペルソナ」を設計しておくと、スタッフは接客時に“何を提案すべきか”を迷わずにすみます。

来店の目的を、POP・SNSに先回りして届ける

この「来店動機を予測する接客」は、接客時だけではなく「来店前」にも活用できます。

たとえば：

◉ECでよく検索されている「防水ジャケット」 → Instagramで「今年も急な雨に負けないコーデ紹介」
◉カート落ち率の高い「高価格帯パンプス」 → LINEで「今なら試着＆相談だけでもOK」など心理的ハードルを下げる投稿

“検索の続き”を、SNSやメルマガで引き継ぐイメージです。

「来店したのに、何も買わなかった」の本質とは？

最後に、よくある“来店したけど何も買わなかった”というケースについて。

これは「接客が悪かった」だけではなく、「お客様の来店動機に対して、何も答えられなかった」ことが原因である場合が多いのです。

データを使えば、

何を見に来たのか（＝関心）
どんな選択肢を考えていたか（＝比較）
何を理由に買わなかったのか（＝不安や不満）

これらの“見えない心の動き”が、見える化できます。