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コンビニ店員のミスリード

コンビニ店員のミスリード

中村です。

僕は東京の下北沢という街に
住んでいます。

最近、駅の工事が着々と進んでて、
行くたびに通路が変わっているので
最寄り駅なのに迷うことがあります…笑

で、駅の工事が進むのと同時に
駅の周りもどんどん店が増えたり、
店が無くなったりと、
色々と変化が起きています。

気づけばこの街に住み始めてから
8年目に入ろうとしているので、
変わっていくのが
ちょっと寂しい気持ちもあります。

で、、、、

実はそれは今日の話とは関係なく…笑

僕はそんな下北沢にある
『セブンイレブン』によく行きます。

昨日も帰宅前に立ち寄って
飲み物を買い込んできました。

それで、あなたもご存知かもですが、
コンビニのレジには『年齢ボタン』が
ついているんですね。

たしか、、、

ーーーーーーーーーーー
男  女
12 12(12歳以下)
19 19(13〜19歳)
29 29(20〜29歳)
49 49(30〜49歳)
50 50(50歳以上)
ーーーーーーーーーーー

って配列になっていて、
商品を“ピッ”とスキャンしたあと、
最後にこのボタンを押すことで
レジが開く仕組みになってます。

で、いつもいつもコンビニに行くと、
『ボタン適当に押し過ぎじゃない?』
って思っています。

例えば、僕がよく行くコンビニには、
必ず49のボタンを押す店員さんがいます。

たぶんボタンの位置が押しやすいんで、
もう癖になってるんじゃないのかな?

それか僕が本当に30代に
見えちゃってるのか。
(まだ28歳です…。)

で、そもそも年齢ボタンは
何のためにあるのか?って言うと、
『ビッグデータ』を収集するために
使われているわけです。

ビッグデータっていうのは、

・この店舗には20代の女性が多い
・この店舗は30代以上の男性が多い

っていう基本的な情報から、

・50代男性はこんな商品をよく買う
・10代の女性はこんな商品を買う

っていう細かい情報までを統合した
文字通り膨大な量のデータのことです。

つまり、昨日の僕であれば、

・グリコのカフェオレ
・ミネラルウォーター
・ドリンクタイプのR1

を30代男性が23時くらいに買ったよ
って情報が収集されたわけですね。

このデータを機械的に分析して、
新規出店とか商品の配送数とか、
新商品の考案とかとか、
あらゆることに活用しています。

つまり、情報の分析をすることで、
理論上は効率的で無駄が少ない運営を
できるようにしているんです。

でも、ですよ。

そもそも僕って30代じゃないです。

つまり、、、

僕に関して言えば誤ったデータが
そのコンビニからは毎回送られている

ということになるわけです。

そして、同じ様に間違った情報が
たくさん送られているはずですよね。

特に、最近の都内のコンビニは、
外国の方が働いていることが
めちゃくちゃ多いです。

よく聞く話ですが、
外国人から見ると日本人は
幼く見えるって言いますよね?

ってことはもしかしたら、
30代の人を20代として、とか、
50代以上の人を30〜49歳として
データを送っている可能性もあります。

あと、最近の高校生は大人びてるので、
10代であっても20代にしている可能性も
きっとありますよね。

うーん。

そうなるとこのビッグデータって
信憑性はどれくらいなんでしょう?

見た目年齢での判断になると
かなり個人差が出ますよね。

ちなみに、Amazonでの買い物は、
それぞれアカウントに生年月日や
性別を登録しているわけなので、
データの精度はめちゃ高いです。

そうなると、Amazonのデータは、
信憑性も高くなるわけですので、
『データを活用した戦略』が
ガッチリとハマるわけですね。

で、この話は規模がでかいので、
あまりピンとこないかもしれませんが、
個人であっても無関係じゃありません。

例えば、ちょっと質問なんですが、、、

・あなたの見込み客はどんな人ですか?
・どんな人があなたの商品を
買ってくれやすいですか?

少し考えてみてください。

きっと、この質問に対して、
ほとんどの人がイメージだったり、
なんとなくの思い込みで
答えると思うんですよね。

でも、実際に既存客のデータから
共通点を探してみたら、
思っていたタイプの人とは
まったく違っていたってことは
よくある話なんですね。

例えば、、、

初心者向けにやってたつもりが、
実際に講座に来てくれているのは、
すでに起業してある程度
やってきている人だったりとか。

つまり、、、

僕たちはコンビニの店員さんが
なんとなくのデータを集めているのと
同じレベルな曖昧な状態で
見込み客を決めているってことです。

で、その影響で必死に発信しても
どこかズレてしまっていて、
響いてない可能性だってあります。

もしかしたら、顧客名簿を見返したら、
新たな発見があるかもしれません。

すると、これまでとは発信する内容も
変えたほうが良いかもしれません。

ちょっとカチカチな硬い感じの
メールになっちゃいましたね…笑

ビッグデータって話だったので
難しく聞こえるかもしれませんが、

「まだ見ぬ見込み客を探すために
しっかり今のお客様を見つめよう」

っていう簡単な話です。

前にもメールで書きましたが、
商品が売れない=見込み客集めをミスってる
ってことはかなり多いです。

なので、集客にお金や時間を使う前に
その前に「見込み客が誰か?」を
考えてみてくださいね。

オフィスNJ
中村純
(東京・下北沢の自宅から)

PS.

こういった見込み客を決める方法は、
先日、参加者の募集を行った
『リストビルディング集中合宿』で
ガッツリと取り扱っていきます。

とても基本的で最初の最初の話ですが、
めちゃくちゃ重要なテーマなので、
参加者の方は、実は初心者よりも
『わかってる人』が多かったです。

知り合いの起業家仲間からも
「あれすごい魅力的ですね!」とか、
個別に「参加したい」って
連絡をくれたりしています。

あなたが集中合宿に参加する場合は、
参加しなかった方が後悔するほど、
かなりラッキーで重要な企画ですので、
ぜひ、楽しみにしていてくださいね。