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小売業におけるコンバージョンの課題
スタッフ配置と来客数のミスマッチ
スタッフのシフトが来客数のパターンと合っていない。ピーク時は人手不足、閑散時は過剰配置。
人員配置のミスマッチが、コンバージョン率5〜10%の損失を招く
コンバージョンの可視化ができていない
売上が落ちているにもかかわらず、来店 → 接客 → 購買のファネルにおいて、どの段階で顧客が離脱しているか把握できていない。
小売業者の80%が、コンバージョンファネルをリアルタイムで把握できていない。
顧客への未対応
来店客が挨拶も接客も受けないまま売場を回遊している。スタッフが顧客と関わっているかどうか、把握するデータがない。
スタッフによる接客不足が、コンバージョンを3〜5%押し下げる。
小売業におけるコンバージョンの課題
スタッフ配置と来客数のミスマッチ
スタッフのシフトが来客数のパターンと合っていない。ピーク時は人手不足、閑散時は過剰配置。
人員配置のミスマッチが、コンバージョン率5〜10%の損失を招く
コンバージョンの可視化ができていない
売上が落ちているにもかかわらず、来店 → 接客 → 購買のファネルにおいて、どの段階で顧客が離脱しているか把握できていない。
小売業者の80%が、コンバージョンファネルをリアルタイムで把握できていない。
顧客への未対応
来店客が挨拶も接客も受けないまま売場を回遊している。スタッフが顧客と関わっているかどうか、把握するデータがない。
スタッフによる接客不足が、コンバージョンを3〜5%押し下げる。
リアルタイムパフォーマンス管理を実現する3つのステップ
既存のCCTVを接続
新たなハードウェアは不要。AIが全店舗の既存カメラ映像を処理。
KPI・目標値の設定
店舗・カテゴリ別に、インタラクション率・接客・コンバージョンの基準値を設定。
Monitor & Benchmark
リアルタイムで店舗間のパフォーマンスを比較。外れ値を即座に深掘り分析。
リアルタイムパフォーマンス管理を実現する3つのステップ
既存のCCTVを接続
新たなハードウェアは不要。AIが全店舗の既存カメラ映像を処理。
KPI・目標値の設定
店舗・カテゴリ別に、インタラクション率・接客・コンバージョンの基準値を設定。
Monitor & Benchmark
リアルタイムで店舗間のパフォーマンスを比較。外れ値を即座に深掘り分析。
リアルタイムパフォーマンス管理を実現する3つのステップ
既存のCCTVを接続
新たなハードウェアは不要。AIが全店舗の既存カメラ映像を処理。
KPI・目標値の設定
店舗・カテゴリ別に、インタラクション率・接客・コンバージョンの基準値を設定。
Monitor & Benchmark
リアルタイムで店舗間のパフォーマンスを比較。外れ値を即座に深掘り分析。
See It in Action
ストアアナリティクスが実際の店舗でコンバージョン最適化をどのように実現するか、その様子をご覧ください。
小売最適化を実現する強力な機能群
販売ファネルの完全可視化
入店から購買までのカスタマージャーニーを完全トラッキング。スタッフ・非顧客のフィルタリングとグループ来店者の識別により、正確な来客数をカウント。
ゾーン・カテゴリ別ヒートマップ
来客数・滞在時間・コンバージョン指標によりゾーンごとのパフォーマンスを評価。不振カテゴリを特定し、店舗レイアウトを最適化。
サービス品質スコアリング
CCTVからスタッフ接客率、挨拶速度、顧客滞在時間、直帰率など、コンバージョンの主要指標を定量化。
スタッフ配置と来客トラフィックの連動
ピーク時間帯の人員配置を最適化。スタッフの配置が来客トラフィックと乖離した際に通知。
小売最適化を実現する強力な機能群
販売ファネルの完全可視化
入店から購買までのカスタマージャーニーを完全トラッキング。スタッフ・非顧客のフィルタリングとグループ来店者の識別により、正確な来客数をカウント。
サービス品質スコアリング
CCTVからスタッフ接客率、挨拶速度、顧客滞在時間、直帰率など、コンバージョンの主要指標を定量化。
ゾーン・カテゴリ別ヒートマップ
来客数・滞在時間・コンバージョン指標によりゾーンごとのパフォーマンスを評価。不振カテゴリを特定し、店舗レイアウトを最適化。
スタッフ配置と来客トラフィックの連動
ピーク時間帯の人員配置を最適化。スタッフの配置が来客トラフィックと乖離した際に通知。
小売パフォーマンスにおける実証済みの成果
+10.2%
コンバージョン率（前年同期比）
SuperSports、100店舗以上
+9.7%
来客者一人当たり売上（前年同期比）
Maison Fashion、150店舗以上
+12.5%
売場面積あたり売上
CellphoneS、150店舗以上
Store Analytics FAQs
What is retail store analytics software?
Retail store analytics software measures customer behavior inside physical stores — including foot traffic, conversion rates, staff interactions, zone performance, and dwell time. It helps multi-location retailers understand why some stores outperform others and identify specific actions to improve results.
When should a retail chain invest in store analytics?
Most chains invest in store analytics when they notice inconsistent performance across locations but can’t identify why. Common triggers include declining conversion rates, inability to measure staff engagement, or reliance on POS data alone — which shows what sold but not why customers didn’t buy.
Does store analytics require new hardware?
Not always. Some platforms, including Palexy, work with existing CCTV cameras — even limited-bandwidth ones. Others require proprietary sensors or dedicated hardware. If you already have cameras in your stores, ask whether the platform can process your existing feeds before purchasing new equipment.
Who uses retail store analytics?
Store analytics is typically used by retail operations directors, regional managers, and store managers in multi-location chains. Operations teams use it to benchmark performance across stores, identify conversion gaps, and align staffing to customer traffic patterns.
How is camera-based store analytics different from traditional people counters?
Traditional people counters measure door entries only. Camera-based analytics uses AI to track the full customer journey — filtering out staff and non-customers, identifying group shoppers, measuring interaction rates, and mapping zone-level behavior. This gives you conversion data, not just headcounts.
Palexy FAQ Reference
What is retail store analytics software?
Retail store analytics software measures customer behavior inside physical stores — including foot traffic, conversion rates, staff interactions, zone performance, and dwell time. It helps multi-location retailers understand why some stores outperform others and identify specific actions to improve results.
Who uses retail store analytics?
Store analytics is typically used by retail operations directors, regional managers, and store managers in multi-location chains. Operations teams use it to benchmark performance across stores, identify conversion gaps, and align staffing to customer traffic patterns.
When should a retail chain invest in store analytics?
Most chains invest in store analytics when they notice inconsistent performance across locations but can’t identify why. Common triggers include declining conversion rates, inability to measure staff engagement, or reliance on POS data alone — which shows what sold but not why customers didn’t buy.
How is camera-based store analytics different from traditional people counters?
Traditional people counters measure door entries only. Camera-based analytics uses AI to track the full customer journey — filtering out staff and non-customers, identifying group shoppers, measuring interaction rates, and mapping zone-level behavior. This gives you conversion data, not just headcounts.
Does store analytics require new hardware?
Not always. Some platforms, including Palexy, work with existing CCTV cameras — even limited-bandwidth ones. Others require proprietary sensors or dedicated hardware. If you already have cameras in your stores, ask whether the platform can process your existing feeds before purchasing new equipment.