データ解析の方法はとても進化していて、ドラッグストアの店内業務改善にも使用されています。ドラッグストア内の映像をAIで解析することによってより業務を効率化することも可能となっています。ドラッグストア内ではお客さんの接客や、品出しや在庫確認などを行います。これらは、タイミングよく行うのが大切です。そのためのタイミングをAI分析によって把握することができます。

医薬品の他にも購入してもらうために

薬剤師としてドラッグストア勤務をする際には、医薬品以外の商品に注目する必要もあります。医薬品購入目的のためにドラッグストアに来店する人もいますし、食料品を購入する目的で、ドラッグストアに来る人もいます。

ドラッグストアに来たついでに食料品を購入してもらう工夫を、ドラッグストアはしています。冷凍食品に対する注目はとても高まっていて、ドラッグストアでも冷凍食品の棚を増やす傾向があります。こうした傾向は過去の売り上げのデータ分析などで知ることができます。

ドラッグストアに勤務する際には、医薬品の知識はもちろん必要ですが、売れ筋の商品に関するデータ分析なども必要となってきます。

データ分析による行動傾向の把握

データ分析をするとお客さんの行動のパターンを知ることもできます。どの売り場にどのくらいの時間滞在したかなど知ることで、お客さんが関心がある商品について知ることもできます。

ドラッグストアでは在庫管理や商品整理や様々なことを行う必要があります。接客タイミングをうまく測ることは、こうした業務効率を高めることになります。データ分析によって接客のタイミングがわかると、その他の業務も効率的に行うことが可能となります。

データを活用して業務効率化させることに対する関心は、ますます高まっています。ドラッグストアにある食品が充実化していくと、コンビニからドラッグストアという流れも出てきています。

競合店の傾向を把握することを考える

同業他社と自社の売り上げは様々な相関が見られます。食料品を取り扱うことが多いドラッグストアと、コンビニエンスストアの売上は相関関係を示す傾向があります。

消費者がどのような行動をするかを把握しておくのは大切です。消費者にとって魅力的な食品があると、コンビニエンスストアに行っていたお客さんがドラッグスターに流れることを想定することができます。ドラッグストアを取り巻く環境は変化しています。

より高度なデータ分析を使用して、売上の最適化を図るドラッグストアはとても増えています。データ分析は売上の最適化の他にも、接客の最適化にも貢献することができます。