ROI事件ファイル No.272｜『BlueHarbor Retailの共感設計』

第一章：在庫はあるのに売れない——データが見えない顧客

NovaEdge FinanceのAARRR事件が解決した翌週、今度は北米から小売チェーンの売上低迷に関する相談が届いた。第二十二巻「再現性の追求」の第272話は、顧客の内面に潜り込み、真のニーズを発見する物語である。

「探偵、我々は在庫を充実させ、価格も競争力があり、立地も良好です。なのに、顧客は買わない。データを見ても、なぜ買わないのかが見えません」

BlueHarbor Retail の最高マーケティング責任者、ボストン出身のエミリー・チェンは困惑を隠せずにベイカー街221Bを訪れた。彼女の手には、膨大な購買データの分析レポートと、それとは対照的に停滞する売上グラフが握られていた。

「我々はニューイングランド地域で衣料品のオムニチャネル小売を展開しています。データ分析には投資してきました。顧客の年齢、購入履歴、閲覧履歴、全て把握しています。しかし、売上は3年間横ばいです」

BlueHarbor Retail の不可解な停滞： - 設立：2012年（オムニチャネル小売） - 店舗数：北米85店舗 - ECサイト：月間訪問者45万人 - 年間売上：280億円（3年間横ばい） - 顧客データ：120万人分の購買履歴 - データ分析投資：年間8,000万円

エミリーの表情には深い焦燥があった。

「問題は、データが『何を買ったか』しか教えてくれないことです。35歳女性がブラウスを買った。その事実は分かります。でも、なぜそのブラウスを選んだのか、何に困っていたのか、何を求めていたのか。データからは見えません」

データが語らない真実： - 購買履歴：商品名、価格、日時（把握済み） - 閲覧履歴：見た商品、滞在時間（把握済み） - 不明：購入の動機、選択の理由、満たされなかったニーズ - 不明：買わなかった理由、迷った要因、期待していたもの

「我々は数字を見ていますが、人間を見ていません」

第二章：共感という出発点——観察とインタビューで洞察を掘る

「エミリーさん、現在の顧客理解は、どのような方法で行われているのでしょうか？」

私の問いに、エミリーは答えた。

「主にアンケートとデータ分析です。年2回、顧客満足度調査を実施し、購買データを機械学習で解析します。『この商品を買った人は、こちらもおすすめ』というレコメンドエンジンも導入しています」

現在の顧客理解（定量的）： - 方法：アンケート（5段階評価）、購買データ分析 - 質問：「満足していますか？」「価格は適正ですか？」 - 回答：数値化された選択肢 - 結果：表面的な評価のみ

私は質的理解の重要性を説いた。

「数字は『何が起きたか』を教えますが、『なぜ起きたか』は教えません。デザイン思考——それは顧客の内面に共感し、真のニーズを発見する技術です」

⬜️ ChatGPT｜構想の触媒

「観察せよ、聞け、共感せよ。答えは数字ではなく、物語の中にある」

🟧 Claude｜物語の錬金術師

「顧客は商品を買うのではない。自分の物語を前に進めるために、商品を選ぶのだ」

🟦 Gemini｜理性の羅針盤

「デザイン思考は発見の旅。発見→定義→創造→テスト、この往復が革新を生む」

3人のメンバーが分析を開始した。Geminiがホワイトボードに「小売業特化型デザイン思考」のフレームワークを展開した。

デザイン思考の4段階： 1. Discover（発見） - 観察とインタビューで深い洞察を得る 2. Define（定義） - 真の問題を言語化する 3. Develop（創造） - 解決策のプロトタイプを作る 4. Deliver（テスト） - 実験し、学び、改善する

「エミリーさん、BlueHarborの顧客の『物語』を発見しましょう」

第三章：観察という窓——数字が語らない真実

Phase 1：深層インタビュー（1ヶ月）

データ分析ではなく、顧客との対話を始めた。

インタビュー対象： - 最近購入した顧客：20名 - 閲覧したが購入しなかった顧客：30名 - 1年以上購入していない顧客：15名

従来の質問（表面的）： 「当店の品揃えに満足していますか？」

新しい質問（深層的）： 「最後に服を買った時のことを、詳しく教えてください。何があって、服が必要になったのですか？」

インタビュー事例1：サラ（38歳、会社員）

従来の理解： - データ：3ヶ月前にブラウス1枚購入（5,800円） - 分類：「ミドル価格帯の定期購入者」

デザイン思考インタビュー：

「なぜその日、ブラウスを買おうと思ったのですか？」

「実は、会社で昇進が決まって。新しい部署で初日に着る服が欲しかったんです。クローゼットを見たけど、『これだ』という服がなくて」

「どんな服を探していたのですか？」

「『できる女性』に見えるけど、『頑張りすぎていない』服。自信があるように見えて、でも親しみやすい。そんな印象の服です」

「店内でどう探しましたか？」

「正直、困りました。たくさん服はあるけど、『昇進初日』という文脈に合う服がどれか分からなくて。結局、店員さんに『会社で着る服』とだけ伝えて、勧められたものを買いました」

「満足していますか？」

「服自体は良いです。でも、本当に欲しかったのは『昇進初日の自分』を応援してくれる服なんです。それが見つかったかは、正直分かりません」

インタビュー事例2：マイク（42歳、IT企業勤務）

データ上の行動： - 週末に店舗訪問、30分滞在、購入なし

インタビュー：

「なぜ店に来たのですか？」

「娘の誕生日プレゼントを探しに。12歳の女の子が喜ぶ服を買いたかったんです」

「なぜ買わなかったのですか？」

「娘が何を好きか、分からなくて。店員さんに聞いたら『今は○○が人気です』と勧められたけど、娘が喜ぶかどうか不安で。結局、Amazon のギフトカードにしました」

Phase 2：行動観察（2週間）

店舗での顧客行動を観察した。

観察事例：週末午後の女性客 - 店内滞在：平均18分 - 手に取った商品：平均5.2点 - 試着：1.8点 - 購入：0.3点（3割が何も買わず帰る）

観察された行動パターン： - 商品を手に取る → 値札を見る → 戻す（繰り返し） - 試着室前で5分以上迷う - スマホで類似商品を検索 - 店員を探すが見つからず、諦めて帰る

Phase 3：洞察の抽出

インタビューと観察から、データが見えなかった真実が浮かび上がった。

洞察1：顧客は商品ではなく、文脈を買っている - 「ブラウスが欲しい」のではない - 「昇進初日の自分を支える服」が欲しい

洞察2：選択肢が多すぎることが障害になっている - 商品数：店舗平均1,200点 - 顧客の悩み：「どれが自分に合うか分からない」

洞察3：店員は商品を売るが、文脈は聞かない - 店員の質問：「どんなデザインがお好きですか？」 - 顧客が答えたいこと：「こういう場面で着たい」

第四章：問題の再定義——顧客が本当に欲しいもの

Phase 4：問題の言語化（Define）

発見した洞察を元に、真の問題を定義し直した。

従来の問題定義： 「顧客は品揃えに満足していない」

新しい問題定義： 「顧客は『自分の物語に合う服』を見つける方法を持っていない」

さらに具体化したペルソナ：

ペルソナ1：「昇進サラ」 - 年齢：30代後半 - 状況：キャリアの転換点 - ニーズ：新しい自分を支える服 - 障害：膨大な選択肢の中で迷子

ペルソナ2：「父親マイク」 - 年齢：40代 - 状況：娘へのギフト選び - ニーズ：娘が喜ぶ確信が欲しい - 障害：娘の好みが分からない

Phase 5：アイデア創出（Develop）

問題定義を元に、解決策のアイデアを発散させた。

アイデア1：「ストーリーベースの接客」 - 店員が最初に聞く質問を変える - 「どんなデザインが好きですか？」→「どんな場面で着ますか？」 - 文脈に合わせた提案

アイデア2：「シチュエーション別陳列」 - 従来：「トップス」「ボトムス」「アウター」 - 新方式：「昇進・転職」「週末カジュアル」「特別な日」 - 文脈で商品を探せる

アイデア3：「ギフトコンシェルジュ」 - 贈る相手の情報を聞き取り - 最適な商品を3点に絞って提案 - 「喜ばれなかったら返金」保証

Phase 6：プロトタイプとテスト（Deliver）

最も有望なアイデアを小規模でテストした。

テスト1：ボストン旗艦店での「ストーリー接客」導入（3店舗、1ヶ月）

従来の接客： 店員：「いらっしゃいませ。何かお探しですか？」 顧客：「ブラウスを見ています」 店員：「こちらが新作です」

新しい接客： 店員：「こんにちは。今日はどんな場面で着る服をお探しですか？」 顧客：「実は、来週から新しい部署で」 店員：「それは素敵ですね！ おめでとうございます。新しい環境で、どんな印象を持ってもらいたいですか？」 顧客：「できる感じだけど、親しみやすく」 店員：「分かりました。では、こちらの3つのスタイルをご提案します。それぞれ、こういう印象を与えます」

結果（1ヶ月後）： - 平均購入点数：0.3点 → 1.8点（6倍） - 平均客単価：2,400円 → 12,500円（5倍） - 顧客満足度：3.8 → 4.7 - リピート率：18% → 42%

テスト2：「シチュエーション別陳列」（1店舗、2ヶ月）

店舗の一角を「昇進・転職」「デート」「週末リラックス」の3つのゾーンに再編成。

結果： - 該当ゾーンでの滞在時間：30%増 - 購入転換率：8% → 22% - 顧客の声：「探しやすくなった」「自分に合う服が見つかった」

12ヶ月後の全社展開成果：

ビジネス指標： - 年間売上：280億円 → 385億円（+37%） - 客単価：2,400円 → 8,900円（3.7倍） - 来店頻度：年1.8回 → 年4.2回 - 顧客満足度：3.8 → 4.8

組織の変化： - 店舗スタッフ研修：商品知識 → 「物語を聞く力」 - 店舗設計：商品分類 → シチュエーション分類 - データ分析：購買履歴 → 「顧客の物語」のパターン分析

第五章：探偵のデザイン思考診断——共感は仕様を超える

ホームズが総合分析をまとめた。

「エミリーさん、デザイン思考の本質は『共感』です。数字は事実を教えますが、共感は真実を教えます。顧客の物語に入り込み、文脈を理解し、本当に欲しいものを発見する。それが真の顧客理解なのです」

24ヶ月後の最終報告：

BlueHarbor Retailは北米小売業界で「顧客理解の革新者」として注目を集めた。

最終的な成果： - 年間売上：280億円 → 520億円（1.9倍） - 営業利益率：5% → 18% - NPS（顧客推奨度）：+12 → +68（業界トップ） - 業界賞：「最も顧客に共感する小売業」受賞

エミリーからの手紙には深い感謝が記されていた：

「デザイン思考によって、我々は『商品を売る店』から『顧客の物語を支える店』へと変わりました。最も重要だったのは、データではなく、人間を見ることでした。今では新商品開発も、店舗設計も、全てが顧客インタビューから始まります。数字は結果を測定する道具ですが、共感こそが革新を生む源泉なのだと理解しました」

探偵の視点——共感という魔法

その夜、顧客理解の本質について考察した。

デザイン思考の真価は、人間中心の発想にある。データは過去を分析するが、共感は未来を創造する。顧客の物語に入り込み、真のニーズを発見した時、それまで見えなかった解決策が見えてくる。

観察し、聞き、共感する。この単純な行為が、ビジネスを根本から変える力を持つ。

「データは『何を』を教える。共感は『なぜ』を教える。そして『なぜ』を知る者だけが、真の価値を創造できる」

次なる事件もまた、共感が企業の未来を切り開く瞬間を描くことになるだろう。

「顧客は商品を買うのではない。自分の物語を前に進めるために、商品を選ぶのだ」――探偵の手記より

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