このトピックのポイント
・接客のポイントは「商品提案・案内」
・商品提案・案内とは「最適」「最短」「気づき」である
・商品提案・案内の接客効果はまだネットショッピングには活かされていない
・WEB接客にも商品提案・案内が必要近年、ECサイトやアプリに導入できるツールが多く登場しています。
「WEB接客」「サイト接客」「接客チャットボット 」など様々ありますが、この接客という単語は、実際の店舗における販売接客をイメージさせるものです。
しかし、実店舗における接客には多様な役割が存在しており、「接客」という定義があいまいなままEC用語として使われている点も否めません。ここでは、接客とは一体どういうことなのか、その定義を噛み砕いていきたいと思います。
目次
◾️接客で大切なことは「商品提案」と「案内」
実際の店舗における接客をイメージしてみましょう。
たとえば、あなたが洋服を買いにお店へと足を運ぶとします。店内にはシャツやズボン、アウター、カバンなどが棚に陳列され、色やサイズごとにまとまって並んでいます。レジ付近には靴下や帽子、ベルトなどの小物類も置かれているかもしれませんね。そんな中、あなたは店内を歩きながら商品を選んでいます。すると、横から店員が声をかけてきます。
「何かお探しですか？」
「そちらは今年トレンドの商品です」
こういった問いかけに答えることで「接客」がスタートします。接客は主に会話を通して行われます。接客時の店員の行動パターンとしては、主にこういったことが考えられます。
- 「客の課題解決のために商品探しをサポート」
- 「希望商品の場所への案内」
- 「商品選びの根拠を提示（人気、売れ筋、年齢適合、予算にあうか）」
- 「商品選びの選択を広げるための類似商品などの紹介」
- 「人気商品などの紹介」
- 「商品の疑問への対応」
- 「店のキャンペーン告知」
- 「特定商品の優先的案内」
- 「購入における疑問、問題への説明」
- 「買っていただいた商品の感想などのリサーチ」
- 「クレームへの対応」
- ……etc
このように、接客は多岐に渡ります。
さらに、これらの行動は大きく５つに分類できます。
- 商品提案、案内
- 購入、疑問への対応
- 情報提示
- リサーチ
- 購入後対応
これらの特徴によって、接客は訪れた顧客の多様な問題を解決させ、結果的に的確な購買へつながっていくのです。この中で特に大きな役割を占めているのが「商品提案」と「案内」であると弊社は考えています。というのも、店舗に訪れる顧客の購入決定において、
「何を買うべきか？」
「ほしい商品はどこにあるか？」
「その商品を選んで正解か？」
こういった疑問を解消することが、購入に最もつながるトリガーになっているからです。商品提案や案内が適切に行われると、購入単価、ついで買い、納得感、探す時間の短縮などに大きな影響を与えることができます。これは顧客の満足度と店舗売上に大きく貢献します。
◾️ポイントは「最適」「最短」「気づき」
さらに、商品提案と案内については主に３つの要素に集約できます。
- 最適化：顧客の課題と商品をマッチング（何を買うべきかに応える）
- 最短化：顧客の課題に対する商品案内（ほしい商品はどこにあるかに応える）
- 気づき：客が知らなかった視点を提供（その商品を選んで正解かに応える）
この３点を実現できれば、店舗の売上に貢献し、ECにおいても優れた購入体験が可能と考えられます。
◾️優れた接客のためには商品理解が大切
接客を具現化するために必要なことがあります。
それは、接客員の商品に対する知識です。
接客員は価格や性能、どの売場に売っているのかなどの情報を把握している必要があり、それによってはじめて「最適」「最短」「気づき」を実現できることになります。逆に言えば、接客員にこういった知識が欠けている場合、顧客が迷いながら商品を選ぶことになったり、購入を諦めて別の店へ流れるという事態にもなりかねません。
買うべき商品が決まっており、陳列場所も把握している場合はスムーズな購入が可能ですが、そうでない場合は商品探索が必要になります。これは購入における阻害要素となり得るため、接客員が商品の細部まできっちりと理解し、顧客の購買行動をサポートすることが大切です。ちなみに、商品を買うきっかけについてはこちらで詳しく解説しています。
◾️ネットショッピングにおける接客は可能なのか？
では、接客はネット上やECサイトでも可能なのでしょうか？
結論から言うと、弊社のSELF for ECであれば可能です。
現在、ネットショッピングにおいては商品提案、案内というものは存在しません。店舗での商品探しは検索という行為に置き換わっています。言い換えれば、検索でしか商品を探し出せない状態です。
検索はユーザー（顧客）自身が商品を探すという行為なため、気づきや納得感を得られない原因となります。探し出せる商品の幅がユーザーの商品知識に依存し、ユーザー側の想像や探し方を偏ったものにしてしまうでしょう。
- 商品探しの間違い
- 商品探しの煩わしさ
- 満足度の低下
- 商品のアンマッチング
こういった事態を引き起こさないためにも、客観的な視点やアドバイスが必要です。
その点、SELF for ECならサイト内にある数多の商品群からニーズにマッチした商品提案を行うことが可能です。ユーザーニーズはもちろん、AIがユーザーの属性データを分析・処理し、客観的な視点でユーザー自身も気づいていないような新たな発見を与えることもできます。会話によってユーザー情報を取得・記憶し、個別にアプローチできるSELF for ECは、言うなればWEB上の接客員として、ECサイトでのユーザーの購買行動をサポートします。
◾️ECサイトやWEB上での接客の課題
SELF for ECの導入においては、実際の数値結果として効果を得ています。
現状、「WEB接客」「サイト接客」「接客ボット」では主に「接客 = 情報提示、購入後対応」に重点を置いています。ですので、結局のところ商品提案や案内が実現できなければ、Web上での接客行為はまだ商品提案ができない片手落ちの状態と言えます。
売上に貢献するためには、お客様を適切に商品に結びつける商品提案・案内が必要不可欠です。今後のECの重要度、成長の加速度を考慮すると、そこを補うシステムは必須と言えるでしょう。
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