AIを活用した店舗解析サービス
ABEJA Insight for Retail 3つの特徴
店舗入口から前面の通路に向けてカメラ・センサーを照射し、店前通行量を把握します。
分かること
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店前通行量（時間別 / 日別 / 月別等）
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入店率（来店人数と合わせて取得する必要あり）...等
活用方法
来客人数は、天気や近隣のイベント等外部要因に影響されがちですが、入店率の把握により、店舗前面のVMD変更等による誘客の効果測定が可能です。
店舗入口につけたカメラを用いて、来客人数を高い精度で計測します。POSと連携することで、買上率も把握することが可能です。
分かること
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来客人数（時間別 / 日別 / 月別等）
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買上率（POSの購入客数のデータを取り込む必要あり）...等
活用方法
来客人数を把握することで、店舗毎の課題の抽出や集客施策の効果検証が可能になります。
来店された方の顔画像を捉え、お客様の年代・性別を推定して統計データとして表示します。
分かること
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来店者の年代（10代 / 20代 / 30代 / 40代 / 50代以上）
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来店者の性別（男性 / 女性）...等
活用方法
来店者の属性を把握することで、店舗の商品ラインナップが合致しているか、あるいは呼びたいお客様を呼び込めているかなどマーケティング効果の測定に活かします。
リピート推定
来店客の顔画像を取得することにより、リピーター比率や再来店回数などを測定することが出来ます。
分かること
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来店客の新規顧客 / リピート顧客割合
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リピーターの来店頻度分布...等
活用方法
集客施策により獲得した顧客は新規 / リピートどちらなのかといった効果測定や、顧客満足度を測るためのKPIとしてご活用いただけます。
店内に複数台設置したセンサーを活用して、来店客の入店から購買までの動きを一筆書きに捉え、回遊状況や滞在状況を測定することができます。
分かること
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立ち寄り率
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滞在時間
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接客率...等
活用方法
店舗レイアウトの改善やVMDの定量データによる効果測定、接客の改善に繋げることができます。
店内を撮影するカメラ映像から、店内の特定エリアにおける滞留人数を計測し分析することが可能です。
分かること
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店内の特定エリアにおける滞留人数（時間別 / 日別 / 月別等）
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買上率（POSの購入客数のデータを取り込む必要あり）...等
活用方法
棚変更やVMD施策によって店内特定エリアの滞留人数はどう変化したのか、各エリアにおける滞留人数の変化が売上や買上率にどのように影響したかなどを可視化することで、各種施策による効果検証と改善のサイクルをまわすことができます。
Point2
ABEJA Insight for Retail のPDCA機能で、
店舗施策のデータベースを構築。
店舗ごとの実施施策を登録することで、
施策の効果検証をより簡単に実現します。
データに基づき
店舗の課題を発見
カメラから取得したお客様のデータとPOSのデータを組み合わせることで、
店舗の課題がどこにあるのか、見つけ出すことができます。
顧客行動の数値化で課題が客観的に分かる
顧客行動を数値化して捉えることで購買までのプロセスのどこに課題があるのか、客観的に理解することが出来ます。
データ分析画面
誰でもカンタン・手軽に、店舗データを分析できます。取得した店舗データは、ブラウザ上の管理画面からご覧いただけます。忙しい店長 / 本部の担当者がひと目で店舗状況を確認できる使いやすい画面です。
Point3
カスタマーサクセスによるデータ活用のご支援
カメラ/センサーの設置やデータ提供だけでなく、活用まで支援します。
使い方のご紹介から、お客さまごとに取得される固有のデータについて、データの活用方法のアドバイスを提供しております。
データ活用支援
現場で取得されるデータ活用のアドバイス
ワークショップ
データ活用支援の一環として、 本部社員・現場の方に対してのワークショップを開催
ユーザー会
サービス導入済のユーザー同士による、コミュニティイベントを開催。情報・意見交換の場としてお役立ちします。
週次メール配信
忙しくて管理画面を開けなくても大丈夫。先週取得したデータを、サマリーレポートにして毎週メールでお届けします。どこに課題があるのか、大きく変化した指標は何かを、店舗関係者にお伝えします。
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改善施策の実施や
効果検証をサポート
店舗が行なった施策を登録することで、店舗施策のデータベースを構築できます。 来客人数や来客属性といった店舗データと照らし合わせることで、施策による顧客行動の変化が一目瞭然に。 店舗の成功事例を吸い上げて横展開することで、全ての店舗が最適な施策を行なえるようになります。
「AIスーパーバイザー（β）」は、店舗運営に関わるQAをAIがチャット形式で回答する機能です。
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