こんなお悩みありませんか？
「売上」の結果しか
見えていない
施策の効果が「来客増」か「買上率向上」か判別できず再現性がない
店舗の「報告」が正しいか
判断できない
現場の報告に裏付けがなく
適切な指示が出せない
経験や「勘」から
脱却できない
長年の経験・勘（KKD）に頼った運営で、データ活用の仕組みが作れない
改善の「優先順位」が
不明確
入店・回遊・買上のどこに課題が
あるか分からず、施策が後手に回る
施策が
「やりっぱなし」
施策の効果検証ができず、成功・失敗の
ノウハウが組織に蓄積されない。
「具体策」
が決まらない
課題の特定ができていないため、根拠の
ない施策にリソースを浪費している。
売上の理由はPOSデータには映らない
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ABEJA Insight for Retailは店内のどこで迷い、なぜ棚の前で商品を戻したのか。
POSデータでは分からない「購入までの空白」を可視化することで、感覚に頼らない店舗づくりを実現します。
ABEJA Insight for Retail がつくる
PDCAが回り続けるデータドリブンな仕組み
売場で起きている顧客の行動を起点に
改善と検証を繰り返せる“PDCAのサイクル”をつくります。
店前通行量
時間別 / 日別 / 月別の店前通行量の把握だけでなく、POSデータと連携することで
店舗ごとの入店率も自動で算出し可視化することができます。
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。
ダッシュボード
他項目との相関分析も可能
ダッシュボードでは、売上構成要素のツリー形式で計測結果を掲出。POSデータと連携することで、入店率や買上率といった数字も自動で算出し掲出することが可能です。
データ分析画面では、来店人数の増減が、客単価や売上、買上率など他の指標にどのような 影響をもたらしているかを容易に分析できます。売上増に向けた施策の効果検証などを行うことが可能です。
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ABEJA Insight for Retailが選ばれる理由
データ取得精度の
高さ・安定性
「導入して終わり」にしない
徹底した活用支援
350社以上のAI実装実績の
自社開発プロダクト
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独自のAIアルゴリズムにより、環境に左右されない高精度で安定したデータ取得を実現します。
データの見方、示唆出し、施策立案・実行、
振り返りまでのPDCA定着の実現を支援します。
様々な業界の企業様へAIを組み込んだプロダクト開発・支援から得た、経験・知識をもとにした優れた品質・スピードでの開発体制。
データ活用が現場に定着する理由
KPIを可視化し「店前通行量 → 入店率 → 買上率（POS連携）」という売上の方程式を分解して管理。
本部と現場が同じ数字をもとに改善アクションまでつなげられます。
「AIによる分析」×「カスタマーサクセスによる伴走」により
データから課題特定を行い、具体的な改善アクションの立案・実行をご支援します。
導入事例
実際に導入した企業様に、導入後どんな成果を得られたかを
インタビューいたしました。
株式会社チュチュアンナ 様
入店率・買上率の分析から売上向上施策へ。全国250店舗の運営にデータドリブン文化を浸透
課題
POSデータからは売上以前の顧客行動を把握することが難しく、店舗改善の打ち手を立てづらい
株式会社ヴィノスやまざき 様
施策と店舗スタッフ育成の効果を科学する――「信頼できるデータ」で店舗改善に臨む、株式会社ヴィノスやまざき
課題
売上の増減が『来店客数の増減が理由なのか、接客力の差なのか』の判別ができず、評価と育成が難航
株式会社ICI 石井スポーツ 様
立ち寄り率を数値化し、新規顧客に繋がるMDを発見できた
課題
経験と勘から脱却し、 店舗作りノウハウを蓄積したい
導入までのプロセス
お申し込み〜計測まで最短１ヶ月で、店舗・顧客データの取得が開始できます
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