AIカメラは、店舗の顧客行動を詳細に分析し、効果的なマーケティング戦略を実現するうえで強力なツールとなります。本記事では、店舗での活用に焦点を当て、AIカメラを用いた顧客行動の分析とマーケティングへの活用方法について詳しく解説します。
なお、以下URLの記事では、店舗だけでなく様々な業界におけるAIカメラのユースケースを説明しています。あわせてご参照いただくことをお勧めします。
この記事で身につくこと
AIカメラを活用した店舗分析について、顧客の行動分析とマーケティングの観点から学ぶことができます
ユースケースを通じて、実際の導入・運用に役立つ知識を得ることができます
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AIカメラによる店舗分析とは
AIカメラの登場により、従来は人手に頼っていた実店舗の顧客行動データを、簡単かつ正確に収集できるようになりました。
しかし、単にデータを可視化するだけでは、売上向上や業務効率化といった目標を達成するのは難しいのが実情です。重要なのは、データから示唆を導き出し、それを基に店舗運営やマーケティングを改善していくことです。
本記事では、まずAIカメラを活用してどのようなデータが取得可能なのかを整理します。その上で、AIカメラで取得したデータが店舗における顧客の行動分析にどう活用できるのか、さらにその結果を受けてどのようにマーケティング活動を高度化できるのかを解説します。
AIカメラで取得できるデータ
AIカメラを活用することで取得できる主なデータには、以下のようなものがあります。
店前通行人数
店舗の前を通過する人の数を把握することで、店舗に入店し得る潜在顧客数を知ることができます。このデータは、来店客数との比較で入店率を算出する際に活用されます。
来店客数
実際に店舗に入店した顧客の数を計測できます。
来店客属性
年齢層や性別など、来店者の基本的な属性データを取得することができます。これにより、ターゲット層に応じた施策の検討が可能になります。
エリアごとの通過人数、立ち止まり人数、滞在時間
店内の各エリアを通過した人数や立ち止まった人数、さらにその場所での滞在時間を把握することで、顧客の店内行動を詳細に分析できます。
棚ごとの通過人数、立ち止まり人数、滞在時間
特定の商品棚の前を通過した人数や、立ち止まって商品の検討をした人数、滞在時間を把握することで、商品配置やプロモーション効果を評価することが可能です。
これらのデータを活用すれば、来店客数を店前通行人数で割った入店率や、POSデータを基にした買上率などを算出できます。AIカメラを活用することで、店舗の売上を構成する「来店客数 × 買上率 × 平均客単価」の各要素を明確に把握することができるのです。
さらに、顧客が来店や購買に至るまでの各ファネルの数値、例えばエリアや棚ごとの通過人数や立ち止まり人数なども詳細に把握できます。これにより、売上向上に向けた具体的な改善ポイントを見つけやすくなります。
顧客の行動分析
では、AIカメラで取得できるデータやPOSシステム上のデータを活用して、どのように顧客の行動を分析することができるのでしょうか。行動分析の目的や手法は多岐にわたりますが、今回は「売上増」を目的とした分析を例に、以下の手順で進める方法について紹介します。
データの準備
まずはデータを整理・整備します。ここでは以下のデータが、日次の粒度で揃っていると仮定します。
店前通行人数
来店客数
来店客属性（男女比、年齢比）
店内各エリアの通過人数、立ち止まり人数
店内各棚の通過人数、立ち止まり人数、手伸ばし人数
購入件数
平均客単価
これらのデータを基に、「行動傾向」を分類するための準備を行います。具体的には、以下のような指標を日次で集計して分析に活用します。
入店率（来店客数 ÷ 店前通行人数）店前通行人数の中から何人が来店しているかを示します。
エリア立ち止まり率（エリアごとの立ち止まり人数 ÷ 通過人数）どのエリアで多くの顧客が興味を持ったかがわかります。
棚手伸ばし率（手伸ばし人数 ÷ 立ち止まり人数）棚に興味を持った人が実際に商品を取った割合です。
買上率（購入件数 ÷ 来店客数）来店客の中で購買に至った割合を示します。
購買までの行動傾向の分類
分析に用いるデータが準備できたら、次は顧客の行動パターンを分類します。ここでは、階層型クラスター分析という手法が多く用いられます。
階層型クラスター分析とは？
階層型クラスタｰ分析は、データを類似性に基づいてグループ化（クラスター化）する分析手法です。この手法では、データ間の類似性の距離を計算し、最も類似性の高いデータ同士を結びつける形でクラスターを形成していきます。
分析手法の細かな説明は省きますが、階層型クラスター分析を行うことで、例えば、以下のようなクラスターに、顧客の行動パターンを分類することができます。
クラスターA: 入店率が高く、特定の棚での手伸ばし率が高い顧客群
クラスターB: 入店率は低いが、立ち止まり率が高く購買率も高い顧客群
このように顧客の行動パターンを分類することにより、購買行動に繋がる傾向を持つ顧客層の把握が進みます。
行動分析結果をもった、マーケティングの高度化
行動分析の結果から得られた示唆は、マーケティング活動の高度化に大いに役立てることができます。たとえば、「購買に結びつきやすい行動傾向」を基にユーザーのペルソナを解釈し、それに該当するユーザーにターゲティングした集客施策を行えば、売上増に寄与しやすい顧客の来店を増やすことが期待できるでしょう。
行動傾向を基にしたターゲティングの例
分析の結果、特定の棚で立ち止まり率や手伸ばし率が高い行動傾向が購買に繋がりやすいと判明したとします。該当の棚が若年層女性の関心を引くような棚だった場合、以下のような施策が考えられます。
SNS広告やデジタルマーケティングを活用し、若年層女性に向けて該当棚の商品をアピールするプロモーションを実施。
該当棚の近くにディスプレイを設置し、来店時に目を引くような工夫をする。
これにより、購買につながりやすい顧客層の来店を促し、効率的な売上向上が見込めます。
マーケティング起点のペルソナ検証
また、逆の視点として、マーケティング施策で想定したペルソナが実際に店舗に来店し、期待した行動を取っているかどうかを検証することも重要です。たとえば、「仕事帰りの20代男性」がターゲットであれば、分析結果から該当する行動傾向を確認し、期待通りの行動パターンが見られるかを検証します。
もし期待と異なる行動が確認された場合、店舗施策やマーケティング活動を修正するきっかけとなります。このように、行動分析はマーケティングと店舗運営を結びつけ、より効果的な活動を可能にするツールとして機能します。
おわりに
ここまで見てきたように、AIカメラで取得可能なデータを活用することで、従来は難しかった顧客の行動分析を実現し、その結果を基にしたマーケティング活動の高度化が可能になります。これにより、店舗運営や売上向上に向けた効果的な施策を立案し、実行することができるようになります。
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