従来、店頭にて取得できる顧客データは店舗全体の来店者数と商品を購入した顧客情報だけだった。
Idein株式会社と株式会社そごう・西武は共同で、そごう大宮店にてフロアをまたいだ来店客の行動・目的を可視化する実証実験を2023年5月30日~9月30日の期間、実施する。実証実験は2022年から実施しており、今回で3回目となる。
過去2回のAIカメラを用いた実証実験では、特定フロアにおける時間帯ごとの来店者数とその顧客属性の推定情報が取得できるようになった。そして、取得したデータを基にした品揃えや催事の開催などに取り組むことで、新たな顧客の取り込みに繋がるなど一定の成果が出ているという。
今回の実証実験はそれらを発展させた取組みとして、来店客の行動を可視化し、EC同様に顧客の解像度を上げることを目指す。その分析結果をもとに、品揃え・店舗レイアウトの改善を図り、顧客体験価値の向上につなげる。
今回の実証実験では、IdeinのActcastに繋がったAIカメラを19台使用しており、取得したいデータ(来店数、属性(性別・年代)、来店客のフロア間行動履歴(店舗内の位置、買い回りの順序、滞在時間)など)に応じてAIアプリを入れ替えることができる。今回は従来の人物の属性分析アプリから行動分析アプリにAIを入れ替えて実施した。
行動分析に用いているReIDは、顔の特徴点をベクトルデータ化してIDを付与することで、同じ顔の特徴を持つ人物が各フロアのカメラに映った場合に同一人物であることを識別できる技術である。これを活用し、来店客の属性を推定するとともに、来店当日のフロアをまたいだ移動履歴を分析することで、年代別・性別来店客の目的が食品フロアへの目的購買なのか、非目的購買(ついで買い)なのかなどが可視化できるようになる。
このことから、20代の来店客は食品売場以外のフロア(上層階のロフトなどの専門店や化粧品売場)を目的として来店し、ついでに食品フロアに立ち寄る「非目的買い」の傾向が強いことが推測される。そこで、店内を回遊する20代の「ついで買い」をさそう仕掛けを実施すると同時に、目的を持って食品フロアに来店してもらうために20代の来店客に向けた品揃えや催事を開催し、若年層顧客の取り込みを目指すことが有効と考えられるとした。
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