顧客一人ひとりを深く理解した最適なデジタルマーケティング・店舗販促をデータドリブンに伴走支援するCXソリューションNTT東日本が提供する小売業向けサービス

店舗内での人の流れを、既設のカメラ映像とAIで解析し、お客さまが保有するデータと突合して分析します。分析後の人流データからは、店内の混雑状況の告知や入店数カウント、店の前を通った人がどの程度入店するか、店内をエリアに分割したときの混雑検知情報などが得られます。
さらに購買店数や購買単価などのPoSデータと突合すれば、ブランドごとに時間帯別滞在人数を分析して、「午後5時以降はブランドCの接客に注力する」というように効果的な人員配置を行うことも可能です。

• お客さまの来店から回遊・お買い上げまでの行動を可視化

  
• 取得した映像AIデータとお客さま保有データを突合・分析（コンサルティングメニュー）

  

  改善策・効果イメージ

  • 化粧品店でブランド別に時間帯別滞在人数を分析
  • ブランド別の滞在人数から人員配置をエリア単位をマネジメント（例：夕方はブランドCに接客注力）
  • 他ブランドの売り上げを維持しながらブランドCの売り上げを向上

店外の人流データと、GPSを利用した位置データと属性データをかけ合わせて、来訪者の分析に活用します。人口統計といった公開情報も活用して定量化を行い、来訪者のデモグラフィックを精緻化することで、売上向上施策立案に貢献します。
たとえば、性別・年代を分析し、来訪者の推定居住地、推定就業地を元に来訪者を「居住者／勤務者／来街者」に分類し、来訪者のリピーター度合いを定量化することで、商品の配列に活かしたり、特定のターゲットに向けたマーケティング施策を立案することが可能になります。

• 施設・地点分析

  

  ※画面はイメージです。

  • その地点にいた人の性別・年代を分析します。
  • 施設・地点への来訪者のリピーター度合いを定量化します。
  • 来訪者の推定居住地、推定就業地を元に来訪者を「居住者／勤務者／来街者」に分類します。
  • その他、来訪者の他訪問場所分析や商圏分析も行うことができます。
• エリア分析

  

  ※画面はイメージです。

  • 居住人口、昼間人口、夜間人口や滞在者属性を把握します。
  • ターゲットする属性の滞在者が集まっているかをヒートマップで表示します。
  • 性別・年代別・年収別・世帯別構成比などのデータ取得が可能です。