今の限界
結果は残りますが、その前の行動は残りません。
- 01
結果しか残らない
POSは決済だけを記録します。入ってから何をしたかは残りません。
- 02
原因を推測する
売上が変わった理由を、経験と推測で埋めています。
- 03
比較が難しい
店舗ごとに条件が違うため、数字を並べて見るのが難しいです。
空間運営
決済の前の行動まで、一つの画面で読みます。
来店・動線・滞在・転換を同じ画面で見ます。
配置・比較・離脱地点・改善効果を、同じ根拠で判断します。
saai insight
本日店舗分析ダッシュボード
午後2〜4時が来店ピーク
- 予想日次売上
- 0.0万
- 累計来店者
- 0人
- 平均滞在時間
- 0.0分
- 棚転換率
- 0%
飲料棚前の滞在時間が通常の2倍です。新製品プロモーションの効果が確認されました。
江南駅店
プロプラン
店舗分析ダッシュボード
午後2〜4時が来店ピーク
エリアヒートマップ
リアルタイムAIインサイトレポート
飲料棚前の滞在時間が通常の2倍です。新製品プロモーションの効果が確認されました。→ 陳列拡大アクションカードを作成しました
店舗ランキング
全12店舗配置
陳列 · レイアウト
どのエリアで止まるか確認。
店舗比較
空間の差
同じ条件で店舗を比較。
離脱地点
来店 · 滞在 · 転換
立ち止まりと離脱を確認。
改善検証
変更前後
変更後の滞在・転換を比較。
必要な分析だけを、選んで有効にします
※ 複数店舗統合ダッシュボード・エージェンティックAIは別途協議のうえ提供します。
- リアルタイムダッシュボード
- エリア別分析
- 来店者動線
- ヒートマップ
- ファネル分析
- CSVエクスポート
ゾーン・什器の判定
一つの画面で、ゾーンと什器まで降りていきます。
リアルタイムの流れから期間の累積へ、さらにゾーンと什器へ絞って見ます。
候補は分析が提案し、確定は運営者が行います。
分析軸
7日時間・人・行動データを同じマップ上で交差させます。
1,576
店舗流入
1,672
ゾーン移動
2.9s
平均滞在
性別・年代の区分はシミュレーションがモデル化した仮想セグメントです。実測した個人属性ではありません。
意思決定の段階
ランチタイムの隠れたスナック需要を入口へ
01 / 07 · 観察
昼どき、短時間の店内回遊が繰り返されます。
素早く入店した一部の来店者は奥のスナック棚まで移動し、長く滞在せず退店します。
観察時間
平日 11:30–13:30
実際のコンビニの運営パターンを参考に作成した例示画面です。データは仮想です。
0s · 顧客0人が移動中
マップツール
什器
- 1通行
- 2流入
- 3滞在
- 4視線
- 5手に取る
- 6購入
今この瞬間、五つのゾーンに人がどう広がっているかを見ます。
仮想空間で作成したシミュレーション例です。実際の数値や成果を示すものではありません。
追加できるデータ
POS・天候・在庫をつなぐと、見るべき地点がさらに絞られます。
お客様が提供する運営データを、空間の来店・動線・滞在シグナルと結合します。
接続データ結果 · 外部変数
- POS · 販売−8%
- 天気 · 気温31℃
- 在庫 · 販促2
お客様から提供されたデータを接続
saai insightなぜ · どこで
飲料棚前の滞在 +100%
比較の問い
どこで、なぜ変わったのか？
結果とシグナルを同じ期間・店舗の基準にそろえ、要因を確認します。
数字を読む基準
条件が違えば数字をそのまま比較しません
店舗の広さ・営業時間・曜日が違えば、同じ数値でも意味が異なります。同じ基準で正規化してから比較します。
今月の売上
3,200万ウォン
似た条件の店舗38店のうち、上位12番目。
来店は増えたのに滞在は減った。何を一緒に確認するか。
自社空間のデータではどう見えるのか、気になる方は
導入のご相談導入3ステップ
導入の進み方
- 初回訪問
現場環境を確認し、最適な画角の既存CCTVを選定・接続します。
- 構成 · 配送
小型AI分析装置を構成し現場へ配送します。
- 2回目訪問
装置を設置し正常稼働を確認後、ダッシュボードを構成します。
初回訪問から約3週間で始められます。現場の状況により日程は調整できます。
分析から実行へ
理由はsaai insightが読み、次の行動はsaai agentが提案します。
インサイトのアクションカード化
飲料の滞在が変われば、saai insightが関連する信号を読みます。saai agentは発注量・仕入先・時期の選択肢を承認用カードにまとめます。
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