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プライバシーAI・映像の匿名化・空間データ分析に関する21件の記事。
流入率 — 立地の問題か、店舗の問題かを見分ける最初の数字
売上が期待に届かないとき、最初に分かれる問いは「場所が悪いのか、店が引き込めていないのか」。POSはこの問いに答えられません。店の前の通行と入店をともに数える流入率が答えます。
平均の裏に隠れた本当の差
店舗平均のデータは、異なる顧客グループの反応を一つにならしてしまいます。性別と年齢層で分けて初めて、本当の差が見えてきます。
見たい形式で自分で設計する
決まったレポート形式だけでは、確認したい質問に正確に答えられないことがあります。条件を自分で設定して、一つのレポートにまとめられます。
あのイベント、本当に効果があったか
イベントが終わると、成功したかどうかを感覚だけで判断しがちです。イベント期間の来店・滞在・関心度を自動で集計すれば、数字で比較できます。
見た人が全員ではない
店内広告の前を通った人と実際に見た人は違います。視聴率を別に測って初めて、広告効果を数字で語れます。
何人が財布を開いたか
全体来店者に対する実際の購入比率を性別・年齢別に分けて見ると、次のキャンペーンのターゲットが見えてきます。
棚一つまで数字で証明する
陳列棚全体の平均では、どの棚が問題かは分かりません。来店からピックアップまでの4段階を棚単位で分けて初めて答えが見えます。
どの段階で取りこぼしているか
来店から購入までは一度に起きるものではありません。段階別の転換率を分けて初めて、どこで顧客が漏れているかが分かります。
陳列棚の中でも差がつく
同じ陳列棚でも上段と中段では視線とピックアップが異なります。棚単位のヒートマップがゴールデンゾーンを見つけます。
こうした事例は、あなたの空間でもつくれます。
導入のご相談来店が多いからといって良いとは限らない
来店者数だけで売り場の成果を判断すると、隠れた宝石を見逃します。来店と滞在率を一緒に見て初めて本当の関心が分かります。
毎日違う流れをつくる時間
店舗の混雑エリアは一日の中でも変わり続けます。ヒートマップを時間順に再生すると、その流れがまるごと見えます。
色一つで関心が見える
店舗地図の上に顧客の動きを色で表示すると、混雑するエリアと実際に関心を集めたエリアの違いが一目で分かります。
複雑な動線を、一つの流れに
陳列棚の間を行き来したすべての動線を並べても、何も読み取れません。サンキー図が太さ一つで主要な流れだけを残します。
最も多く辿られた一本の道
店内のすべての動線を一つずつ見ることはできません。最も多くの客が実際にたどった代表経路一本が、主要資源を配置すべき場所を教えてくれます。
顧客はどこへ動くのか
エリア間の移動量を矢印で可視化すると、関連商品の陳列が実際の動線につながっているかが分かります。
一人の足取りを追う
個々の来店者の移動経路を再構成すると、数字だけでは見えなかった離脱ポイントが浮かび上がります。
エリアに分けると見えてくる答え
店舗をエリアに分けて来店者数と滞在時間を比較すると、同じ店の中でもホットゾーンとコールドゾーンが分かれます。
一本の線で証明する流入
出入口ごとに仮想の線を引き、通過した客数と特性を自動集計すれば、どこに資源を先に配置すべきかがはっきりします。