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プレミアム完成車ショールーム実証事例対象 · ブランドCXチーム · ショールーム運営チーム

スタッフが目で数えていたものを、カメラが数える

家族連れかどうか。人によって違っていた基準を機械に移し、手作業の集計と突き合わせて確かめました。

課題から結果まで

課題
現場スタッフが観察して手で分類し、集計していました。接客中は取りこぼし、観察者によって基準が揺れました。
適用・測定
ショールームでは来場者数 · 動線 · 滞在時間 · ファネルを、すでに saai insight で測っていました。残っていたのが顧客タイプです。接客と商談を並行するスタッフが、すべての来場者をその場で記録するのは難しく、誰が見るかによって集計が変わりました。ブランドのCXプラットフォームが使う分類基準に合わせてAI分類をつくり、既存の手作業集計と並べて突き合わせたうえで切り替えました。

saai insight

測定結果
AIが映像からグループ単位で分類し、統計をつくります。スタッフは商談と接客に時間を使います。

顧客タイプ分類 · 来場者数 · 動線 · 滞在時間 · ファネル

使う機能

現場での手作業の分類·集計 → AIによる自動分類·統計生成

変わったこと

現場検証

適用前の手作業集計の結果とAI分類の結果を並行比較

検証方法

現場検証

匿名化したうえで分析。顔認識·個人特定はありません

個人情報

根拠と適用範囲

02 検証実証事例対象 · ブランドCXチーム · ショールーム運営チーム

導入の成熟度

  1. 導入検証
  2. 本導入
  3. 展開

検証の出典

適用前の同じ期間の手作業集計の結果とAI分類の結果を並行比較して精度を確かめたうえで切り替えました。拠点名と分類基準の詳細は非公開です。

プレミアム完成車ブランドのショールームにおける実際の事例です。拠点名と分類基準の詳細は顧客保護のため公開しません。

顔を判別せずに人数を数えます

顧客タイプを分けるには人を見る必要があるように思えますが、この事例が見ているのは人では なく形と動きです。映像は分析の前に匿名化を通り、個人を判別できる情報が消えた状態で 渡されます。顔認識も個人特定も行いません。残るのは、何人が一緒に動いたのか、そのまとまり がどの区域にどれだけ留まったのかです。

ですからこの事例が生み出すのは個人の記録ではなく統計です。何を変えるかは、その統計を 読んだショールーム運営チームが決めます。

匿名化の仕組みは匿名化技術にまとめています。

関連報道: ディーピングソース、自動車ショールームの顧客タイプ集計をAIで自動化

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