期待される成果
標準陳列が常に正解ではない理由
フランチャイズの陳列基準は全国平均の販売データをもとに設計されます。オフィス街・住宅街・学生街では顧客構成と購買パターンが異なります。行動が分かれば自店の需要に合わせられます。
+18%
陳列最適化後の売上増加
+31%
ピックアップ率上昇品目の転換率
3주
初回インサイト導出期間
* 数値は実際の運用事例を説明する例であり、現場条件により異なります。
先に読むシグナル
結果の前に読む三つのシグナル
01購入直前の断念行動を把握できない
商品を手に取って戻す行動はPOSに記録されません。興味はあるものの価格や容量、パッケージなどが購入を妨げているサインを把握できません。
02陳列改編の効果を測定できない
棚の位置や商品を変えても、効果をデータで証明できません。
03注目度の低い商品エリアを認識できない
お客様がほとんど通らない死角に棚がある場合もあります。店内を実際に見続けなければ、どのゾーンが見落とされているか分かりません。
実際の画面
こんな画面で確認できます
01 検知 · saai care
エリア別の顧客接触パターンを認識
各棚の前で顧客が立ち止まる頻度・商品を手に取る回数・滞在時間を自動で捉えます。ピックアップ後に戻す行動も記録し、購買前段階のデータを収集します。
ⓘ画面は例であり、実際のサービスと異なる場合があります。
Before · After
結果を後から確認する運営から、シグナルを先に受け取る運営へ
先に気づく運営
saai care · saai insight · saai agent顧客行動データをもとに、どの陳列が実際に売上を伸ばすのかを検証する方法です。
- エリア別の顧客接触パターンを認識
- 棚別の転換率・注目度分析
- 陳列最適化の提案を自動送信
判断フロー
シグナルから実行連携まで、根拠をつなぎます
01 · 01 検知 · saai care
エリア別の顧客接触パターンを認識
各棚の前で顧客が立ち止まる頻度・商品を手に取る回数・滞在時間を自動で捉えます。ピックアップ後に戻す行動も記録し、購買前段階のデータを収集します。
02 · 02 分析 · saai insight
棚別の転換率・注目度分析
棚別の訪問率・平均滞在時間・ピックアップ対購入転換率を把握します。陳列改編前後の効果をA/Bテスト形式で比較し、どの配置が効果的かをデータで確認します。
03 · 03 実行連携 · saai agent
陳列最適化の提案を自動送信
週間インサイトレポートに「C棚のピックアップ率は高いが転換率が低いです。価格または包装の検討を推奨します」といった実効的な提案が含まれます。
運営の根拠
現場の場面と結果を一緒に見ます
- 特許103件の技術検証
- SOC 2 · PIPA 認証・遵守
- 累計1,700台以上のカメラ接続
- 8+ パートナーブランド
私たちの空間にも適用できますか？
現在のCCTV環境と空間の規模をお知らせください。適用の出発点を一緒に検討します。
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