崩れた陳列の立て直し
高VMD基準から外れた什器3件 · 回転の速いカテゴリー
- 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
ドラッグストアの現場の課題
崩れた陳列で先に見ること
VMD遵守
本部のVMD基準は、売場まで届いているか
カテゴリーが多く回転が速いほど、陳列は毎日崩れます。本部の基準が売場でどこまで守られているかを同じ物差しで確認し、どの店舗でも基準どおりに立て直せるよう支援します。
課題を検知saaiが対応
欠品
人気商品の空きを先に
求めるお客様が多い商品ほど、空いた棚はすぐ離脱につながります。欠品のサインをすばやくお知らせし、補充すべき棚を先に確認できるよう支援します。
課題を検知saaiが対応
動線
顧客の動線を運営に反映
人が多く留まる区域と通り過ぎる区域の流れを読み取ります。陳列と配置を点検する根拠をつくり、店舗体験を整えられるよう支援します。
課題を検知saaiが対応
ドラッグストア空間シミュレーション
カテゴリー別の滞在と反応を見ます
スキンケア・テスター・販促売場の訪問と滞在を再生し、次の陳列仮説を比べます。
意思決定の段階
テスター反応を入口のスキンケア・ホットゾーンへ
01 / 07 · 観察
テスターからスキンケアへ進む来店が繰り返されます。
特設売場を確認した後、店内奥のテスターを試し、隣接するスキンケア棚へ移動します。
観察フロー
特設 → テスター → スキンケア
仮想観察データと同一seedシミュレーションによる意思決定例です。
次に変える売場
どの売場から変えるかを、勘ではなくデータで決めます
訪問数と訪問あたりの滞在をあわせて読み、売場ごとに異なる配置替えの優先度を定めます。
関心度
高低
低高
訪問数
推奨アクション
高訪問・高関心
主力商品・プロモーションを優先的に置く候補にします。
* 代表例のマトリクス
自店のアラートも3枚に減らせるか気になったら
導入のご相談崩れた陳列を立て直すとき
陳列・欠品・異常のシグナルを先に知らせます。確認すべき場面だけを送ります。
「商品があまりに多く陳列がよく崩れていました。同じ基準で店舗を見られるようになり、どの店舗でも整った状態を保てるようになりました。」
ドラッグストア運営の店主
多カテゴリー店舗
ファーストビューのヒートマップで20代のお客様の関心エリアを見つけ、HOT ZONEの陳列を調整したドラッグストアは売上が約15%伸びました。
* 導入事例に基づく例。店舗条件により異なる場合があります。
Before · After
クレームを受けてから補充から、切れる前に補充へ
先に気づく運営
saai care · saai insight欠品・棚の異常をリアルタイムで検知し、ゾーン別の関心で陳列を変えます。
- 空き棚・乱れをリアルタイム検知
- 値札の誤り・汚れまで確認
- ゾーン関心(HOT ZONE)で陳列最適化
導入プロセス
パイロットから全店舗まで、3つのステップ
- 01
パイロット
2〜4週間
1〜3店舗で、すでにあるCCTVのまま始めます。
新規機器・初期費用の負担なし
- 02
検証
4〜8週間
KPIのベースラインを定め、改善効果を数値で確認します。
効果がなければ、ここで止めて構いません
- 03
全店舗展開
本部のスケジュールに合わせて
検証済みの運営基準を、全店舗に同じ方法で複製します。
店舗ごとのバラつきなく標準化
* 期間は代表例。店舗数や現場条件により異なります。