期待される成果
テスターの効果をデータで測定する方法
ドラッグストアやビューティーショップではテスターが購入判断に影響します。しかし試行商品・回数・購入転換率は主観で判断しがちです。
+16%
テスターエリアの購入転換率
+34%
テスター接触後の滞在時間
2배
テスターROI測定の精度
* 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テスター体験頻度の未測定
どのテスターを何回試したのか、どの時間帯に接触が増えるのかを把握できません。
02テスター位置最適化の基準不在
どの位置に置けば接触が増えるかを示すデータがなく、勘で配置しています。
実際の画面
こんな画面で確認できます
01 検知 · saai care
テスター接触行動を自動認識
特定商品を手に取る行動、顔に近づけるテスト動作をAIが捉えて回数を集計します。テスターエリアの滞在時間も合わせて測定します。
ⓘ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どの位置のテスターが実際の購入につながるのかを、データで検証する方法です。
- テスター接触行動を自動認識
- テスター接触に対する購入転換率分析
- 最適なテスター配置の提案
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
テスター接触行動を自動認識
特定商品を手に取る行動、顔に近づけるテスト動作をAIが捉えて回数を集計します。テスターエリアの滞在時間も合わせて測定します。
02 · 02 分析 · saai insight
テスター接触に対する購入転換率分析
テスターを体験した顧客のうち該当商品や周辺商品を購入した割合をPOSデータと連携して確認します。時間帯別・テスター位置別の効果比較も可能です。
03 · 03 実行連携 · saai agent
最適なテスター配置の提案
体験頻度は高いが購入転換率が低いテスター商品を識別し、改善方向（価格調整・位置変更・併置商品の追加）を提案します。
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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