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大型スーパー

大型スーパーのエリア別転換率分析

どのエリアの来訪が実際の購入につながるのかを把握し、配置を最適化する方法です。

導入のご相談

先に読むシグナル

結果の前に読む三つのシグナル

エリア別の来訪・購入データが未連動01

エリア別の来訪・購入データが未連動

POS売上とゾーン別の訪問者数が連動していないため、転換率を計算できません。

購入断念の原因が不明確02

購入断念の原因が不明確

訪問したのに購入しなかったお客様が、なぜ諦めたのかを確認しにくい状態です。

実際の画面

こんな画面で確認できます

01 検知 · saai care

エリア別の来訪客数と滞在行動を測定

各エリアを訪問した顧客数・平均滞在時間・商品接触(ピックアップ)頻度を自動測定します。

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

どのエリアの来訪が実際の購入につながるのかを把握し、配置を最適化する方法です。

  • エリア別の来訪客数と滞在行動を測定
  • POS連動のエリア別転換率算出
  • 転換率改善エリアの優先順位提案

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

エリア別の来訪客数と滞在行動を測定

各エリアを訪問した顧客数・平均滞在時間・商品接触(ピックアップ)頻度を自動測定します。

02 · 02 分析 · saai insight

POS連動のエリア別転換率算出

エリア別訪問客数とPOSの該当カテゴリ売上を連携し、エリア別転換率を算出します。転換率が低いエリアの原因診断(滞在時間、ピックアップ対購入率)を提供します。

03 · 03 実行連携 · saai agent

転換率改善エリアの優先順位提案

「Eエリア来訪率は上位30%ですが転換率は下位20%です。価格表示または商品構成の改善が必要」のような優先改善課題を自動提案します。

運営の根拠

現場の場面と結果を一緒に見ます

期待される成果

エリア別転換率の差が示すもの

同じ来店者数でも購入率は70%と20%に分かれます。その差は陳列・価格・商品構成・アクセス性の問題を示します。転換率で改善点を絞れます。

+17%

高利益エリアの転換率

3배

改善課題の把握速度

20개

同時分析可能なエリア数

* 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。

広い店舗で来店者が商品ゾーンへ移動する場面
運営の文脈イメージ · 実際の分析画面ではありません

導入事例

似た現場でどのように機能したかをご覧ください

導入事例を見る

SAAI 3つのコア製品

この空間を3つの製品がどう支えるか

検知・分析・実行連携の3ステップがひとつの流れでつながります。

検知

saai care

見逃せない異常現象をリアルタイムで検知します。

saai care 詳細を見る
分析

saai insight

なぜそれが起きたのか原因と推移を分析します。

saai insight 詳細を見る
実行連携

saai agent

優先順位に応じた次の行動を提案し、人が確定します。

saai agent 詳細を見る
  • 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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