イオン、ネッツトヨタが導入! 来店客の年齢・性別・回遊状況等をAIが分析
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ディープラーニングの画像認識技術を使うことで、店舗における顧客の動きを可視化できるけど、何を可視化して、そこで見えた数字にどのような仮説を立てて、どうアクションして改善し、成果に繋げるかが大切だと思います。
例えばWEBの世界では、広告の指標として、インプレッション、クリック、コンバージョンと成果がでるためのプロセスを可視化できるけど、お店で言うならば、この技術を使って店前通行量（インプレッション）、来店数（クリック数）、購買数を可視化することもできると思います。
お店だと通行量から来店数（来店率）に影響を与えるのは、看板の位置や内容なので、看板にキャンペーン内容を書いて、a/bテストして、より来店率の高まる施策を検証するなど、できることは多そうですね。
フランチャイズなら、本部が定量的データを元に、施策のa/bテストをして、それをノウハウとしてフランチャイジーに提供できれば、本部機能も強くなる気がします。
以下、引用
イオンリテールでは、ABEJA Platform for Retailが集計したデータから、他の時間帯に比べて平日夕方の買上率が落ちていることに着目。従来はスタッフの希望する時間を優先してシフトを決めており、この時間帯のスタッフ配置は1名のみであったため、同社ではシフトの見直しを実施、すると平日夕方の客数が増加し、会員数は昨月比＋200％ほどのペースで、毎月伸びているという。またネッツトヨタ富山ではABEJA Platform for Retailを用いた自動でのメールレポート配信結果を週次で確認することで、仮説・検証により店舗改善に役立てているという。駅前リアル店舗やロードサイド店舗でもAIが分析し、コンバージョン率が分かるというのは非常に興味深いです。ロードサイドで見かける大型ゲームセンターがAIでマーケティングされ、ARやVRのワクワクする楽しいゲームが沢山出てきたら、ゲームセンター業界もまた復活するかもですね。
