こんなお悩みをAIストアは解決します
店舗運営の事業者が抱える課題
- オフライン店舗での来店者行動をKPI化出来ていない
- 店舗レイアウトや棚割を感覚的に決めている
- 顧客に合わせた最適な顧客体験が提供できていない
EC事業者が抱える課題
オフライン店舗に出店したいが、費用や人的リソースに課題がある
ECサイト上だけでは、顧客行動が見えないため、ペルソナの把握が難しい
オフライン店舗とオンライン店舗の連携構築が上手くできない（OMOの構築が課題）
AIカメラで、店舗での顧客行動を可視化
bestat AIストアは
店舗DXを強力に支援
AIカメラを店舗に導入することで、これまで把握できていなかった顧客行動を可視化することができます。
取得した顧客行動データを活用することで、新たな顧客インサイトや店舗運営における改善に結びつけることが可能になります。
活用事例
- 店舗運営に最適な新たな「KPI」を設定することが可能に
- 店舗の状態を数値化することで、店舗運営の「質」をモニタリング、維持できる
- 来店顧客の属性と商品別の顧客行動を紐づけることで、個別商品のマーケティング分析ができる
- 棚ごとに、顧客行動を分析することで、最適な棚レイアウトを発見できる
- 顧客の動線分析によって、最適な店舗レイアウトを発見できる
bestat AIストアによって可視化・数値化できること
- 店前通行量
- 入店率
- 来客人数（延べ人数でなく、実人数）
- 買上率
- 来客属性
- 棚前通行量
- エリア立寄率
- 棚前立寄数
- 滞在時間
- 店内の顧客動線
- 接客率
- 棚割分析
- 商品別魅力度
店前通行量
店舗の入り口にカメラを設置することで、店前の通行量を把握することができます。
活用事例
店前の通行量を把握することで、入店率を把握することができ、店舗前のレイアウトやデザインの改善によって、入店率の改善を図ることができます。
来客人数（延べ人数ではなく、実人数）
店舗の入り口にカメラを設置することで、正確な入店数を把握することができます。買上率（購入客数 ÷ 来店客数）を算出することができます。
活用事例
時間帯や曜日による来客人数の傾向の把握によって、マーケティング・集客の施策の効果を検証することができます。
来客属性
来店されたお客様の顔や服装、同伴人数、等をAIカメラで認識することにより、来客者の年代や性別、購買シーンを把握することができます。
活用事例
来客者の属性を正確に把握することで、店舗のデザインや販売商品が適正かを判断することができます。
棚割分析
棚にある商品を、商品別にどのような「属性」の来店客が、何回「手に取ったか」、「購入したか」を分析することができます。
活用事例
最適な棚レイアウトを把握することができ、棚ごとの売上の最大化を図ることができます。
商品別魅力度
顧客が手にした商品の順番から商品別の魅力度を推測することができます。例えば、来店してから一番最初に手に取った商品は魅力度が高い可能性や棚の中でも、一番最初に手にした商品は魅力度高い、など推測することができます。
活用事例
来客者の属性データを紐づけることで、各商品が設定したペルソナに訴求できているかテストマーケティングを実施することができます。
顧客データをもとに分析結果を表示、レポートの提供
店舗とデジタル空間をつなぐ体験を提供、OMOを推進
手に取った商品に応じて、ディスプレイ・スピーカーを最適化
顧客が手に取った商品をAIカメラが識別することができるため、手に取った商品に応じたディスプレイ画面の表示やスピーカーの再生ができます。
例えば、商品のブランドイメージ動画を流すことで、顧客の滞在時間が上がり、商品をより魅力的に訴求することができます。
顧客属性に応じて、ディスプレイ・スピーカーを最適化
顧客属性（年齢や性別、等）をAIカメラが識別することができるため、顧客属性に合わせた最適なディスプレイ表示やスピーカー再生が可能です。
商品が欠品していた時に、オンラインへ送客可能
商品が欠品していた際に、QRコードをディスプレイかプライスタグに貼り付けておくことで、その場ですぐに購買を促すことができます。
メタバースやパノラマ空間の構築
店舗へ来店することができない顧客向けに、オンライン上で擬似店舗空間としてメタバース空間やパノラマ空間を構築することができます。