店舗運営においては、店舗に来店されたお客様の情報を様々な角度から収集・分析することが重要です。

これまで、オフライン店舗分析の領域では、POSレジやカード会員・アプリ会員の登録情報などから「顧客属性」や「商品購入履歴」を把握することは可能でしたが、店舗への訪問客に関するデータをネットショップのウェブ解析のように深く掘り下げて分析することはできませんでした。

しかし、AIカメラ（AIセンサー）の導入により、従来の店舗計測では見えなかった来店されたお客様一人ひとりの属性や各商品の前に立ち検討する客層などを、分析できるようになりました。

AIセンサーで取得するデモグラフィック（人口統計）データ

指標①　来店客の「男女比率」

当社のサービスで取得できる属性のひとつに、来店客の性別（男性／女性）があります。

指標②　来店客の「平均年齢」と「年齢層」

来店客の平均年齢や各年齢層の割合を算出します。

男女別の平均年齢、各年齢層における男性・女性の割合なども求めることができます。
例えば、男性 13～17 歳は5%、女性 18～24 歳は25%…というように属性を集計することができます。

サービスの特徴

1. 店舗やエリアごとの属性比率を取得可能：当社サービスの特徴として、店内に複数のAIセンサーを設置することで、来店客全体の属性だけでなく、指定したエリアごと（※1）に属性を取得することが可能です。
2. レポートのダウンロード：取得したデータは、弊社のレポートで、日次・週次・月次（※2）で確認することが可能です。データは簡単にエクスポートでき、POSデータや貴社の既存の分析データと組み合わせて、より詳細な傾向分析を行うことができます。
3. 見やすいUIデザイン：該当期間の集計結果を画面に表示します。データをグラフや表でわかりやすく可視化することが可能です。

※1 場所はブランド単位、店舗単位、店舗内のエリア単位まで、複数のロケーションを選択できます。
※2 指標の種類により更新頻度が異なります。

こんな課題解決におすすめ

1. 入店したお客様の男女比、年齢層を知りたい
2. 時間帯や曜日ごとの推移を見たり、過去の数値と比較したい
3. 購入したお客様とそうでないお客様の属性にギャップがあるかどうかを知りたい
4. ターゲットとする世代のお客様が実際に来店しているかどうか知りたい
5. 各店舗・入口・エリアごとに客層が異なるのか調査したい
6. 新商品販売やセールなどのイベントが、目的のターゲット層にリーチできているか調査したい
   など

まとめ

魅力的な商品が陳列されていても、お客様が実際に欲しいものと乖離があれば、購入にはつながりません。

店舗や売場ごとに顧客属性の傾向値を調べることで、商品陳列やディスプレイの最適化、顧客属性に応じた商品選定、店内ポップ・プロモーションの見直しなどが可能になります。

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