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業界ソリューション

生活雑貨屋・滞留時間の推測

滞留時間の推測(エリア人数カウント)

 

生活雑貨店では、WEBショップにはない実店舗ならではの魅力を創出することが求められています。

 

顧客の興味を引き、店内を歩くだけで楽しめるような空間づくりが必要です。

また、顧客が「どの商品を、どのくらいの時間見ていたのか」を分析し、関心度合いを把握することも重要です。

 

 

背景

 

生活雑貨店の店舗内マーケティングにおける課題は、豊富な商品ラインナップを効果的に見せ、顧客の購買意欲を引き出すことです。

多様な商品カテゴリーに対応しながらも、店舗レイアウトやディスプレイを工夫して回遊性を高め、顧客が目的の商品を見つけやすくすることが重要です。
また、購買データや顧客属性データを活用し、個々のニーズに応じた陳列やプロモーションを行うことで、リピーターを増やし、売上向上につなげる必要があります。

 

課題

 

生活雑貨店A店では、季節やイベントごとに展示商品の入れ替えを行い、積極的なPRを展開してきました。

 

イベント製品の販売は、単に売上向上を図るだけでなく、集客力の強化や店舗内での滞在時間を延ばすことを目的としています。

 

しかし実際には、イベントやシーズンごとの展示商品に「どれくらいの顧客が興味を持ち、滞在しているのか」を分析できておらず、
ふらっと立ち寄ったお客様がシーズン製品に関心を持っているかが把握できていない状況でした。

 

解決策

 

AIカメラを活用し、シーズン向け製品エリアでの顧客滞留時間を計測したところ、多くのお客様が5分以上滞在せず、すぐに立ち去っていることがわかりました。

そこで、展示内容をギフト向け商品や魅力的なPOPに工夫し、スタッフの接客を改善することで、顧客の滞留時間を延ばし、積極的にコミュニケーションを図りました。

 

これにより、WEBショップでは得られない、店舗ならではの魅力的な体験を提供できるようになりました。

 

 

 

AIカメラで分析したデータをもとに、エリア内の滞在人数や時間をグラフで表示できます。

たとえば、顧客が売場に5分以上滞在したのか、あるいはすぐに立ち去ったのかを分析することが可能です。

もし顧客が短時間で立ち去る傾向が見られた場合、商品内容やPOP、スタッフの説明などを改善するための貴重なヒントとして活用できます。

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