店舗内で来店客の性別や年齢層を推測し、マーケティング分析に活用する手法は、一般的に「属性推定」と呼ばれます。
AIカメラを用いることで、撮影した人物のおおよその性別や年齢層を把握することが可能です。
アパレルショップの店舗内マーケティングにおける課題は、顧客の興味を引き、購買意欲を高める空間作りと商品配置の最適化です。
視覚的なディスプレイやプロモーションの工夫が必要ですが、オンラインの利便性と競合するため、店舗ならではの体験価値を強化する必要があります。
また、顧客データの活用により個別化されたアプローチを行い、リピーターを増やすことも課題です。これにより店舗の売上とブランドロイヤルティの向上が期待されます。
従来、アパレルショップA店では、POSレジやポイントカードを活用して購入客の年齢や性別などの属性を分析し、
店舗レイアウトやターゲティングの参考にしてきました。
しかし、POSレジによる分析では「購入者の情報は得られるものの、購入に至らなかった顧客のデータを把握できない」という課題があり、
潜在的な顧客層を顕在化することが重要なテーマとなっていました。
AIカメラを活用して顧客属性を分析した結果、来店者の多くが30代～40代前後の女性であることが判明しました。
これを受け、店舗をリニューアルし、ターゲット層を再設定しました。
また、アクセサリーコーナーには女性だけでなく一定数の男性も訪れていることがわかり、女性向けのプレゼントとして購入している可能性を予測することができました。
カメラで収集した年齢層や性別といった属性情報のデータは、VMS（Hik Central Professional）に集約され、グラフとして表示されます。
これにより、店舗オーナーは来店者の分析を通じて、より効果的な店舗レイアウトや商品展示の最適化に役立てることができます。
