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成功事例

入店率からシフトの最適化。
会員数が先月比+200%に

イオンリテール株式会社 様

入店率からシフトの最適化を行うことで、会員数が+200%伸びました。

会社名

イオンリテール株式会社

事業内容

総合小売業

Webサイト

インタビュー

衣料商品企画本部ダブルフォーカス事業部 事業部長 寺脇様
衣料商品企画本部コーディネーター部 オムニチャネル推進リーダー 竹中様

導入店舗

MUDILAF SHIBUYA 109店

導入の背景

入店から購買までの流れを

可視化し、店舗を科学したい


ABEJA Insight for Retail を導入しているMUDILAFは、20代前半の女性をターゲットにしたファッションブランドです。


渋谷109がMUDILAFの第一号店で、オープンと共に本サービスを導入しました。109はファッション感度が高いお客様が多く来店される商業施設なので、ここでのお客様の動向が、半年後・一年後に郊外のモールへと波及していくだろうと。


この店舗の来店から購買までの流れを読み解くことで、事業計画や商品計画に活かせるのではと考えました。



イオングループとして、購入データやプロモーションなどの効果検証はこれまで実施してきたのですが、来店から購買までの流れは、実はあまり分析できていなかったのです。


時間帯ごとに10分ほど店前の通行量を目視でカウントし、通行量の傾向を理解するような取り組みは行なっていたのですが、継続的なデータではないので、あくまで傾向でしかなくて。


「消費者の購買行動のデータ化」という点が課題だと強く感じていましたが、 ABEJA Insight for Retail はこのような消費者行動のデータが手軽に取得できる点が良いですね。


またABEJAはディープラーニングの技術を持っている会社であることも決め手のひとつでした。他社も検討していたのですが、 ABEJA Insight for Retail であれば取得した消費者行動データが貯まった段階で、人工知能を用いてそのデータを活用していけるのでは、という今後の広がりが期待できるので導入を決めました。

実際の活用方法

春物展開で入店率が+5.2%もアップ


取得した店舗データは、売上データと合わせて週次の会議で確認しています。それぞれの担当者間での共通言語が持てるようになった実感がありますね。

データを見て発見したことは、店前通行客は想定よりも少なかったけれど、入店率が非常に高いこと。買上率に今後の課題があることが分かりました。お客様を呼び込むところまでは出来ていることが定量的に分かったので、その買い上げ率をどう改善していくか、に焦点を当てて計画を練っています。

109にある店舗は、店前通行量はほとんど変化がなく一定なのですが、一方入店率は週ごとに大きく動くのです。例えば先週は春物の第一弾を店前の平台に展開したのですが、入店率が前週よりも+5.2%も上がっていたのです。

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商品売場, 運営

管理画面を開かなくても、メールで店舗状況を確認できるので助かっています。

ネッツトヨタ富山株式会社 様

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