導入の背景

“売れる前” を捉える転換

“1店舗複数ブランド” という特性上、「ONWARD CROSSET SELECT」には、ブランドごとに異なる顧客層が同一フロアに流入することとなります。来店動機や導線も多様化するなかで顧客ニーズを満たすためには、来店客数やそこでの購買傾向を可視化し、これまで以上にデータドリブンな方法で売り場づくりを進めなくてはなりません。

しかし、こうしたデータドリブンな売り場づくりを推進するうえで、従来の管理体制にはある課題があったといいます。オンワード樫山でVMDを総括する久能 正彦 氏（以下、久能 氏）は、詳細についてこう説明します。

「従来のPOSデータを中心とした管理体制では、 "売れた後の結果" しかわからず、”なぜ売れた／売れなかったのか” という本質的な問いに答えることができないままでした。そうすると、どうしてもVMDの改善や客導線の設計が現場の感覚に依存してしまいます。売場変更の判断をより適切な姿に変え、なおかつ、現場の納得感とともに前に進めるためには、”売れる前のデータ” による根拠が必要でした。」（久能 氏）

“売れる前のデータ” を用いた店舗改善を進めるうえでは、複数店舗を横断した視点も求められたといいます。同社で「ONWARD CROSSET SELECT」を担当する目次 健 氏（以下、目次 氏）は、その理由を次のように説明します。

「『ONWARD CROSSET SELECT』の主な出店先は、全国44都道府県にわたり、さまざまです。北陸と関東とでは当然シーズンの開始時期が異なりますし、ショッピングモール（以下、モール）ごとに客層や催事を開催するタイミングにも差異があります。複数店舗の傾向を俯瞰し、地域やモールの特性を踏まえながら、共通する『勝ちパターン』や差異を把握する――、こうしたアプローチが、消費者ニーズの変化に対応するためには重要だと考えました。」（目次 氏）

複数店舗を横断して比較が可能な環境を整備する。こうした思想のもと、オンワード樫山は、「ONWARD CROSSET SELECT」店舗を中心とし、AIカメラによるデータ取得を開始。2021年の導入開始後、2025年10月時点で延べ11店舗が、データドリブンな店舗づくりにAIカメラを活かしています。