リスクを押さえながら、
売上げをUPする方法とは?

消費者の価値観が多様化し、なかなかモノが売れない——。こうした悩みを抱える流通・小売業は少なくありません。少子高齢化が進み、市場自体が縮小傾向にあるという厳しい経営環境の下、日本の流通・小売業はまさに生き残りをかけた戦いを迫られているのです。しかしその対策は一筋縄ではいきません。例えば、出店しているエリアのマーケティングを綿密に行い、顧客の中心層に向けた品揃えを充実させたとしても、それが必ずしも成功するとは限りません。リスクを抑えながら、売上げをUPするにはどうすればよいのか——。この普遍的なテーマに対し、日立では少し変わったアプローチを行ってみました。

— 専門家 VS 人工知能チーム それぞれが出した答えは…

その舞台となったのは、とある大規模ホームセンターです。この店舗の顧客単価をどこまで向上できるか、流通業界で実績のある専門家のチームと、流通業界の常識を知らない日立の人工知能を活用するチームとの間で競ってもらいました。実現に向けた手段は大きく異なります。専門家は会社の幹部にインタビューを実施。さらに店長や店舗改善の担当者にヒアリングして注力商品を決め、店内広告の設置や棚の配置の改善などを実施しました。一方、人工知能チームは、POSデータをはじめ、店員のシフトなどの業務データ、店舗設備や商品の配置などのデータや顧客属性を収集。加えて、店頭で顧客に対して名札型のセンサーの装着を依頼し、「顧客の買い回り動線」や「いつ誰と誰が何分間対面したか」といった情報も集め、約6000もの軸で顧客行動における影響の連鎖を分析しました。

— 店員が立つ位置を少し変えるだけで、顧客単価が上昇!?

この結果、人工知能チームは顧客単価に影響がある意外な要因を見いだしました。店内に、顧客単価上昇につながる「高感度スポット」となる特定の場所があることをつきとめ、そこに店員を重点配備(滞在時間を70%増加)させることで売上げがUPするという結果を導き出したのです。
1か月後、専門家の対策は売上げにほとんど影響を与えていなかったのに対し、人工知能チームが導き出した方法を実施したところ、店全体の顧客単価が15%も向上したのです。

人間はどうしても先入観や過去の経験に縛られます。それが必ずしもいけないわけではありませんが、大量データが入手可能なケースでは、人工知能は思いもよらない対策を示してくれるかもしれません。

画像: — 店員が立つ位置を少し変えるだけで、顧客単価が上昇!?

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