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【解決事例】小売/AI機能 人物属性分析

POSデータで取得できない非購買客の行動や属性の把握が可能になった事例をご紹介

来店客数は多いのに、売上につながっていない、といった課題を解決した 事例をご紹介いたします。 「Actcast」を導入し、店舗にAIカメラを設置して来店客の性別や年代を 分析することで、購買客と非購買客の差異を把握できるようになります。 取得した非購買客のデータをPOSデータと照合することで、狙っているターゲットと 客層が本当にマッチしているか知ることが可能。 さらに、その結果を元に客層に合わせて陳列棚を最適化したり、商品や店頭ポップ、 プロモーション内容の見直しなどを行うことができます。 【事例概要】 ■課題 ・来店客数は多いのに、売上につながっていない ■結果 ・購買客と非購買客の差異を把握 ・結果を元に客層に合わせて陳列棚を最適化 ・商品や店頭ポップ、プロモーション内容の見直しを行うことが可能 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。