AIカメラで顧客属性を解析
＜代表的な導入例＞
「店舗/施設出入り口」に設置
「強化したい売り場」に設置
「レジ前」に設置
（※いずれの場合も、顧客の顔認識が可能な位置＆画角でのカメラ設置が必須）
＜期待できる成果例＞
・入退店する顧客属性を正確に把握し、ID-POSとの比較から機会がある顧客ターゲット層を特定できる
・購買の決断に至る、もしくは至らない場合の顧客購買行動を正確に理解し、販促改善に活用できる
・ユーザー情報が少ない既存決済データに、精緻な顧客属性を紐づける事ができる
＜陥りやすい失敗＞
POSと連携した分析がうまく出来ず、折角獲得した顧客属性データを最大活用できない。。。
販促強化に活用する際の期待値が不明確な場合、無駄な AIカメラが増え導入コストが高騰する。。。
＜対応策＞
是非、CONTACT USよりご相談下さい！
（AIカメラのタイプ別メリット・デメリット情報も共有可能です）
AIカメラで買い物導線を解析
＜代表的な導入例＞
「出入り口」「店内通路」に設置
「特定の売り場」に設置
＜期待できる成果例＞
※大前提として、現存するAIカメラでは個々のカメラ間でユーザー情報を引き継ぎユニークユーザーとしてトラッキングする事は不可能。 この事実を理解した上で「どこまでの精度」で顧客購買行動を解析したいのかを明確にし、必要なAIカメラの性能及び台数を決定すべき。
※最近では、AIカメラ及び３Dセンサを用いて上記「ユニークユーザートラッキング」の問題を解消する素晴らしいサービスを発見！！（ただし利用可能な条件をクリアした場合のみ）
・入店〜各売り場までの顧客購買行動を高い確率で推定できる（人数カウント・滞在時間検知・ヒートマップなどを包括的に活用）
・AIカメラの性能および設置台数により、かなり高い精度で特定エリアの顧客購買行動を可視化することができる
＜陥りやすい失敗＞
ID-POSデータを持つ場合、入店〜店内導線〜購買（レジ）までの一連の購買行動を可視化し、ユニークユーザーデータとしてPOS連携することを期待される事が多いが、現時点のAIカメラのテクノロジーでは100%の達成は不可能。。。
＜対応策＞
是非、CONTACT USよりご相談下さい！
（様々な業種でのPoC事例から、最適な解決パターンをご提案します）
AIカメラで欠品状況を検知
＜代表的な導入例＞
「定番棚（元売り場）」に設置
＜期待できる成果例＞
・リアルタイムに欠品状況が把握でき、売上ロスを最小化できる
・補充すべき商品情報をタイムリーに店舗スタッフに共有する事で、補充作業の効率化に繋がる
・欠品頻度を曜日や時間帯で分析する事で、店舗スタッフ出勤シフトの最適化に活用できる
＜陥りやすい失敗＞
・欠品商品の検知精度をあげる為には、膨大な事前データ登録が必要（商品画像データ、商品情報）
・特に、同一JANの商品でパッケージ変更頻度が多いカテゴリーでは、事前データ登録の労力が膨大になり費用対効果が合わない
・タイムリーな欠品検知に対して、適切なスタッフ配置が出来ていない場合には、売上ロスの最小化に繋がらない
＜対応策＞
是非、CONTACT USよりご相談下さい！
（「モノ（商品）」を検知するAIカメラ活用には、最近大きな転換点が来ています）
属性別のデジタルサイネージ配信
＜代表的な導入例＞
「既存デジタルサイネージ」にAIカメラ（機能）を連携
＜期待できる成果例＞
・AIカメラで解析した顧客属性に応じて、配信する広告や販促メッセージを変更できる
・サイネージに反応した顧客情報を把握し、今後の配信内容の精査に活用できる
＜陥りやすい失敗＞
・解析した顧客属性に応じて、リアルタイムに配信内容を変更した際の成果を数値化し難い（視聴時間や滞在時間は一つの数値として有用だが、その結果として対象商品の購買にどのくらい繋がったのかを明確に出来ない。。。）
・サイネージ画面前での正確な顧客属性取得が最重要で、AIカメラ設置の高い精度が求められる
・複数顧客を認識した際のルール化が必須で、且つ難しい
＜対応策＞
是非、CONTACT USよりご相談下さい！
（顧客属性連動サイネージには可能性を感じますが、いま最優先で取り組むべき販促でしょうか？）