小売・製造業における、AIカメラの顧客行動分析

AIカメラで分析できるデータ

AIカメラで分析できるデータ1つ目は、「年齢・性別」などの属性です。

従来の顧客データとは違い、AIカメラは各店舗ごとに、より正確な来店者の属性を割り出します。映像からリアルタイム分析も可能です。

ターゲット層を明確にし、より良いプロモーションに繋がります。

AIカメラで分析できるデータ2つ目は、顧客の「行動パターン」を分析できます。入店から退店までのお客様の行動や、商品の選定プロセスが一筆書きでわかります。

これにより店舗レイアウトにも役立てられます。

また、複数台のAIカメラを使用すれば1人1人のお客様の動きがわかるので、「迷子捜索」や「万引き犯追跡」などの防犯対策としても役立ちます。

AIカメラで分析できるデータ3つ目は、「混雑時刻・エリア」です。

リアルタイムで店内の混雑状況がわかるので、「イベント・催事の集客状況」や「混雑緩和」にも繋がります。また感染症対策として「マスク着用の判定」ができる物もあります。

AIカメラで分析できるデータ4つ目は、「滞留状況」です。例えば、一定時間以上「同じ商品棚」の前にいる人の様子や、長時間お店にいる人などがわかります。

滞留状況データは、色の濃淡で表した「ヒートマップ」が用いられることがあります。

AIカメラで分析できるデータ5つ目は、「人数カウント」です。

外側に設置すれば、「店舗入口」の前で立ち止まった人の数や、開店前から「行列」に並んでいる人の数もカウント可能です。

来店者数と売上の、相関データも分析できます。

小売・製造業のマーケティングにおける課題として、AIカメラで取得した「情報データ」をどのように活用するか？という点が挙げられます。

本項では「データの活用事例」を3つ紹介します。

データの活用事例1つ目は、「混雑時刻・エリアの予測」です。

AIカメラは従来のデータ収集とは違い、過去のデータから「予測」を立てられるため、未来に対するアプローチが可能です。これにより、従業員の「シフト最適化」にも繋がります。

例えば、行列・レジ待ちにかかる時間を記録し、曜日・時間帯別にお客様のレジ待ち時間を最小限にする、適切な従業員の数を割り出します。

データの活用事例2つ目は、「広告のリアルタイム配信」です。

広告を表示できる電子機器「デジタルサイネージ」とAIカメラを連携させることで、お客様に合わせた広告を表示できます。これにより商品の「購入率」が高まります。

例えば、ベビーカーを押すお客様が入店した場合「子育て向けの商品」を表示させたり、常連のお客様には「お得なイベント・割引情報」を表示させたりするイメージです。

データの活用事例3つ目は、「商品接触分析」です。顧客の行動パターンから、誰がどんな商品を手に取ったのかを分析し、商品の入れ替えや発注に活用できます。

例えば商品棚の前に立ち止まり、手に取る人がどれくらいいたか、手に取った人の中で、どのくらいの人が商品を購入したかなど、マーケティングの効果が数値化されます。

以上、小売・製造業におけるAIカメラの「顧客行動分析」について知りたい方の、参考になれば幸いです！