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小売・流通業へのAI導入

小売・流通業へのディープラーニング導入に際し、もし使用頂ければ来店客数、来店客の導線、購入客の年齢や性別まで正確にわかるので、必ず需要があると考えられました。たとえば、「購買率」は店内に入ったお客様のうち購入に至った割合(なぜ、先月に比べて増えたのか、減ったのか、他店に比べてどうか、を考えるファクト・データが入手できる)、「導線」は、各棚での滞留時間、店内をどう動いたか(回遊)、商品を手にとったかどうか、また「来店者の年齢・性別」は、その商品の購入ターゲットとして想定していた年齢層、性別かどうか、などが正確にわかるようになります。つまり、「なぜ、お客様は買わなかったのか」を考えるためのファク卜・データを入手できる、ということです。いま、小売・流通業は大きな環境変化を迎えています。一つには生産年齢人口の減少です。働き手が減る時代、小売・流通業はこの課題にどう対応するのか。2つ目はEC(Electronic Commerce)化の進行です。EC(Eコマース)、わかりやすくいえばネッ卜通販の世界では、お客様がどのページにアクセスして、どこをクリックして、その結果、何を購入した、あるいは購入しなかったといった顧客の行動がファク卜・データとして把握できます。Webサイ卜を訪れた訪問客が、Webサイトの管理者が期待する成約行動を取るなどして、「顧客」に変わることをコンバージョン(Conversion) といいます。これは、実際の購入だけでなく、資料請求のボタンをクリックするといった行動も含まれます。また、訪問客がコンパージョンする割合をCV率とかCVR(ConversionRate) と呼び、Webマーケティングでは重要な基本指標として注目されます。CVRが注目されるのは、業績の向上のためには、購入した顧客よりも、購入しなかった訪問客をいかにして購買客に変容させるか、が重要となるからです。このような、Webマーケティングでは常識的な施策も、リアル店舗では分析しようにも、従来はファク卜・データが取れませんでした。それがAIを利用することで、 ファク卜・データを分析して「お客様はなぜ買わなかったのか」「買わなかったお客様に買っていただくにはどうすればよいのか」 という仮説を立て、それを検証することが可能になったのです。

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