店舗内の映像や画像解析、Beacon、センサー、様々なツールを駆使して、来店者の動向を分析します。入店者と購買者の割合、年齢と性別、陳列棚ごとの立寄率、ファーストユーザーと常連客の割合・・・店舗内は様々な情報で溢れています。これらを継続的に集計することで、それは店舗内の《ビックデータ》となり、その先の《未来予測》《ディープデータ》につながっていきます。 そうして得られたデータによって、明日の客足・売上、今するべき受発注など、《未来》が予測できるようになっていきます。 今後は、店舗内のデータだけではなく、WEBでの商品閲覧数、購入数等の情報と連動することで、一歩先のオムニチャネルを実現していく予定です。

1. STORE NEXT
We can realize In store Analytics

2. TOKYO
OSAKA
FUKUOKA
FUKUSHIMA
会社概要
設立
資本金
従業員数
代表者
本社所在地
国内拠点
会社概要
2002年10月
1億5000万円
61名
代表取締役 谷口辰成
東京都新宿区西新宿２－６－１
新宿住友ビル２０F
東京・福島・大阪・福岡

3. 会社概要
AC
CV
CCTV
Security Solution
&
In store Marketing
映像監視 入退室管理
画像解析
事業領域

4. 要素技術
顔認証アルゴリズム
機械学習
TOF (Time of Flight)Cloud
動体検知
DEEP LEANING
IoT

5.  IT技術の急速な進化 により
 消費者の購買形態が多様化 し、
 リアル店舗とネット店舗とが競合 するようになった。
製品開発の背景
IT技術による
店舗マネジメントの変革
店舗経営者が取るべき手段は…？

6.  Webと連携して機会損失を軽減
 人に依存したサービス品質
 売り場、棚割りの最適化
 優良顧客の維持・拡大
 顧客動向の予測と対策
IT技術による店舗マネジメントの変革
オムニチャネル
モバイル連携
画像解析
顔認証/顧客管理
ビッグデータ活用
解決すべき課題 活用する技術

7. 1. 見る「切り口」を変える
2. アウトプットイメージを変える
3. 店舗側の持つデータと融合する
4. 売り先を変える
差別化の切り口
個人では無く来客単位（家族、カップル）での来店を計測する
複雑な分析データではなく、シンプルな図や表をアウトプットする
店舗側が持つデータと融合して新たな切り口での分析を可能にする
大型商業施設、SA・PA、接客型店舗など異なるニーズに対応できる

8. Webと連携して機会損失を軽減
 商品をネットショップ、在庫データベースとリアルタイム
連携し、店舗在庫がない場合でも購入を促す

9. 人に依存したサービスからの脱却
 ビーコンから顧客のモバイルデバイスへ商品をプッシュ
提案することで興味を喚起し購入へとつなげる

10. 売り場、棚割りの最適化
 カメラ映像を画像解析することで導線、滞留を計測し図
示することで売り場、棚割りを最適化する

11. 優良顧客の維持・拡大
 顔認証と会員データベースを連携することで優良顧客
の来店を即座に察知する。また優良顧客の来店/購買
率を計測することが可能となる

12. 顧客動向の予測と対策
 計測したデータと店舗の持つ販売データを融合すること
で様々な予測を可能とする

13. Thank You very much!