購買行動分析

これまでブラックボックスであったリアル店舗の購買行動を詳細に見える化
​​​​​​​パーソナライズされた顧客体験を提供するスマートストア実現を支援

課題

勘と経験による施策からデータに基づく施策へ

  • リアル店舗での顧客体験の改善​​​
    ・関連商品の購買容易化
    ・接客品質の向上

  • 店舗売上向上に繋がる施策の導入​​​​​​​
    ・商品陳列の最適化
    ・商品が購入されなかった経緯の調査・対策

ソリューション

  • Actlyzerによる購買行動分析
    ・棚前に立ち寄る、商品を見る、手を伸ばすなど

  • 商品棚の注目領域や施策効果をダッシュボードで可視化

  • 行動データに基づく店舗づくりを支援

強み

  • POSデータでは分からない購買時の行動を把握

  • 周囲の人や商品との関係を分析し売場改善を支援

  • 商品棚の欠品検出機能と連携可能（次版以降で提供）

利用イメージ

コンセプト動画

シーン1：インテリアショップにて二人で商品を選ぶ

シーン1は「二人組の一人は購入意欲があり商品を手に取ったが、もう一人との会話後棚に戻し買わなかった」という行動の認識例です。商品棚から商品を取る、戻すという行動を、映像中の商品棚領域に対する顧客の手元の画像特徴の変化から認識します。これにより、非購買時の状況を記録し、売場改善に役立てることができます。

シーン2：購買心理モデルを活用した接客

シーン2では、商品に対する行動を購買の心理段階と対応付け、購買意欲の高まりをとらえて最適なタイミングで接客を行っています。顧客は購買に至るまでに、商品に注目し(Attention)、興味を持ち(Interest)、「欲しい」になり(Desire)、購入に至る(Action)、といった心理段階があります。それらの段階の頭文字をとった*AIDA、AIDMA、AIDCAなど様々な心理モデルが提案されています。関係性センシング技術により、購買・非購買に至る様々な状況をとらえて、コンテキストとして記録していく事が可能です。

* AIDA、AIDMA、AIDCAの法則：消費者の購買決定に至る心理段階のモデル。
　AIDA：　　Attention（注意）⇒ Interest（関心）⇒ Desire（欲求）⇒ Action（行動）
　AIDMA：　Attention⇒ Interest⇒ Desire⇒ Memory（記憶）⇒ Action
　AIDCA：　Attention⇒ Interest⇒ Desire⇒ Conviction（確信）⇒ Action