従来の課題
これまで、店舗ビジネスにおけるマーケティング分析は次のような課題を抱えていました。
- 購買層だけで、
非購買層（見込み客）の
データが取得できない - 来店者数や
年齢・性別の集計は
コストと労力がかかる - キャンペーンやイベントの
効果測定が困難 - 来店者の客層の変化に
気付きにくい
これらの課題は、「顔認識」という技術が解決してくれました。
売上げアップの機会作り
これまで、従来のPOSシステムでは実際に商品を購入した購買層のデータしか把握できず、非購買層がどんな人物で何を求めているのかは不明確でした。
LYKAONは、顔認識という方式を用いることで、非購買層も含め全ての来店者の把握が可能です。
そのため、いつ、どんな人物が店頭に訪れているのかを把握し、非購買層に向けて、商品展開やレイアウト、キャンペーン、イベントで見込み客を購買に繋げることが可能です。
イベント効果を測定、改善
集客数確保の為に展開されるイベントも、実際にイベントに訪れた母数がわからなくては、その正しい効果測定はできません。
これまで、大勢が集まるイベントの効果測定には、人件費をつぎ込み目視での集計が主でした。しかし、それは目視であるために集計の精度も不確かです。
顔認識を活用すれば、人件費を費やすこともなく、正しい効果測定が可能です。
イベントに訪れた来店者を正しく測定することで、マーケティング戦略に活用し、イベント効果をより高いものにします。
商品やサービスの企画・選定に活用
これまで、商品発注の際の選定は、過去のPOSデータを参照していました。
しかしそれは「購買者」のデータでしかありません。来店者の内の「一部のデータ」でしかないのです。
LYKAONは非購買者も含めた全ての来店者の年齢や性別といった来店者属性を把握することで、いつ、どんな商品を展開するのか、効果的な商品展開のプラン立てに活かすことができます。
非効率な宣伝費の削減
打ち出した広告。その効果はどれくらいあったでしょうか？その時期は正しかったでしょうか？
打ち出した広告の効果を正しく分析すれば、効果の薄い広告や、イベントがきっと見えてくるはずです。
そうすれば、余計な宣伝費を削減することも、可能です。
人件費を削減
今かけている人件費は、実は過剰なのかもしれません。
LYKAONで時間別、日別、月間別に来店者数の分析をしていけば、「実は時間帯はスタッフ数はもっと少なくてもよかった」なんてこともわかるようになります。
それがわかれば、人件費はもっと削減できるはずです。
顔認識で得たデータをセグメント化
マーケティングにおいて、セグメント化は必要不可欠です。
顔認識を通じて得たデータはビッグデータとしてシステムに保存されます。
それらのデータをセグメント化し活用することで、DM、メール配信、チラシ広告とした発信型の販促でターゲット層を絞り込み、効果的な販促活動を行うことが可能です。
いつ、どんな人物に配信するのかがわかれば、無駄なコストを抑えた高い広告効果を生み出すことが出来るようになります。
デジタルサイネージで店頭広告をもっと効果的に
顔認識で、見る人に合わせた最適な広告を表示。
30代女性には広告A、20代男性には広告Bといったように、顔認識で捉えた対象に応じて広告が変化。
店頭広告に「広告配信の絞り込み」の概念を実現させることで、高い広告効果を実現します。