Go Insightがもたらす、新しい販促の形

MZ：では、Go Insightがどのようなサービスかを教えてください。

清水：Go Insightは、ID-POSデータだけでは分析しきれないあらゆる情報を視覚化することができるサービスです。ID-POSデータの場合、購入者のデータしか得られないため、売り場に立ち寄った人がどのような人かを把握するのは難しいです。さらに、売り場での競合商品は何か、計画購買か非計画購買か、そして販促物を置いたことで購買効果があったのか。これらの情報をGo Insightであれば一挙に収集することができます。

　具体的には、売り場に天井カメラを設置し、その映像を我々のAI姿勢解析技術で解析します。これにより、ショッパーの年代や性別といった属性情報、売り場の滞在人数・時間などの滞在情報、商品接触回数や接触商品名といった棚前行動情報をデータ化します。

MZ：天井からでも正確に計測できるものなんですね。

清水：Go Insightは2018年に提供を開始しましたが、アノテーション作業を目視で行うことにより高い精度を実現できました。そのため、商品の裏面を確認しているかどうかや棚前サイネージを見ているかどうかといったデータもアディショナルに取得することが可能です。

MZ：解析したデータは、どのように活用できるのでしょうか。

清水：我々から調査レポートを提出して今後の店頭販促の改善提案などをさせていただいています。クライアント様自身がダッシュボード上でデータを閲覧したり、解析したりするケースもあります。

　また、属性・滞在・棚前行動情報が収集できるため、コンバージョン分析や接触・購入商品の分析、競合商品分析などを通じて、様々なKPIで検証することができます。

MZ：これだけ多彩な情報が取得できて、かつ分析方法も様々だと使い方に悩みますね。

清水：我々は調査企画の立案から店舗の調整、機材設置・データ取得、店頭販促支援、データ分析報告、フィードバックまで効果検証におけるすべてのプロセスを支援できます。データを提供するだけでなく、そのデータの見方と使い方を支援できるのが強みだと考えています。

店頭販促のA/Bテストが可能に

MZ：実際に導入している企業では、どのような活用が進んでいるのか教えてください。

清水：たとえば、大手国内飲料メーカー様では、店頭販促物の効果検証にGo Insightを活用いただいています。店頭販促物の効果が定量的に計測できておらず、費用対効果がわからないという課題に対し、店頭販促物設置前後のA/B分析を実施しました。

　その結果、立ち寄り回数は6.7％向上し、エリア滞在時間の平均も4.6秒増加しました。このように定量的な効果が明らかになったことで、流通様に対して納得感のある提案ができるようになり、良好な関係を築くことができました。

　また、大手国内食品メーカー様では、定番・催事・レジ横など各売り場での販促効果を定量化するため、Go Insightを導入いただきました。

　これまで、JANコードが同一であるため、POSデータ上ではどの売り場で商品が売れているのかは正確に把握することができませんでした。しかし、Go Insightを活用して各売り場に天井カメラを設置したところ、エンドサイド（通路沿いの棚の横）の什器展開が最も効果的な売り場であることがわかったのです。これにより、売り場展開を含めた販促施策の社内リソースの効率的な配分が可能になりました。