≪column（コラム）≫ \\自社プロダクトを知ってもらいたい！！//　インターン土屋がStoreSenseについて語ります🙌　前編💪

こんにちは！インターン生の土屋です😊

いつもインターンDiaryをお読みいただきありがとうございます！！　　　　　　　　　　　　　　　　（記事執筆も5回目ということで慣れてきました😊）

私の記事にいつも登場するクラウドサービスStoreSenseとはいったい何だ？と思われる方もいらっしゃるのではないでしょうか？そして、インターンの私が実際にどんな事業に、どのように携わっているのか？と気になる人もいらっしゃるのではないでしょうか（気になる人がいてほしい🤩）？

ということで、今回はStoreSenseをインターンという『中の人』目線で簡単にご紹介できればと思います！

中には事業の開発秘話🤫なども、、！　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ぜひ最後まで読んでいただけたらうれしいです！では早速いってみましょう✌️

現在、私は小売業のストアマネジメント（店舗管理）を効率化する「StoreSense」というクラウドサービスの立ち上げで色々とさせてもらっています✨守備範囲は、結構幅広くて、精度検証やアイデア出し、資料作成などなど。。。色々とチャレンジさせていただいています📝

実はこのプレスリリースにも携わっています✨ビジネス視点で読まれたい方はこちらもご覧ください ↓↓

そもそもStoreSenseとは、どんなサービスなのか？🛒

StoreSenseとは、

小売・サービス業の店舗にAIカメラを設置し、お客様の購買行動を分析できるサービスです。

現在リリースしているサービスでは、入店客数、入店客の属性、入店率、お客様の動線、特定エリアでの滞在時間など『どのくらいの人が来て、来た人はどのような人で、どういう動きをしたか』を把握することができます。

例えば入店率で言うと、店舗前の通路に向けてAIカメラを設置することで、『お店の前を通った人のうち、どのくらいの人が入店したか』を把握することができます。例えば、ウィンドウ👚や店舗前面のレイアウト・商品構成🍙を変えて、その結果入店率がどのように変化するかを計測していくと、入店率向上の戦略立てに活用することができます。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

どういう商品やマネキンを店舗の入り口に置くと、通行する人の目にとまって、お店に入るのかみたいな仮説検証を自分でできるのが魅力的だなと感じています✨

また、店舗の入り口にもAIカメラを設置すると『いつ、何名来店したのか』や『性別ごとにどの世代の人が来店したのか』と言う顧客属性をデータ化することができます。レジのデータ（POSデータ）🧾で、『誰が、いつ、何を買った』は分かりますが、そもそも『お店にどれだけの人が来て、その来た人たちはどんな人で』は、それこそ交通量調査みたいに人海戦術で調査しないとわからないです。その手間をAIで合理化しちゃおうというのがこのサービスです。

『誰が、いつ、何を買った』というどういうものが売れたという結果はお会計がある以上分かりますが、『そこに至るまでの経過を分析すると色々改善できるはず』というのがStoreSenseがお客様につくりたいチャンスです！！

例えば、『入店客数、入店客の属性』と『レジのデータ（POSデータ）』を比較すると、来店者傾向と購入者傾向の違いが見えます。イメージするなら「入店者数で一番多いのは30代女性だけど、購入者は20代男性」みたいな感じです。このような傾向が掴めると「20代男性に人気のものは残しつつ、来店・購買の少ない層向けの商品を減らして、30代女性に人気のものを増やそう」みたいな仮説が立てられます🤩

また、広告やイベントで集客を想定していた顧客層が実際に来店しているかの効果測定や地域イベント・天候によって来店客数・属性がどのように変化するかの傾向把握などにも活用できます。

売上という結果はPOSデータから把握できる1点の数字です。この1点に進むまでの前段階には色々な要素があります。なので『どのような人が、どれだけ来たか』を把握することで、客層に合わせた商品を置いたり、レイアウトを変更したり、改装したりという、商品力・集客力・お客様の店舗内体験の改善・向上に向けた仮説を立てられます。その結果、購買意欲が上がって、売上げが上がるお手伝いをできればと思っています！！お客様が店舗内で良い体験をして、気持ちよくお買い物してもらって、結果売上げが上がって店舗企業側もハッピーみたいな良い連鎖を出せるサービスにしたいと思っています😀

先ほど『売上という結果はPOSデータから把握できる1点の数字です。この1点に進むまでの前段階には色々な要素があります』と言いましたが、お客様が購入に至るまでのプロセスを分解して分析することをファネル分析と言います。

そもそもファネル分析とは？と思ったそこのあなた！😊　もう少し深掘りしますね👩‍🏫

ファネル分析とは、消費者の購買行動の過程「商品を知る→商品に関心を持つ→商品を欲しいと思う→商品を記憶する→商品を買う」の中でどこに課題があるのかを把握する分析です。

AmazonなどのECサイトでは、数ある中から商品を選択し、カートへの追加をし、決済手続きといった複数の過程から購入が完了します。ここで、ファネル分析を用いると、どの段階でユーザーがサイトを離れ、購入しなかったのか把握することができます。

例えば、決済手続きでの離脱が多い場合、決済方法の追加やプロセスの簡略化が必要と仮説立てすることができます。ちなみに私は、クレジットカードエラーを良くおこし、決済手続きが面倒になり、買うのを先延ばしにすることが良くあります、、笑😣

ECサイトでの買い物は、web上のシステムの中で行われるので、ファネル分析が比較的容易です。一方、リアル店舗ではファネル分析に必要な情報を取集するのに人手と時間が要ったり、システムも安くないのでベテラン従業員の肌感覚に頼ることが多いのが現状です。

だからこそ、リアル店舗でもECサイトのようにファネル分析を可能にして、お客様の店舗内体験向上や売上げアップを実現したいと考えています。これを私たちは『最適な店舗オペレーション構築をサポートすることで、カスタマーエクスペリエンスの向上と来店客数の増加の実現支援』と表現し、このサービスの目標にしています✨

『お店の前を通る人のうち、どれだけの人が入店したか（入店率）』、『どのような人が（属性）、どれだけ来たか（入店数）』そして『どのように動いたか（滞留）』と売上げに影響する前情報を分析することで、最適な商品構成、売り場レイアウトや棚割り変更などの改善活動・マーケティング活動を、効果測定をしながら進めることができます。今まで肌感覚や経験値に頼っていた情報を、実際の数値（真値）としてマーケティングに活用できるようになります。リアルな真値に基づいたマーケティングによって『お客様にとって良いお買い物体験をして頂き、結果、売上アップや顧客開拓・定着』という前向きなサイクルを実現したいと思っています🥳

StoreSenseには、どんな特長があるのか？💪

色々な特長はありますが、５つに絞ってみました！！

・現地設置のAIカメラ内で解析処理とデータ削除を実施。プライバシー保護とデータ通信負荷低減を実現

・取得したデータは、csvデータで出力できので、既存の各種データと組み合わせた分析が可能

・シンプルなダッシュボード設計を維持しつつ、日ごと・店舗間ごとの比較分析が可能

・機能特化型のAIカメラを用いることで、現場設置・設定を他社サービスに比べシンプルに

　また、リーズナブルな価格設定

・レジ待ち解析サービスや遠隔巡視サービス、欠品通知サービスの将来的な拡張（現在、開発中です💻）

セキュアでシンプルな構成で、既存データを活用した分析と定点観測が可能、そして、将来的にサービスラインナップが増えます⭐️って感じです！！

先行リリースの来店客数カウント・属性解析の特長をまとめるとこんな感じです！！

今年の1月から、来店客数カウント・属性解析というサービスでスタートしたStoreSenseですが、目指すサービス像としては『リアル店舗においてデータに基づくマーケティングから店舗・ブランドイメージ管理のDX化まで、ストアマネジメントをワンストップで効率化するクラウドサービス』です🎯小売業・サービス業の売上アップやコスト削減、生産性の向上を実現しようと頑張っています😆

★★★後編に続く（次回は私が何をしたかとStoreSenseへの想いについて書きます✌️）★★★

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