AIを活用したビデオ分析：リテールインテリジェンスの変革

新しいウィンドウ・ディスプレイを入念に準備し、プロモーションを開始したのに、週明けになっても売上は横ばい。ディスプレイが効果的でなかったのか？買い物客が気づかずに通り過ぎたのか？レジの行列が長くて客足が遠のいているのか？

買い物客とのエンゲージメントやマーチャンダイジングの効果を最適化することに注力する小売店のマネジャーにとって、こうした疑問はあまりにも身近なものだ。Eコマースサイトはすべてのクリックを追跡していますが、実店舗のマネジャーは、顧客の行動を限られた範囲でしか把握できないことがよくあります。課題は明確です。店舗での体験の多くが測定されない中で、どのように真に理解し、改善できるのでしょうか？

幸いなことに、AIを活用したビデオアナリティクスがゲームを変えつつあり、既存のセキュリティカメラをスマートセンサーに変えることで、大規模なインフラ投資を必要とせずに、店舗内の豊富なインサイトを捉えることができる。

リテール・アナリティクスの進化

データ主導の小売経営への道のりは、変貌を遂げてきた：

• 過去（2010年以前）：過去（2010年以前）：小売の意思決定は、主に基本的なピープルカウンター、終日売上報告書、経営者の直感に頼っていた。店舗レイアウトはデータよりも経験に基づいて調整され、マーチャンダイジングの成功は販売時点でのみ測定された。
• 移行期（2010年～2015年）：Eコマースブームは、データ主導の意思決定に対する新たな期待を生み出した。実店舗の小売業者も同様の可視性を求め始め、手頃な価格のセンサーやIoTデバイスが新たなデータ収集オプションを提供した。
• テクノロジーのブレークスルー（2015年～現在）：ディープラーニングはコンピュータビジョン機能に革命をもたらし、カメラで高精度に人を数えるだけでなく、行動を区別し、動きのパターンを追跡し、人口統計学的属性を認識することを可能にした。旗艦店での実験的技術として始まったこの技術は、次第に主流となり、シンガポールのような市場では毎年20％近い割合で採用率が伸びている。

AIを活用した小売分析：今日、真の成果をもたらす

AIを活用したビデオ分析は、従来の測定基準では答えられなかった重要な疑問に対応します：

AIビデオ分析による主な実用的洞察

• フットフォールと引き込み率：店舗の前を何人が通り、何パーセントが入店したかを正確に知ることができます。500人が通り過ぎ、50人が入店した場合、10％の引き込み率になります。この指標を改善することは、店内に潜在的な購買層が増えることを意味します。
  
  
• コンバージョン率：来店者のうち、購入に至った人の割合を把握する。入店カウントとPOSデータを関連付けることで、来店がどれだけ売上につながったかを測定し、レイアウトからスタッフとのやり取りまで、影響要因を特定することができます。
  
  
• エンゲージメント滞留時間：買い物客が特定のディスプレイにどれくらいの時間滞在しているかを把握する。看板を微調整することで平均注目時間が20秒から30秒に延びれば、エンゲージメントが向上していることになる。滞留時間が長いということは、購入の可能性が高いことを意味します。
  
  
• 動線のヒートマップ：顧客の動線パターンを可視化し、店舗レイアウトや商品配置を最適化する。魅力的な商品が人通りの少ないコーナーに置かれているかもしれないが、ヒートマップを見れば、その商品を再配置するチャンスが見えてくる。
  
  
• 待ち行列のモニタリング：レジに行列ができたことを検知し、待ち時間を測定します。リアルタイムのアラートにより、焦りから立ち去りにつながる前に別のレジを開くことができる。また、ピーク時の待ち行列を分析することで、スタッフの配置スケジュールを最適化することができます。
  
  
• スタッフのパフォーマンス：顧客がどの程度迅速にサポートを受けられるか、主要ゾーンにスタッフがどの程度頻繁に常駐しているかを追跡します。トラフィックデータを売上につなげることで、ラッシュ時にフロアスタッフを増やすことでコンバージョンが向上するかどうかを確認することができます。
  
  
• ショッパージャーニーのトラッキング：入口から電子機器に移動し、そこで5分過ごした後、レジに移動したことを記録します。これらの経路を集計することで、共通するジャーニー、離脱ポイント、レイアウト改善の機会が明らかになる。これは実質的に「実店舗のためのGoogle Analytics」である。
  
  

Tictag Insightのような最新のAIソリューションは、既存のCCTVカメラと統合でき、ハードウェアの追加も最小限で済む。インテリジェンスは、ビデオフィードを処理して実用的な指標を提供するソフトウェアから得られます。

ビジネスケース：具体的なROI

最も重要なことは、これらの洞察がROIに直接反映されることです。

• ウィンドウ・ディスプレイの最適化：データから特定のディスプレイで来客数が20％増加したことが判明した場合、この成功を店舗全体で再現し、トップラインの収益に直接影響を与えることができます。
• レジ体験の向上：待ち時間が長いと5％の顧客が購入を断念することが判明した場合、ターゲットとなるスタッフの配置を調整し、そうでなければ失われる売上を獲得することができます。
• マーチャンダイジングの効果：デジタルサイネージを設置したエンドキャップでは、静止型ディスプレイと比較して、顧客の滞在時間が30％長くなることを知ることで、ビジュアルマーチャンダイジングへの投資の方向性が明確になります。
• 人員配置の最適化：主要部門におけるコンバージョン率とスタッフの存在感を関連付けることで、人件費を抑制しながら売上を最大化する正確な人員配置が可能になります。

業界の調査によると、AI ビデオ解析を導入した小売業者は、通常 6～12 か月以内に 3～5% の売上増加と 2～3% の運営コスト削減を達成しています。

実際の成功事例

アジア全域で、小売業者はすでにAIビデオアナリティクスによって業務を変革しています：

アジア各地の先進的な小売企業は、すでにAIを活用したリテールインテリジェンスのメリットを享受しています：

シンガポールデータ主導のモール管理

挑戦：キャピタランドが運営するFunanモールは、テナントミックスを最適化し、平方フィートあたりの売上を向上させる必要がありました。

ソリューション包括的なビデオ分析を導入し、各店舗に入店する買い物客をカウントし、人口統計を追跡し、通行パターンを分析。

結果モールの経営陣は、1日を通してリアルタイムで変化する人口統計に基づいて、店舗の品揃えを調整できるようになりました。マーケティングの意思決定はもはや当て推量ではなく、ROIを科学的に特定のキャンペーンに帰結させることができます。ビデオ分析とPOSおよびロイヤルティ・データを組み合わせた統合インサイト・ダッシュボードは、家主とテナントの関係を取引型から協調型に変えた。

韓国レジなし店舗の革新

課題労働力不足とコスト上昇により、コンビニエンスストアの収益性が脅かされていた。

解決策セブン-イレブンやGS25などの大手チェーンは、コンピューター・ビジョンを使って商品の選択を追跡し、レジなしの買い物を可能にするAIを搭載した自律型店舗を展開した。

結果完全レジなしのコンビニエンスストアの数は3年間で14倍に増加し、2022年半ばには2,800店舗に達した。これらの店舗は、24時間365日、最小限のスタッフで運営され、前例のない顧客行動データを生み出している。現代百貨店の "Uncommon Store "コンセプトは、初日に100人以上の顧客を集め、消費者にすぐに受け入れられた。

インドネシア：インストア・ジャーニーの最適化

課題ある大手小売チェーンは、具体的な買い物客の行動データがないまま、販促商品の売上を伸ばし、店舗レイアウトを改善することに苦慮していました。

ソリューションビデオ解析を導入し、顧客の属性をプロファイリングし、店内での行動を観察し、滞留時間の指標でヒートマップを作成。

結果異なる年齢層がどの売り場を最も頻繁に訪れ、どのプロモーションが特定の層にとって効果的かを明らかにした。これらの洞察に基づき、マーチャンダイジング戦略を見直し、人通りの多い場所に人気商品を配置。データに基づいてスケジューリングを変更した結果、レジの行列が減り、オペレーションがスムーズになった。

未来データから差別化へ

未来はデータ主導型小売企業のものです。高度なリテール・アナリティクスがどのように進化していくかをご紹介します：

近い将来

• クロスチャネル統合：オンラインとオフラインのショッパーデータを統合して完全な顧客ビューを実現し、真のオムニチャネル体験を可能にする。
• 予測分析：記述的な分析（何が起こったか）から予測的な分析（何が起こるか）へと移行し、プロアクティブな人員配置や在庫の決定を可能にする。
• リアルタイム・パーソナライゼーション：現在の顧客属性に基づく動的な店舗調整（オーディエンスの構成に基づいて変化するデジタルサイネージコンテンツを含む）。

中期

• 高度な顧客理解：視線検知のようなテクノロジーは、どの商品が視覚的な注目を集めるかを正確に明らかにし、感情AIは顧客の反応を測定する。
• 統合データ・エコシステム：ビデオ分析、POS、在庫管理、CRM、外部データ（天候、交通）をシームレスに統合し、総合的なビジネス・インテリジェンスを実現する。
• 自動意思決定システム：リアルタイムのパフォーマンスデータに基づいてAIがマーチャンダイジングの調整を提案し、消費者行動の変化に対する反応時間を短縮する。

結論

AIを活用したビデオ分析は、オンラインとオフラインの小売インテリジェンスのギャップを埋めつつある。引き込み率、コンバージョン率、滞留時間、その他の重要な指標を測定できるようになったことで、顧客体験と収益の両方においてデータ主導の改善の機会が生まれている。

これは遠い未来の話ではなく、今まさに起こっていることであり、驚くほどアクセスしやすい。AIソリューションは、最小限の混乱で導入でき、数カ月以内にROIを実証し、成長に合わせて拡張することができます。重要なのは、最初の一歩を踏み出すことです。

店舗パフォーマンスの最大化に取り組む小売業界のリーダーとして、この道のりを一人で進む必要はありません。AIを活用したリテール・アナリティクスの深い専門知識と、ビジネス価値の提供に重点を置く当社は、レジ待ち時間の短縮、ディスプレイ効果の把握、完全なカスタマージャーニーの追跡など、店舗独自のニーズを評価し、オーダーメイドのソリューションを構築するお手伝いをします。

すべての顧客接点が重要です！店舗内のアクティビティ・データを未開発のままにしないでください。小売業における次のブレークスルーは、たった1つのインサイトによってもたらされるかもしれません。

なぜTictag Insightなのか？

より深い洞察を引き出す高精度のデータ取得

最先端のAIモデルを活用することで、データの精度を優先し、 リピーター 検知や ショッパージャーニートラッキングなど、より高度な分析を可能にします。

低リスク、簡単な導入とメンテナンス

既存のカメラを活用するか、価格対性能とメンテナンスのしやすさを考慮して選定された、費用対効果の高いカメラを使用することで、店舗運営への影響を最小限に抑えます。

未来志向で、お客様とともに成長します。

• パイロット版から始め、ROIを検証し、より高度な機能（例えば、視線検出による商品配置戦略の評価）を採用することで簡単に拡張できます。
• クラス最高のAIで継続的にプラットフォームを強化し 、市場トレンドの先取りをお約束します。