こういうの仮説検証には役立つよね。もっともそこまで手が回るかという話なのだけど…

やっぱりデータには価値がある。「これまでの経験と勘で、滞留率が高いのはAかDと思っていたのに、Bという結果は信じられなかったですね」

これは非常に面白い。
ワクワクした。

スーパー事例。お弁当コーナーの売上向上させるには？

実際は、お客様の導線を長くするだけじゃダメなんすよ！

これ、それぞれのエリアに逆からも見えるポップを置くのが有効だと思う。導線関係無いけど。

興味深い

ほぉ〜

おはよう11月18日🐯
朝の ニュースです☕

🔽
＞「『数字がこうなっているから、このようなことができるよね』といった話ができるようになりました」

人の思い込みと、データドリブンな意思決定の、分かりやすい事例だと思います。

分析は様々な角度・要因から類推するものですし、これは面白い試みだなぁと思うッス

分析は良いのだが、そもそもベルクの弁当は総じて不味いので改善ポイントが違うと思うの。

無意識に選んでるつもりでも傾向が
現れるんですねー🤔
食べたい時に食べたいお弁当が並んでくれてたらめっちゃHappyですー😃

ほーん おもろいことやってますやん

「実証実験」の結果：

【150RT】

“20分ほどウロウロして、会計を済ませることが多い。となれば、店内にいま何人いるのか、〇時〇分に何人が入ったのか、といったデータが分かれば、レジの稼働台数を増やしたり減らしたり、といった手を打つことも”

AIを使うかどうかはアレですが（決して否定してる訳ではなく）店頭を知ることはスゴく大事で従来定性情報だったものが定量化できるのはいいですね

本当近所にベルクほしいわー

関東でスーパーを展開しているベルクは、店内にセーフィー社のAIカメラ「Safie One」を設置することで、お客の行動を分析しています。

AIカメラを導入する前は、商売人としての経験と勘に頼る部分がありました。

今では、データを基に商品を置く位置を話し合っています。

監視カメラもそうですが何かあった時のために映像を蓄積するだけでなく蓄積したデータから意味を見出すことが必要な時代です。
また人がいちいち映像を見て分析するのではなく大変なことはAIなどのITに任せることで本来したいことに集中できるようになります。

結局データが増えることで、検証がしやすくなるし、信頼度も高まるということかと。

「スタッフの思い込み」をAIカメラで突破するベルクの取り組みが面白い。

ただ、千葉ニュータウンのベルクは、チキンカツ弁当が1年以上ずっと「おろしソース」のみ。普通のソースでも作ってほしい。

使い方の切り口が大事だなあ。

やりましょうを地で行ってた

面白い、、これぞデータ分析という感じがしますね

なぜそこで滞留するのか？それにどんな意味があるのか？がわからないと分析結果が役立てられんくない？

★
興味深いお話。

夜によく利用します。しかし、弁当は買ったことがない。酒のつまみになる弁当がほしい

「「べき乗則」が支配する、二極化した世界」『TechCrunch Japan』2016年5月16日

これ興味深い
肌感に頼らざるを得なかった部分を数値化してくれるのは現場は嬉しい

昔、ウォルマートかどっかでやってたのを本で読んで、自店舗で撮ってみたけど「計測と分析するのに人生一回分の時間かかる」と分かって投げた思い出。今なら画像解析つかえば計測は楽かもしらんが。

コレは面白い。
マーケティングとしても面白いし、自分自身も分析してみたい。

これ、経営難の百貨店とかデパートとか同じアプローチできる気がする

茶色いの置いとけばそこが立ち止まりエリアになるわけじゃない？

実店舗でこれができるのは面白いな。

面白い！

面白い分析。

俺の場合、スーパーせよコンビニにせよ「どれも美味しそうで迷っちゃうな」では無くて「どれも飽きたけど何がマシかな？」で悩んでるかなぁ？w

【100RT】

今日ベルクで買い物寄って、残業したしお腹すいたからお弁当買ってきたのでおもしろさがちょっと増し目なの。

『お客はお弁当の周りをグルグル回っているが、ベルクのスタッフは仮説と検証をグルグル回しているようである。』うまいことを・・・

＞データ分析を担当している、販売運営部の久保田聡さんはこの数字を見て驚いた。「これまでの経験と勘で、滞留率が高いのはAかDと思っていたのに、Bという結果は信じられなかったですね」と振り返る。

ご飯が白米の弁当

こういう分析は面白い！やっぱデータで語らんといかん

メイン通路側の外側はおそらく惣菜ゾーンで人通りも多くてそもそも滞留しにくいと思うんだよね。人だかりは多いけど滞留はしてないってやつでは。

迷っても最終的に食べたいものを買うしいつもろくなものがない場合は次から別の店に行くので、正直位置ごとの滞留率にあまり意味はないとは思うが、意味があるかどうかも含めて確認することは大事だね。

はえー

こういう分析は楽しそう
という個人的な好みは置いておいて、注意しなければならないのは、データに振り回されて人的リソースを必要以上に消耗してしまわないようにすること

neverdrinkaikai129肉質低下ってどんな❓油で歯が軋む❓

AIカメラ「Safie One」を設置
「スタッフの思い込み」が浮き彫りに
商売人としての経験と勘に頼る部分がありました

『数字がこうなっているから、このようなことができるよね』といった話ができるように

スタッフの思い込みが分かったとして、どう対処するかはやはり試行錯誤しないとだな -

店の入り口に対して商品がある場合、その店の入り口と商品を結んだ対角線上には立たないかなぁ。後から入ってくる人の邪魔になりそうな気がして、だから必然的にちょっと進んだBあたりで立ち尽くす気はする。

”『これまではこうだったから、こうなるよね』といった形で進めていましたが、いまは違う。『数字がこうなっているから、このようなことができるよね』といった話ができる”

半額シールでまた人の流れが変わるだろうなー＞

へー、面白い。ほんと思い込みでやってる仕事って多いよ。
データを採るところまでできても、ちゃんと解析できる人がいないと、結局はデータを恣意的に解釈するだけになるので難しいんだよね。かと言ってデータに意思を込めないとただの数字だし、匙加減が難しい。

5%の差だと単に場所が留まりやすいだけの気もするけど、それが分かるようになるだけでも便利なのかなー。

なるほど。

面白い試みだけど立ち止まってるのが5%程度だったら売上的には誤差くらいにしかならんのでは。

【50RT】

くだらん。最初から目的のものがない限り、全部一通り見るだろ。

面白い💡
データから明らかになること、その多くは「人間の勘違い」なのかもしれない👀

【30RT】

販売戦略を練る上で面白い試みですねー。

ITmedia ビジネスオンライン

思い込みを排除した行動分析が重要: