実店舗もEコマースのように分析できる！RetailNextインタビュー
店舗分析の第2弾は、海外で300社以上の導入実績を誇るRetailNextさんです。3Dカメラを用いて属性分析もできる、高性能ツールの詳細をお聞きしました。
森野（運営堂） RetailNextさんの店舗分析のツールはいったい何ができるのか、まずはそのあたりのことをお教えください。
前田（RetailNext） ひとことで申しますと、Eコマースの分析手法を実店舗に適用することを目的としたソリューションです。たとえば、Eコマースであれば１日にどれだけの人数がページに訪れ、どのページをどの程度の時間をかけて閲覧し、何を買った・買わなかったといったデータを正確にとったうえで、改善していくと思います。しかし、実店舗に関しては、売上やお客様の満足度を上げたいと思っても、何をするべきかを測る指標が比較的少ないと思います。そこにフォーカスを当てたのが当社のソリューションです。
具体的には、センサーあるいはカメラを設置し、お客様が1日にどれくらい来店したかというデータを取ります。販売員などのスタッフデータを区別するテクノロジーも採用（※）しているため、純粋な「お客様の入店数」を取得することができます。そこからPOSデータと紐づけ、入ってきたお客様の何％が購入に至ったかというコンバージョンを出します。ヒートマップのように、どのゾーンによくお客様が来られ、どのゾーンがデッドスペースになっているかといったような情報収集も行えます。
※スタッフの行動に関するデータは別途取得可能
森野（運営堂） 入店数に加え、性別や年齢といった属性のデータも取れるということですね。お客様とスタッフを判別できる機能は、接客の改善に効果を発揮しそうです。新規／リピートといったこともわかるのでしょうか。
前田（RetailNext） そうですね。入店数は絶対値、新規・リピーターは割合値です。
森野（運営堂） データの反映は、リアルタイムなのか何時間後なのか、どれくらいのスパンになるのでしょう。
前田（RetailNext） ほぼリアルタイムです。時間別に入店数を確認し、入店率が低めのところにヘルプを出そうといった施策も行えます。
森野（運営堂） カメラを設置しないといけないと思うのですが、計測専用カメラを用意しないといけないのでしょうか。
前田（RetailNext） カメラ自体は、IPカメラであればほぼ対応可能です。その他、当社で用意している「Aurora（オーロラ）」というセンサーであれば、店内にサーバーを立てる必要がなく、センサー内で映像からデータ抽出を行うことが可能です。
森野（運営堂） Auroraは、通常の監視カメラのようにも使えるんですか？
前田（RetailNext） はい。セールスエリアでの防犯、レジ周りでの不正防止にも活用されています。つまり、お客様を分析して売上を上げるのと同時に、防犯や不正防止でマイナスを避けられる。両面から、利益アップにつなげられるというわけです。
