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September 28, 2018

リピート率、画像データから算出可能に!

パルコが顔画像による「リピート分析」着手 店内にAIカメラ230台:
・日経XTREND:9/20
・パルコは、店舗内に設置したカメラで撮影した来店客の画像を分析してリピート客であるかどうかを判定するデータ分析を開始する。200台以上のカメラを導入済みの東京・上野の店舗で2018年10月からトライアルに着手する。顧客情報管理の精度を向上させ、テナントの売り上げ増を促進する狙いがある。
・顔画像の特徴を数値化し、リピート客を特定:
・CRMの精度向上を期待、アプリとも連係:

「ABEJA Insight for Retail」に「リピート推定」機能を追加:
〜 実店舗における来店客の「リピート率」をディープラーニング技術で解析 〜
・ABEJA:5/18

・ディープラーニングを活用したAIの社会実装事業を展開する株式会社ABEJA(本社:東京都港区、代表取締役社長CEO兼CTO:岡田陽介、以下 ABEJA(アベジャ))は、小売・流通業界を対象にサービス提供しております「ABEJA Insight for Retail」の機能に、「リピート推定」機能を新たに追加し、2018年5月18日より提供を開始いたしましたので、お知らせいたします。
・「ABEJA Insight for Retail」では、ディープラーニング技術等を活用しネットワークカメラ等のIoTデバイスにより取得した画像を解析し、来店数カウント、年齢性別推定、動線分析の機能を、小売・流通業界向けに提供しています。この度、新たに追加し提供を開始した「リピート推定」機能は、実店舗に設置したネットワークカメラから取得した来店客の顔画像より特徴量(個人識別符号)を抽出し、特徴量がマッチした人物をリピート客と判断する機能です。この機能を活用することにより、小売・流通業界の実店舗でこれまで難しいとされていた、リピート客の動向が把握でき、「リピート率」という新たな指標を店舗運営に活かすことが可能となります。

PI研のコメント(facebook):
・リピート率は、これまでID-POS分析の専売特許ともいうべき、POS分析ではけっして算出できない唯一の指標とされてきました。9/20、「日経XTRENDが「パルコが顔画像による「リピート分析」着手 店内にAIカメラ230台」との見出しの記事を配信し、いよいよ、画像データとディープラーニングを組み合せ、ID-POS分析に依存しないリピート率の算出が可能となるとのことです。この技術はABEJAが5/18に、ニュースリリースで公表しており、「「ABEJA Insight for Retail」の機能に、「リピート推定」機能を新たに追加」とのことで、開発済です。ちなみに、このリピート率の算出方法ですが、パルコの場合は約200台のカメラにより入店顧客を撮影し、一人一人に特有のIDを割り振り、次に来店した時に商品の購入の有無にかかわらず、リピート顧客かどうかが判断できるというものです。したがって、ID-POS分析に活用されている顧客識別用のポイントカードとは切り離されており、かつ、カードフォルダ―以外、未購入顧客も把握できるため、これまでの推定リピートではなく、正確なリピート率、リピート来店率が把握できることになります。商品に関してはAmazon GOがバーコードに頼らない画像識別、価格提示の仕組みをディープラーニングで開発しましたが、今回は顧客識別、属性把握に加え、リピート率の識別が可能となったといえ、ID-POS分析は新たな段階に入るといえます。これまでのようにカードデータではなく、画像データを駆使しての商品、顧客識別の段階に入るといえ、その意味でも、今回のパルコの動向に注目です。

続きは、・・:https://twitter.com/PurchaseTW

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September 28, 2018 |

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