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April 30, 2018

終了、メーカー・卸業、小売業向け緊急AIセミナー!

終了:メーカー・卸業様向け緊急セミナー:4/25
ID-POS分析にAI機能を加えて広がる顧客分析の未来

・主催:AI&ID-POS協働研究フォーラム
・AIを活用することでPOSデータやID-POSデータの分析効率が大きく改善され、新たな知見を獲得できる可能性があります。「AI&ID-POS協働研究フォーラム」が主催する本セミナーでは、AIを組み込んだデータ分析のポイントと活用方法を解説します。データ分析にかかる時間や専門知識の習得を課題としていた分析ご担当者必聴のセミナーです。

主なセミナー内容:
第1講座:商品カテゴリー、年間約千人の購買実態のID-POS分析事例
  ⇒今回のセミナーの事例では、飲料のカテゴリーを取り上げ、その代表的な商品のひとつであるオロナミンCのID-POS分析事例を紹介しました。通常、重点商品の購入率は年間10万人の顧客あたり1,000人以上、すなわち、1.0%以上の支持率が基準といえます。オロナミンCは優にこの基準を超え、重点商品であり、その年間顧客の実態をつぶさに分析、ID-POS分析、特有のF(頻度)の視点から分析事例を紹介しました。

第2講座:商品カテゴリーのマーケティング施策をともに立案(演習)
  ⇒ID-POS分析でのマーケティング施策を立案する上で重要なポイントは、年間約60%を占めるZ顧客(1.0回の購入頻度)に対する施策といえます。しかも、このZ顧客の約80%は翌年、未購入顧客となることが分かっています。かつ、その顧客は店舗に来店しなくなるのではなく、大半が店舗での購入は続きます。その商品を購入しなくなるだけで、店舗には残るわけです。したがって、この厳然たる事実を踏まえ、現実に即したマーケティング施策を立案することが最優先課題となります。

第3講座:AI(人工知能)で商品のマーケティング政策支援、その可能性を探る!
  ⇒通常は、POS分析、あるいはID-POS分析の検証結果からマーケティング施策を立案しますが、今回のセミナーでは、ここにAI(人工知能)の視点を入れた場合、どのようなマーケティング施策に新たな視点を加えることができるか、また、AIをどのように活用すれば、検証そのものを効率的かつ効果的に進めることができるか、その可能性をAIのアルゴリズムにまでさかもどり、解説しました。

PI研のコメント(facebook):
・4/25、メーカー・卸向け、4/27、小売業向けのAI&ID-POS分析のセミナーを開催し、無事、終了しました。改めて、AIに対する関心の高さを実感し、まさに、AIがはじまった、2018年度は流通業界にとって、AI元年となったとの印象です。今回、ID-POS分析に適用したAIは3つ、判別のPLSA、推論のBN(ベインジアンワーク)、そして、予測のDL(ディープラーニング)です。現時点で流通業界がマーケティング施策に活用するAIはこの3つでほぼ満たすことができるといえ、どうこの3つのAIを活用するかがポイントいえるかと思います。今後、さらに、様々なAIのアルゴリズムが開発、実践投入されてゆくと思いますが、まずは、この3つを抑えることが課題と思います。セミナーでは、この3つがID-POS分析に取り入れると、これまでと、どのような新たな視点が生まれるのか、メーカー・卸向けでは飲料のカテゴリー、小売業向けではドラッグストアの年間の全購入顧客を対象に解説しました。セミナーを終えて改めて感じることは、商品DNA、顧客DNAはほぼ無意味な時代となり、この2つを融合した新たなクラスターをAIで抽出し、その結果をマーケティング施策にどういかすかを考える時代になるのではと実感しました。また、DL(ディープラーニング)は現在、需要予測、SCM等に活用されていますが、優良顧客の予測、判別、同様に、新規顧客の予測等に活用すると良いのではと感じました。実際、セミナーでは、約10万人の顧客を5万人をDL(ディープラーニング)で検証データとして活用し、残りの5万人を予測に用いたところ、検証結果は85%の正解率で顧客が将来優良顧客となるかどうかの判別がつきましたので、少なくも人間が予測するよりも精度が高い結果が得られたといえます。AIはまだ、始まったばかりといえ、今後、ID-POS分析での実証事例を積み上げ、実践でも耐えられるように、研究を続けたいと思います。このようなセミナーは、今後、随時、実施してゆく予定ですので、次の機会は、さらに実践的かつ精度の高い事例を紹介できればと思います。

続きは、・・:https://twitter.com/PurchaseTW

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