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June 05, 2018

トライアル、AI実証実験、F(頻度)、リコメンド!

買いそうな顧客をAIで絞り込み、日用品では9倍の成果:
・日経XTREND:6/1
・リアルな店舗を持つ小売業が、AI(人工知能)やビッグデータをフルに活用してアマゾンなどEC勢への対抗策を打ち始めた。連載「リアル店舗の逆襲」の第7回は九州・福岡のスーパー「トライアル」が中心となって立ち上げた「リテールAI研究会」へ参加するメーカーなどが取り組んだ実験のうち、日用品分野の店舗でのAI活用を紹介する。
・その中でも17年11月から始まった日用品における店頭実験について紹介する。できることから始めるアプローチによって短期間で成果と失敗を経験し、リテールAIとは何なのか、どんな変化が起きていくのかが見えてきた。コンセプトではなく現場レベルの最前線から、その様子をお伝えしたい。
・メーカー単独では難しい店舗での実証実験:
・すぐにID-POS(顧客属性とひも付いたPOS)のデータを分析し、20代前半の女性をターゲットの消費者層として設定することにした。かなり多くのシナリオが考えられる。価格設定や決済、販促、売り場展開、店内動線、クーポン施策など多岐にわたるが、まずは最速で店頭実験を行うため、先行事例のあるものに絞り込んだ。それはレコメンドエンジン(商品を推奨・提案する機能)の活用である。
・似た人が持っている商品をレコメンドする:
・20代前半女性の全購買履歴を抽出し、AIに学習させた。今回は、協調フィルタリングの評価軸として購買頻度を利用した。何回も買ったことがあるということは、リピーターであり製品を高く評価していると考えた。金額や個数なども指標となり得るが、一回に大量に購入するような場合も考えられるので、まずは頻度に固定して実験を行った。
・絞り込んだ20代女性は9倍の伸び:
・驚くべきことに、ハイポテンシャルと予測された20代前半女性のグループは圧倒的な金額構成比と買上率の伸長を見せており、買上率は891%とほぼ9倍の伸長となった。逆に、ハイポテンシャルではない20代前半女性の数値はその他女性の数値と近しいものであった。
・一方で課題も残っている。実際の売り場を立ち上げるための棚割りや、コンセプトを伝えるためのPOP作成など、リテールAIによってサポートされていない領域も多く残っている。

PI研のコメント(facebook):
・6/1の日経XTRENDに「買いそうな顧客をAIで絞り込み、日用品では9倍の成果」の見出しの記事が掲載されました。「リアル店舗の逆襲~日本発、アマゾン対抗のリテールAI戦略」シリーズの第7回(全8回)の記事です。トライアルが主体となったリテール研究会の実証実験がはじまったとの内容であり、その中間報告の記事といえます。実証実験内容は、「ボディーソープ、オーラルケア、生理用品、消臭芳香剤の4カテゴリー」とのことで、このカテゴリーの全購入顧客をID-POS分析にかけ、仮説をつくって進めるわですが、その際、重視した指標はF(頻度)だそうです。このF(頻度)をもとに顧客セグメントを行い、ここに、Amazonが採用している協調フィルタリングのアルゴリズムをかけ、リコメンド分析を検証するというものです。AIがどこに使われているのか、ややわかりにくいですが、トライルのAIの実験店舗、アイランドシティ店で実施されたことがポイントといえそうです。結果は、「ハイポテンシャルと予測された20代前半女性のグループは圧倒的な金額構成比と買上率の伸長を見せており、買上率は891%とほぼ9倍の伸長」とのことで、予想以上の効果があったとのことで、滑り出しは順調といえそうです。ただ、課題もあるとのことで、「実際の売り場を立ち上げるための棚割りや、コンセプトを伝えるためのPOP作成など、リテールAIによってサポートされていない領域」、ここを今後どう補ってゆくかがAIとの関係で課題とのことです。食品スーパー業界では10年前ぐらいに一世を風靡したMD研究会、ここ最近ではID-POS分析でのMD研究会が主流ですが、トライアルがAIの実験店舗での実証実験をスタートさせたことで、今後はAIの実証実験がはじまったといえます。トライアルの次の実証実験、できれば本格的なAIを駆使した実証実験に期待したいところです。

続きは、・・:https://twitter.com/PurchaseTW

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