新卒1年目の営業担当が語る！Go Insightの魅力とは？

こんにちは！

コニカミノルタマーケティングサービス株式会社でGo Insightの営業を担当している有賀です。

前回まではマーケティングデータコンサルタントの清水から「店頭マーケティングに関するお話をお届けしましたが、今回は少し毛色を変えて営業視点から記事を書いてみたいと思います。

■はじめに

Go Insightの営業をしていると、「こんな検証をやりたい」「こういうアウトプットがあれば活用できるはず」という明確なご要望をお持ちのメーカーの販促担当者・マーケティング担当者様とお話させていただく機会が多くあります。

しかしその一方で、「店頭での課題感はあるけれどどこから手を付けていいか分からない」「調査してもどのようなアウトプットが出てくるか分からない…」というように、興味はあるけれどもサービス導入にかなり高いハードルを感じている方も多くいらっしゃる印象を受けました。

ということで、今回の記事では後者の「店頭に課題はあるがどうしたらいいか分からない」という方にGo Insightのご説明をさせていただく中で、「こんなことまでできるの！」と驚かれたことをいくつかご紹介させていただこうと思います。

■そもそも「ショッパー行動解析サービス Go Insight」とは？

リアル店舗におけるお客様の行動をカメラで撮影し、コニカミノルタ独自のAI解析技術により人物の上半身を推定して行動を解析します。そのデータを弊社のデータサイエンティストが分析し、売り場における課題を抽出しコンサルティングを行うサービスです。

…というとなんだか小難しい気がしますが、つまりは「今まで見ることができなかった店頭でのお客様の行動が可視化される、その行動データを専門家が分析してご提供する」といったところです。

（※専門家が分析してご提供するというところが肝です！調査報告を実施し疑問点があれば、その疑問が晴れるまで責任をもってお手伝いさせていただきます。）

■どんなことが分かるの？

では早速ご紹介していきましょう。

（1）「本当の」購入意思決定者が分かる

顧客属性を把握するのに有効な手段といえばPOSデータでしょうか。
ポイントカードの情報をもととしたID-POSを活用している企業様も多くいらっしゃいます。

しかし、それはあくまでも「レジ通過時」のデータであって、必ずしも売場にいるお客様の属性と一致するとは限らない場合があります。

例えば、糖質カットの発泡酒。
ID-POSだと40代の女性の購入者が多いというデータがでていたとします。

しかし、カメラを設置して売場の様子を見てみると、女性より男性のほうが売場に立ち寄っている人数、商品を手に取っている回数が多いという結果が判明する可能性もあります。

この場合、ID-POSのデータとGo Insightで取得したデータを比較してみると、下記のような仮説出しに役立てることができるかもしれません。

・「休日に家族でスーパーに買い物に来て、旦那さんが商品を選択、その後家庭のお財布を持っている奥さまに商品を渡して、奥さまがレジでお会計をする」というパターンがとても多い？
・糖質オフの発泡酒の中でもさわやかなイメージのあるそのブランドは主に女性をターゲットにしていたが、実はその罪悪感を抱かせないパッケージから中性脂肪を気にする男性にも人気があるのではないか？

調査の中で仮説が出てきたら、その実証実験をするためにもGo Insightを活用していただくことも出来ます！
（ex.通常の売場で1週間データを取得、仮説に基づいた売場で1週間データを取得して、データを比較する等）

貴社の商品にも思い当たる節はありましたでしょうか？

（2）コンバージョンが分かる

ECサイトだと、どのくらいの人がウェブサイトを訪問し、商品を閲覧し、お気に入りに登録して、カートに投入し、最終的に何名が購入したか…ということが定量的に分かります。

今までは、こういったコンバージョンの算出はウェブならではのマーケティング手法であり、リアル店舗でのコンバージョンの算出は困難であることが課題でした。
しかし、Go Insightを活用すれば、リアル店舗でのコンバージョンの算出も可能です。

商品Aを手に取った、Bも手に取った、その後Bを棚に戻して商品Cを手に取った、最終的にはCを購入した…なんてことが分かれば、把握していなかった真の競合商品を導き出せるかもしれないですし、自社の商品を買う可能性があった人は最終的にどの商品に流れて行ってしまったのかも分かります。

こちらに関しては、下記の記事に詳しく書かれているので、ご興味のある方はぜひご覧ください。
★理解してますか？貴社商品の"リアル"なコンバージョン～カスタマージャーニーのPDCAを回してCX向上を目指す～

（3）売場での滞在時間が分かる

こちらは、以前Go Insightで試験的に取得したデータです。

（滞在時間：売場に滞在したすべての人の滞在時間の中央値
商品購入までの時間：売場に滞在した人の中で商品を購入した人のみをピックアップし、その人たちが商品購入までにかかった時間の中央値)

最近は店頭にデジタルサイネージなどを付けるメーカー様も多くなってきておりますが、コンテンツは売場に適応しているものになっておりますでしょうか。

商品購入までの時間が5秒にも満たないカップラーメンの売場にTVCMと同じ15秒のコンテンツを放映しても、最初から最後まで見てもらえないかもしれません。

お菓子売り場に付けるPOPは5秒以内に読むことができるキャッチコピーになっているでしょうか？

滞在時間を把握することで、売り場の課題点が浮き彫りになります。

（ちなみに、店頭の販促物設置前後で滞在時間に変化があるかどうかのABテストを実施することも可能です。
事例を紹介しておりますので、気になる方はこちらをご覧ください。）

■最後に

いかがでしたでしょうか？
個人的な感想になってしまいますが、リアルの店舗でここまで顧客の行動解析ができるって、なかなかないサービスなのではないかと感じております…！

この記事で、Go Insightの魅力が少しでもお伝えできれば幸いです！

弊社では、ウェビナーを随時開催しております。
興味は湧いたけれどもまだあまり具体的な活用イメージが思い浮かばない方、他社はどのような検証をしているのか具体的に知りたい方、ぜひこちらもご参考にのぞいてみてください！

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コニカミノルタマーケティングサービス株式会社
有賀 南美

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