
✓検証済みの導入事例
CASE05
MiNORASU
Storefront AI / 店頭コンバージョン日本・東京都心店頭の通行・アテンション・来店コンバージョンで拡大の可否を判断する
AIカメラ2台が、不動産店舗の店頭サイネージが実際に来店を生み出していることを実証し、検証済みのデータが、1店舗のテストを6店舗へのサイネージ導入として確定させました。
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データ検証後にサイネージ導入を確定した店舗
99.9%02
計測期間のデータストリーム稼働率
計測の流れ
01通行
02アテンション
03立ち止まり
04来店
01
課題
店頭が実際に何をしているかを測る方法がなかった
MiNORASUは東京都心の不動産仲介会社で、店頭が実際にどのような成果を出しているかを測る方法がありませんでした。サイネージが効いているという証拠も、拡大を判断するためのデータもありませんでした。ディスプレイのおかげで来店が増えるだろうと考えていただけで、どのコンテンツが実際の来店につながるかをひも付けるものはなく、より多くの店舗にサイネージを入れるかどうかは、根拠ではなく印象に頼っていました。
02
ソリューション
カメラ2台で、ディスプレイ別のアテンションと来店コンバージョンを計測した
SpaceVisionは、店頭全体とすべてのプロモーションディスプレイを収めるAIカメラ2台を設置しました。この機器はディスプレイ別・時間帯別に通行量とアテンション率、来店コンバージョンを計測し、個人データを保存せずオンデバイスで動作します。誰が通り過ぎ、誰が立ち止まり、誰が入ってくるかを匿名でつないで示し、GDPR基準に沿って設計されています。
03
成果
検証済みの成果が、1店舗のテストを6店舗の導入に変えた
店頭の通行・アテンション・来店コンバージョンのデータで、サイネージ設置後の来店増加を確認しました。データストリームは99.9%の稼働率を維持しました。MiNORASUはこの運用データを根拠に、1店舗のテスト店舗から6店舗へ導入を拡大しました。
検証済みの成果
計測された店頭の成果が、拡大判断の基準になった
01
アトリビューション
どのディスプレイとコンテンツが実際の来店につながるかを、ひも付けて捉えます。
02
拡大判断
通行・アテンション・来店コンバージョンを比較し、店舗ごとのサイネージ導入を決定します。
03
編成の調整
ディスプレイ別・時間帯別の成果を比較し、店頭のコンテンツを組み直します。