AI活用で車両データから新しい軸のデータ抽出を可能に

販売力や集客力をデータ可視化

【やること】

1 あらかじめ車両の出入する場所へカメラを設置

2 取得した車両画像から車両ナンバー情報をAIマーケティングデータマッチング

3 車両を軸にした各種顧客データの分析ができる

【このサービスを利用すると】

POSでは測れなかった(※)その場所を利用する人(属性)データを取得できる
(※)これまで商業施設などでは、商品購入していない人についての把握が困難だった。

【新たに実現できること】

① 商品購入前の誘導

デジタルサイネージを活用し、タクシー広告のような販促を新たに設置する検討も可能に

② 品揃えについての準備

所得層、来店目的に応じた品揃え、販促が可能に

③ 施設自体の価値見直し

実際の利用状況を正確に把握できることで、これまで以上にその場所の価値を高める検討が可能に

【実験で検証できた例】

  例1  

仮設:高級車が多く販売単価も高いのでは?
実際のデータ結果:「NO」
実は500万円以上するような高級車は限定的で、一般クラスで、かつ、単身層が利用者の9割を締めていた。

  例2  

仮設:近隣からの利用者が多いのでは?
実際のデータ結果:「NO」
施設からは少し距離があるものの、類似施設をエリア内に持たない隣エリアからの利用者の数が全体の8割を占めていた。

  例3  

仮設:駐車場に来ているのに来店しない人が多いのでは?
実際のデータ結果:「YES」
車両を停車させるのみで施設内に入らない人が多い、ということが判明。より詳細の分析が必要。

  例4  

検証希望:ある場所でのプライベート利用と業務用利用のバランスはどのくらいだろうか?
実際のデータ結果:業務用利用がメインとなっており、うち軽自動車利用がXX%、ハイエース利用がYY%。よって業務用利用はZ割程度と判断できる。

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