既存店の基礎情報に加えて、立地・商圏・競合・設備などの状況を表す各種データが必要になります。導入にあたっては、売上予測の経験豊富なコンサルタントがこれらの必要なデータの取得方法を詳しくご説明いたします。

スーパー・ドラッグストア・コンビニエンスストア・ホームセンターなど小売業の様々な業態に対応しているほか、飲食業においても導入実績がございます。

はい、売上予測の結果に影響した要因をグラフで可視化して表示することができるので、社内での説明などにご活用いただけます。

はい、既存店の売上推移のデータを活用することで長期的な売上の推移を予測することができるので、出店における投資回収の試算に活用することが可能です。

カテゴリーレイアウトAIは「売場全体のカテゴリー配置」を最適化するサービスですので、カテゴリー単位での配置を自動作成します。一方、棚割AIは各カテゴリー内の商品単位での配置までを自動作成します。

はい、既存店舗の売場改善はもちろん、新店や改装時のカテゴリーレイアウト設計にもご利用いただけます。

はい、店舗の商圏や客層、売場面積などを考慮し、店舗ごとに最適なカテゴリーレイアウトを作成します。

はい、AIが作成したレイアウトは担当者が確認・修正できるため、現場の運用方針に合わせた調整が可能です。

カテゴリーレイアウトAIは「売場全体で各カテゴリーをどこに・どれくらい配置するか」を最適化するサービスです。一方、棚割自動作成AIは、決められたカテゴリー内で各商品をどの棚に・何フェイスで配置するかまで自動作成します。

はい、お客様企業から商品サイズの基本情報をご提供いただける場合はそのサイズ情報を活用します。また、商品サイズの情報データがない場合はAIによる商品サイズの推定などのオプションがありますので、弊社にご相談ください。

はい、AIの作成後に担当者が自由に調整できるので、店舗事情や運用ルールにも柔軟に対応できます。

はい、フェイス数や陳列位置、カテゴリーごとのルールなど、お客様企業の独自の運用条件を考慮した棚割を作成できます。

はい、既存の棚割ソフトウェアと同じ形式でデータを出力できるため、現在の運用を大きく変更することなく導入できます。

はい、店舗ごとの販売傾向や地域特性をAIが学習し、それぞれの店舗に最適な発注数量を算出します。

はい、新しい販売実績データをもとに定期的にAIモデルの再学習を行うことで、継続的な精度向上を図ります。

はい、定番商品とは別に新規商品向けのAIモデルを構築することで、新規商品の発注にも対応しています。

はい、特売商品を判別できる情報があれば、特売商品としての販売実績データをAIが学習することで特売商品の発注にも対応が可能です。

AIが販促施策を提案しますが、実施前に担当者が内容を確認し、必要に応じて修正することが可能です。

はい、販促内容や対象顧客などを自由に調整したうえで実施できます。

ダッシュボード画面で販促期間中の実施状況や終了後の効果を確認することができるので、これらの結果を次回の施策へ活用することができます。

お客様企業のシステムと連携することで、会員アプリやLINE、メールでのクーポンやポイントキャンペーン告知など、さまざまな販促施策に対応可能です。

BIツールが「決められた分析を見る」のに対して、本サービスはチャット形式で自由に質問し、その場で分析を深掘りすることができます。また、AIがデータから店舗の現状を分析して、改善策を提示したレポートを自動作成します。

はい、「売上が落ちている店舗を教えて」「利益率が低い原因は？」など、自然な文章で質問できます。

はい、各店舗の売上や利益、各種KPIを比較することで、特に改善が必要な店舗を素早く把握できます。

はい、POSシステムや販売管理システムなど、お客様の環境に応じたデータ連携に対応しています。