Usecase

棚割画像解析×販売データによる売場パフォーマンス解析

量販チャネルにおいて、取得した棚割り画像から商品を識別し、学習した商品データと当該チェーンでの採用情報に基づき該当商品候補を提案
店舗別の棚割り作成業務負荷を軽減すると共に、データ化することでセルアウトや流通在庫情報と組み合わせ、売場パフォーマンスを可視化（売上変動要素の確認、提案の落とし込み状況確認、販促施策の効果　等）、店舗別のより細やかな打ち手の立案、フォローを実現

製造

販売・マーケティング

売上増

コスト削減

予測・分析

コンサルティング

［ DXの課題］

多くの製造業において、いまだメインチャネルである量販チャネルでは、主に店舗数の多さに起因した実態把握の難しさが、ピンポイントかつタイムリーな打ち手の実施を阻害している。

各社、店舗担当者を配置し、棚割り把握、本部商談の落とし込み、競合の販促情報等の取得に努めているものの、その膨大な店舗数を踏まえた場合、特に視認からのデータ化の効率化が喫緊の課題となっている。

［ exaBaseを活用した解決策］

取得した店舗の棚割画像に対して、自社商品データを学習させたAIモデルが個々の商品を識別、当該量販チェーンにて採用されている商品マスタから候補を提案、棚割り作成の作業効率を劇的に改善する。

各店舗での定番採用状況の経過観察、更には各店舗のセルアウト、在庫情報と組み合わせながら売場・販促パフォーマンス評価、棚割り提案へと繋げ、店舗毎の売上最大化を図る