• 対談

2019.09.20

Amazon Goの衝撃とGo Insightの未来を語るスペシャル対談(後編) ~Go Insightを活用した取り組み事例と分析結果~

Amazon Goの衝撃とGo Insightの未来を語るスペシャル対談(後編) ~Go Insightを活用した取り組み事例と分析結果~

来店中の顧客行動履歴に関して、昔は店舗で働いている人がアナログでお客様の行動を知ることしかできなかったが、ICTの発展やAIの進化により、センシング技術を使って顧客行動のデータ化ができるようになった。 後編では、Go Insightを活用したダイエー東五反田店での取り組み事例、そして分析結果についてお届けする。

ゲスト
株式会社ダイエー デジタル戦略室 デジタル推進部リーダー 吉岡 素成

進行
店舗のICT活用研究所代表 郡司 昇

Go Insightを活用したダイエー東五反田店の取り組み

吉岡
ダイエー東五反田店でどんなことを、という仮説を最初に振られたんですけど、今回やってみたいのは3つですよね。
2つは先ほど仰っていた、既存と新規のプロモーション。これは商品基軸。
もう1つは各デバイスというか我々がスマートストアでやり始めている要素として2つあるんですけど、これを組み合わせたい。1つが、SIRU+(※1)を入れていますので、ID-POSと連携しているお客様の購買データと栄養素をくっつけたSIRU+。
2つめに、今回はデジタルなEDGE(※2)を入れてみたいと思っているので、それをお客様に静止画だとか動画とか、そのプロモーションを見せたときのABテストをここで測れるんではないかなと。

郡司
ちょっと昔話をしちゃうと、前職では自分で店内行動をリサーチしていたことがありまして。
お客様が一人通るたびに、鉛筆でお客様の行動を紙に書いて。この棚の前で止まったら止まったマーク。モノを取ったらモノを取ったマーク、っていうのを付けていって。
それを150人くらいリサーチして、それをプロットしていくわけですよ、場所ごとに。そうすると見えてくるものがあるんですよね。
たとえば、90センチの棚がズラッと連結している、“ゴンドラ”と呼ばれる売り場の端っこですよね。端っこに“エンド”っていうのがあって。
「そこはプロモーションの場で、ここが一番見られていて、ここが一番売れるんだからここは手を入れなければいけない」って、小売りの人はみんな言うんですけど、実際にリサーチしてみると、見ている人が一番少ないのがエンドで。いわゆる目的買いの人って、エンド見ないんですよ。よっぽど買い物を楽しむようなお客様だったら違うかもしれないですけど。
たとえばレジャー的に買い物をする無印良品とか東急ハンズだったらエンドもすごい見るかもしれませんけど、意外とコンビニ型ドラッグストアでエンドに力を入れても、目的買いのお客様ばかりで誰も見てないじゃんっていう。結果としてはそういうことですよね。
それを上層部に見せたところ「そんなはずはない」って。「並べ方が悪い」みたいなことを言うわけですよ。私も測定する前はそう思い込んでいましたし、無理ないのですが。そのくらいに、お客様の本当の行動の真実を見ていると、小売り側の思い込みと違う行動をしていることって多々あって。
こういうリサーチャーの仕事って、データを取るのは半日ですけど、そのあと集計とかでけっこうな時間がかかって。1個リサーチするのに人件費1週間分くらいかかったわけですよ。でもそういうのが、センサー類で取れるようになってくると、当然常時取れる、すぐに検証できる、と。時代は変わったんだなって感じますね。
1つは、「小売り側が持っている思い込みは違ってたよね」っていうのを見つけるヒントになる。
もう1つは答え合わせですよね。このやり方で良いかなという答え合わせをして、合ってたんだって。それだけでもう十分なんです、やっていく意味がある。根拠がなくやっていることって、いっぱいありますからね。チラシとかも、検証をすると必ず費用対効果が合わないんですけど、でも止められない。止めたら隣のライバル店に負けちゃうんじゃないかって。実際はそんなことないんですけど、止められないってことがいっぱいあって。検証ができるとそういう無駄をなくすこともできるし、自信を持ってやることができますよね。

吉岡
あとやってみたいことは、計画購買(※3)と非計画購買(※4)が、各棚単位でどのくらいのウェイトになっているのか。そのなかでメーカーが自分自身の商品は計画購買型なのか非計画購買型なのか。それからブランドスイッチする瞬間。
いろいろ打ち出したけれども、ここで移ったのか移っていなかったのか、これを今回はぜひ東五反田店ではやっていきたいと思っているんですね。なかなか概念が計画購買と非計画購買が組み立てられていないので。
今回コニカミノルタの方でも、立ち寄り率(※5)だとか離脱率(※6)だとかコンバージョンレート(※7)だとかいろいろ定義づけをしていただいているんですね。このなかで計画購買と非計画購買を数値に置き換えるだとか、いろいろな仮説を持っていて、おそらく商品単位で違うでしょうから、こういったものが見えていけば面白いだろうなって思います。

郡司
まず、計画購買とか非計画購買をID-POSで取ることは普通不可能ですね。あえて言えば、1回ミネラルウォーターを買っていった人が、次も同じミネラルウォーターを買いました。これが何回も続けばこれは計画購買だろうという仮説が立てられるわけですね。
でもGo Insightで顧客行動が見えてくると、そのミネラルウォーターを買う前に別のミネラルウォーターを触っているみたいなのも取れるわけです。そうすると、これって必ずしも計画購買じゃない品物だよねっていうのが見えてくるわけですよね。
「いつも同じブランドのミネラルウォーターを買っているから、このブランドのロイヤルユーザーである」と思っていると、実際はそうではなくて、「迷っているんだけど最終的に決め手がないので同じミネラルウォーターにいっているわけだよね」ということかもしれない。
そうするとそれはブランドが強いのではなく、スイッチするコストのほうが大きいって話なんですよね。「より魅力的な商品が出たときに一気にドカッと持っていかれちゃう可能性がある商品ですよね」という部分が分析できるって話ですよね。
非計画購買、要は、店舗に行ってから決めるっていうモノには種類があって、純粋衝動購買は店舗の売り場に行ったとき、買うつもりがなかったんだけどなんか買っちゃった。店に行ったときになんかこんなおもしろいのがあるんだとか、こんな新しいものが出たんだとぱっと買う。これが純粋衝動購買。
一般の人が思っている非計画購買ってこればっかりなんですけど、実はほかにもあって、ビールを買うってことは決まっているんだけど、どのブランドかは決めていない。店に行ってから決めようって。
なのでよく言う「買い物の決定の瞬間は売り場にある」という話で、カテゴリは決まっている。お茶買うのは決まっているんだけど、どのお茶を買うかはその場で決める。値段かもしれないし、おいしく見えたかもしれないし、売れてそうだからかもしれないし、販促物が魅力的で売れたという話かもしれないってところですよね。
それで言うと、Go Insightで、あるコーヒーメーカー様で売り場をABテストしてみましたよね。どんな反響がありましたか?

Go insightの分析結果「売り場が語っていなかった」

吉岡
すごくおもしろかったのは、カプセル型の商材で2種類の塊があって、それが売り場ではかなり乱雑というか上は在庫置き場になったり、「売り場が語っていなかった」。
何の売り場かわからない。ストーリーみたいなもんですよね。それが、お客様にわからせるということを今回あるコーヒーメーカー様がチャレンジされました。
パネルが良いのか、サイネージが良いのか等。

郡司
どういう風にやられたんですか。ボードを付けてサイネージを付けて?

吉岡
全部付けたんですね。上にわかりやすいボードを付けて、それから縦のレールを入れ、横レールも入れ、7インチくらいのサイネージも付けた。売り場については、乱雑になってたゴールデンラインにはこのカプセル、下のラインにはこのカプセルって大きなストーリー付けをして、上にあった在庫置き場は一切なくした。これでリテストしたわけですね。
そうするとやはり効果が歴然としてみえた。やっぱりこういうサクセスを作っていくことで、ぼやっとしていた売り場のアクションが変わってくるわけですよね。
じゃあ、売り場にもできることがあるんだと。ただ気をつけないといけないのは、複数のメーカーの商品をひとつの棚で実現できること、1社だけ能動的にできるところとできないケースがある。
今回、東五反田店では、棚の都合でできないケース。わりと複合棚でいろいろなメーカーが混じっているなかでどんなことができるのか、これはまだわくわくするポイントですね。

郡司
わりとコンパクトなお店ですからね。

吉岡
そうなんです。これは二軸だと思うんですね。大型店舗でやったことで、効果になって売上が見られるようなケースもできればチャレンジなんですけど、複合棚でいろいろなメーカーが入ったなかでどんなことができるか。この2つを今回ぜひコニカミノルタとやっていきたいところですね。

郡司
そうですね。良い言葉ですね。「売り場は語っていなかった」。

吉岡
確かにそうなんですよ。ストーリーを作っていくということは、結果的に売上を上げていく。それぞれの売り場が語ってくれたら、すごく商品がぐっと迫ってきて、きれいになっているときに感動するような売り場があるんですよね。

郡司
確かに、ありますね。

吉岡
惚れるようなね。これはこのように売りたいっていうのは、PI値もあるので、そういう意味では語れるものが出てくるんですね。
やはり、ちゃんと上からカメラを見ていて、それがお客様の行動とともにメーカーとリテーラーが一致できる。それがちゃんと補助的にセンシングしていただいているっていうところがつながれば、この数を増やすだけですからね。

郡司
これも吉岡さんとも行ったb8ta(※8)みたいに滞在時間とか、その商品にどのくらい関心を持ったかとか、使い方を取ってデータを渡すだけで商売になる業態も出てきている。それはあるでしょうね。

吉岡
ただ、ABテストの結果をどこまでリアルに出せるかというのは、メーカーもバイヤーも我々の小売店側も、これからはスピードが一番のポイントになるでしょうね。
コニカミノルタもこれから大変だと思うんですけど、ダッシュボードのスピードとかね。
それから、僕たちの持っている静態データを今はあんまりコンパクトに出せていないんですけど、そこは早く出せるようにしていかないといけない。今回気づかされたのは、弊社の方でも何人かAIを勉強をしなければならないということ。
データを分析できるようにリテーラーが変わっていかないといけないので、今回大きな収穫として、教育に目が向き始めた。そういう目利きが出て、このデータが出たときに動態データはこう静態データはこう、AIで組み合わせたもの、デバイスで出てきた結果はこうっていうのを、何のためにというデータを見られる人間。
これがこれから育てていこうっていう機運ができ始めてきたのは大きいですね。

郡司
おっしゃる通りですね。ニューリテールっていうじゃないですか。結局のところ、IoTやAIが発展してきて、IoTって現実をデータにするためのものなので、コニカミノルタのGo Insightのカメラに関してもIoTだと思うんですよ。実際のお客様の行動、アナログな行動をGo Insightによってデータに変える。
データに変えると何ができるかって言うと、仮説検証を回せる。「じゃあその仮説検証をオートマチックでやりましょう」ってマシーンラーニングできると、どんどん回していけるよね。そうすると、仮説を出す元が出てくる。
でもその元が出てきただけじゃだめで、データで場をエンパワーメントするためには絶対に商売やっているビジネスやっている人が絡んで考えなきゃダメで。これがまさに私の仕事だったりします(笑)
仮説ができてやってみれば、検証はまたそっちのほうでやってくれるので、検証結果が出たらまた新しい仮説を立ててまた新しい打席に立つっていうことの繰り返しですよね。
それができる人材が、そんなに小売りのなかにはいなくて。けっこう言われますね。いろいろなところに行くと。「そういう人いないんだよ」って。前職で言うと大体そんな話は私に回ってきましたから。あまりいないんですよ。やっぱりそういう人。

吉岡

今後、やはりリテーラーってマルチタスクにもなると思うんですけど、頭のなかでマルチにものを考えられる人材がこれから必要になると思うので、そこを補助してくれるAIとかデバイスとかがやっとできてきたので、チャンスは出てくるんじゃないかと。

郡司
そうですね。考えることに特化できるってことだと思いますね。
今まで、紙とペンを使って分析の時間に8割くらい使っちゃって実際仮説考えるのに2割しかかけてこなかった人たちが、8割考えることに時間が使える時代になってきたので、そうすると回転が速くなるっていう話かなと。

吉岡
僕が一番ショックだったのは、ある大学教授に教えてもらったときに、「小売りのリテーラーって要件定義ができる人がいないじゃないですか」って言われたんですね。結局、SIerとかシステム屋さんから言われて、それを組み立てて。
「自分が何をしたいのか、どんな仮説を持ちたいのかっていうのを要件を整理していく人たちがいないので、まずはそれをできるところから教育って大事ですよ」と言われたのが一番耳に残っているんですよ。
今回デバイスを入れながらも人の教育と両輪で回していくことがすごく大事で、以前は代理店に任せるとか、SIerに任せるとか、任せっぱなしが多かったのが、考えられるっていうんですかね。わかるっていうかね。これは大事な視点だと思うな。

郡司
なかなか、ただ難しいですよね。
私はアプリのベンダーに対してコンペやるときのRFPとかも自分で書いていたんで、その上流の計画も考えてたし。
ただし、あれを(特に自己学習していない)部下に教えて、部下がそういうことをできるように教育せよって言われたら、けっこうしんどいかなって思っているんですよね。吉岡さんは、どうやって教育していくおつもりですか?

吉岡
やっぱり、好きか嫌いか。
やっぱりスマホに対して興味を持てている、デジタルに対しても。もともと持っているベースがなくても、興味って面白いか面白くないか変わっていくと思うので。そういう人材もこれから集まってくるだろうし、その場を取れるような風土っていうんですかね。
「お客様と接する接客が大好きです」とかね、「売り場づくりが大好きだ」っていうことも、もちろん以前のリテーラーとして大事なところなんですけど。これからはやはりこういうAIの機器、デバイスIoTをどう使っていって、これを面白がるような人材が集まることでだいぶリテーラーって変わっていくんじゃないかなって。

郡司
おっしゃるとおりですね。おもしろいんですよね。
技術がない時代で言うと、僕が個人店やってたときなんかは、どの商品仕入れるかって自分で決めるじゃないですか。どこにどう並べるかも自分で決めるじゃないですか。何が売れたかも自分がレジに立っているからわかるじゃないですか。また発注しますから。
そうすると、「この商品って売れているよね」、あと「Aさんは良いって言ってたから、同じ悩みのBさんにも良いんじゃないの?紹介してみよう」っていうのがどんどんその場で回っているわけですね。売り場も当然その場に合わせて変えるし。なんか反応悪いなと思ったら、はずして新しいものを探してくるみたいな。
そういう一気通貫は個人店ではできたんだけど、チェーンストアで、この人はものを並べる人です、この人はレジを打つ人です、この人は棚割を決める人ですって分散型になってくると、棚割を決める人が、実際はお客様がどう動いていてどう買っているのかまで関心がいかなくなって、ただの作業になってしまいますよね。次の棚割を、「来月の棚割をこうしなきゃいけない、とにかく作らなきゃ」って。それが原点回帰するのは良いかな。

吉岡
新入社員のときに戻って考えると、棚割とかフェイスを自分で書いてみたり、いろいろな体験をしたんですね。そのときはかなり鳥の目っていうか鷹の目っていうか俯瞰的にものを見て、細かいところまで見られたときがあったんです。
だけど、いま言われたように、分業化が進んでいくと、売り場のリテーラーとかバイヤーだとかまた違うところにどんどん変わっていき、鷹の目が見えなくなったんですね。それが今度このAIの技術で串刺しでそれを俯瞰的に見えられるようなものをある意味、そういうデバイス機器で捉えてくれれば、援助してもらえればまた元へ戻れる。

郡司
さっきのダッシュボードだったらバイヤーさんと一緒に見るっていうのは良いですよね。

吉岡
自分で作った棚を一緒に共有ができるっていうのは、今回ダッシュボードがいろいろなものを語ってくれますよね。

郡司
そうすると、Go Insightのコンテンツもダッシュボードはこんな風になっていて、これをこういう風に共有することでうまく回りますよという話もアリなのかなっていう。

吉岡
「じゃこのAのパターンをやってみよう」「このBのパターンをやってみよう」っていうのは、リテーラーとメーカーが一緒に仮説づくりできるんだよね。

郡司
小売りだけじゃなくメーカーも同じものを見て会話をする。メーカー、バイヤー、営業の人たちがみんな同じものを見て、意見を交わしていく、より良くして行きましょうみたいになってくると良いですよね。

まとめ

今回の対談は、IoT、AIといった技術を技術で終わらず、いかに顧客ファーストの三方良しにつなげていくか、そのために必要なことが顧客理解から始まる。そして、小売、メーカー、テック企業それぞれが共創していくことで皆がハッピーになるというものになりました。

テクノロジー進化で生まれた優れた仕組みを、「いやぁうちは投資が‥」「上層部の理解が‥」というやらない理由を並べるよりも、吉岡氏のように見て・体験しにいく、ダイエーのように、まずやってみるということが将来に繋がる投資ではないかと考えます。(郡司)


※1:SIRU+(シルタス)
スーパーのポイントカードを登録するだけで、買ったものの栄養がわかるスマホアプリ

※2:EDGE(Enhanced Display for Grocery Environments Digital Shelves)
Microsoftと米国の流通・小売大手Krogerが展開するシェルフ型デジタルサイネージ。店舗の商品棚の前面部分にリアプロジェクションスクリーンを搭載した流通・小売向けのデジタルサイネージのシステム。

※3:計画購買
※4:非計画購買
購入する商品カテゴリ・メーカーなどを来店時にどれくらい予定していたかで、計画購買と非計画購買に分けられる。

■計画購買

「計画購買」とは、入店前に事前に購買意図が形成されており、実際の購買品が、入店前と同一のもの。

■非計画購買

「非計画購買」とは、入店後に店舗内の刺激により、事前の購買意図とは異なる商品を購入したもの。もしくは用途・機能は購買意図が形成されているものの実際の購買品目は店頭で決定する購買。

※5:立寄り率

Go Insightでは棚前に15秒以上滞在した人を立寄り率としてカウント

※6:離脱率

商品を購入せずにGo Insightのカメラからフレームアウトした割合

※7:コンバージョンレート(CVR)

顧客が購買に至った(=Go Insightでは商品を手に取ってカメラからフレームアウトした事象を購入とカウント)割合

※8:b8ta

製品を販売しながら、ベータテストと呼ばれる製品の運用試験ができる小売店。米西海岸のサンフランシスコなどに店舗を展開

プロフィール紹介

株式会社ダイエー デジタル戦略室 デジタル推進部リーダー
吉岡 素成

西友入社、企画室長、ストラテジー・インテグレーションシニアダイレクター、関係会社取締役。ネットスーパー・ネット通販等を担当する専門事業推進部シニアダイレクター。2007年イオン入社。ネットスーパー設立PT。イオンビスティ取締役物流部長。デジタル企画部長。2016年 ダイエー入社。ネットスーパー、ネット通販、デジタルマーケティング担当リーダー。現デジタル戦略室 デジタル推進部リーダー。

店舗のICT活用研究所 代表 
郡司 昇

1999年株式会社ランド設立。セイジョー(現ココカラファイン)とFC契約。
2007年セイジョー入社。調剤事業部課長→営業管理課長兼ココカラファインHD調剤担当で業務効率化・コスト削減・アライアンス等担当。2013年株式会社ココカラファインOEC社長就任。2016年株式会社ココカラファイン統合マーケティング部長兼任。
2018年4月~現職。ITベンダーの持つ最新技術をどのように小売業で価値を持たせていくかをベンダー、小売業双方の三方良しを実現する手助けをしています。

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