カンタン操作で極上の売り場、うれしい販促。月額6万円台からのID-POS分析クラウド
ウチの技術者たちが、またまたやってくれました。
2025年7月に満を持してリリースした『ニーズの見える化(シンTapir−1.0)』ですが、その直後に待望のAI顧客ニーズ要約機能をリリース。
同年10月には、従来の「単品、分類、店舗、年月日、プライス」に加え、選択可能な顧客接点として時間帯とレジレーン番号を追加。これによりレシート上に印字された、顧客が能動的に選択したモノ、時間、空間の全ての接点を網羅※。スーパー&ドラッグの顧客ニーズ対応と意思決定(マーケティング)を、顧客を取り巻く時空にまで拡張しました。
当年1月には、AIによる売り場に採用すべき新商品の推論機能と、新商品の陳列位置の推論機能を追加。
まさに「マーケティング・モンスター」の異名に恥じぬ、旺盛なエンハンスを繰り返して来ました。
そしていよいよ今回は、棚割新理論でも予告していた、自動での商品カット(オートトリミング)、自動でのフェイシング数割り当てに加え、商品の陳列総数と奥行個数の自動算出機能を、エンハンスリリースさせていただきます(4月14日もしくは16日夜間に設定予定)。
※.一部で「担当者コード」を追加して欲しいというご要望をいただいています。BiZOOPeのIFに担当者コードの設定は無い為、お急ぎの場合「レジレーン番号」との二択とはなってしまいますが、連携ファイルの「POS番号」カラムに「担当者コード」をセットしていただけますようお願い致します。ご要望多数の場合、将来的に予備カラムを担当者コードとする等、可能な対策を模索させていただきますので、BiZOOPeポータルの「エンハンス目安箱」までご投稿ください。
連携ファイルフォーマット定義書の該当箇所はこちらから。
図のように、売り場からカットすべき商品(変更採用順=0)※と、各商品に割り当てるべきフェイシング数、奥行個数、陳列総数(棚割理論値)を自動で算出、表示します(画面右端)。
※.そもそも分析画面上に表示すらされて来ない商品も、カットという認識で結構です。
『ニーズの見える化』の分析条件画面にて
①顧客接点に「単品」が選ばれていること
その上で、自動商品カットは業務別追加表示項目に
②「採用/不採用」が選択されていること
棚割理論値は業務別追加表示項目に
③「棚割」が選択されていること
が表示要件となります。①以外は、分析結果画面からも変更が可能な為、マストではありません。
分析条件画面最下部「オプション」の設定項目を拡充、設定しきい値を吟味し、それらの自動実行を追加しています。
業務別追加表示項目(前出②、③)の設定如何によらず、裏ではオプションの設定に基づく計算計算が実行されます。
すべての設定値は、分析結果画面からも変更が可能です。
尚、オプションを含む分析条件画面のすべての設定項目は、最後に設定した値がそのまま保持される仕様となっております。
理論の詳細については『ID-POS分析:「適正フェイシング数」から始まる棚割新理論 』でご確認ください。
以下の条件に当て嵌まる単品の採用順(変更採用順)を降下させ、降下対象に該当する単品を、そのままカット判定とするオプション機能です。
【1.選択範囲(ニーズ)中の選択肢数】
ジャムの法則(7±2)を適用。以下のようなニーズに応じて設定を変更してください。チェック有り、9がデフォルトです。
9:人間は9を超える選択肢の中からモノを選ぶことができません。よって、これを超える選択範囲中の選択肢は、顧客の混乱を避ける為にも必ずカットすべきです(完全に安全)。
5:嗜好性の高いニーズにある程度応えつつも、最大限絞り込みを行いたい場合に使用(カテゴリーが汚い場合でも、最低限の安全確保)。
2:EWLP等の、弱者の攻めた価格政策における最大絞り込み値。顧客への最低限の「選択」の担保、選択肢相互が欠品時のバッファとなること、および相互の価格比較による安さの演出を意図した最小値。選択範囲が一律類似用途・機能的に構成されている場合にのみ適用(将来はAIが判定できるようにしたい)。
1:都市型小型店等における最低限の品揃えを狙う際等、特殊な用途に使用。
【2.不要選択範囲(ニーズ)】
チェック有り、0.01%がデフォルトです。
ニッチは来店動機として非常に重要ですが、売場面積には限界がある為、余りにも小さなニッチにまで応えてしまえば、他のニーズを持つ買い手の利益を損ない、売り手の利益も損なってしまいます。
そこで、「ニーズそのものとして不要」なほどニッチな利用者率の値をここに設定します(個々の単品では無く、選択範囲計の利用者率です)。この操作によって、該当する選択範囲配下の選択肢(単品)の採用順が一律降下されます。
デフォルト値には、AIが推論する「変わり者」の推論値であり、統計的なノイズと区別がつかなくなる限界点0.01%(1万人に1人)が設定してあります。基本的に変更の必要はありません。
【cut判定の自動実行】
チェック有りがデフォルトです。
前出1,2の対象となる単品の変更採用順をすべて0(カット対象)とします。
ここでのカットは、いわば「余剰のトリミング」と言えます。
すべての「自動」には、必然的に「平均」あるいは「安全」の概念が含まれますので、これとは別に、意図を持って更に攻めた絞り込みを実施したい場合(商品部長から一律20%カットを厳命された等)には、分析結果画面から直接カット数を入力する(最大選択肢数を担保することなく、変更採用順のみに沿ってカットを実施します)等の方法で、カットを行ってください。
絞り込みの結果、年契商品がカット対象に入ってしまった場合等には、分析結果画面から、手動での カット解除⇦⇨カット を行う事もできます。
以下の条件に基づき、フェイシング数、陳列総数、奥行個数を算出します。
BiZOOPeは、什器サイズ、商品サイズをソースデータとして保持していないことから、別途棚割システムにおいて実際に陳列可能な個数を超えたフェイシング数、陳列総数、奥行個数については、バックルームやDC(最速供給が可能な場所)に畳み込んでいただくこととなります。
【最大フェイシング数】
在庫における「プレゼンテーション層」に該当する部分です。
標準的な商品サイズにおけるゲシュタルト崩壊と、商品サイズによらないサビタイジングという、人間の認知限界の交差ポイントである5をデフォルトに設定(3±2の法則)。
5:これ以上フェイシングを広げると、顧客の脳はそれを「商品」では無く「背景」と認知してしまい、売り場での「気付き」を低下させます。認知限界に対するキャップ(制約)として、品出しや前出しを極力抑えたい場合に使用します。
3:人間の認知(脳のコスト)の面で、最も負荷の少ないフェイシング数です。特に売場面積に対し、SKU数の多いカテゴリーに使用します。
【補充サイクル】
7(週に1度)がデフォルトです。
貴社の部門毎の運用スケジュールに合わせてご調整ください。
総在庫数量と奥行個数は、什器サイズ、商品サイズによらず、この1サイクル分を確保するように計算されます。
【在庫係数】
在庫に掛け合わせる係数を設定します。
全体:BiZOOPeに非会員データ未投入の企業様のみ、会員比率に応じた設定をお願いします(デフォルト=1)。レコメンドを問わず、すべての商品に対して一律適用される値です。但し、カテゴリーに応じて会員比率は変化しますので、留意が必要です。これを契機に非会員データの投入もご検討していただけますと、従量課金が増えて私も嬉しいですw
1stレコメンド:顧客にとっての最重点商品(最も欠品を防ぎたい)への在庫係数で、μ+2σ相当の値(1.4)がデフォルトで設定されています。
2ndレコメンド:顧客にとっての重点商品(極力欠品を防ぎたい)への在庫係数で、μ+σ相当の値(1.2)がデフォルトで設定されています。
代替性のネットワークで保護されることから、3rdレコメンドならびにレコメンドなしについては、在庫低減の観点からも、個別の在庫係数は設定されていません。
通常棚割は半期に一度の仕事ですが、商品カットはほぼ商談の都度発生し、あなたを煩わせる業務の一つかと思います。
是非、本機能を活用し、あなたの脳を楽にしてあげてください。
そしてそこで浮いた脳のコストを、あなたのご機嫌な商い、あなたの顧客との調和に振り向けていただけましたら、望外の幸せです。
かちょー は不正確な場合があります。回答はAIに再確認してください。