流通・小売
商業DX
データを「数字」から「意思決定」へ ― 売上・人流・購買分析による商業DX
Challenge
導入前の課題
売上データは存在するが、分析・活用まで至っていない
人流変動と売上の関係が不明確で、施策が経験頼み
優良顧客やリピーターの実態が把握できていない
売れる商品／売れない商品の構造が見えていない
データはあるが意思決定に使われていない
Solution
DX Tokyoによる支援
DXTokyoは、POS・人流・購買データという異なる3種類のデータを統合し、「売上の構造を見える化する分析基盤」を構築しました。
① 食品スーパー：POS分析
ABC分析／クロスABC／バスケット分析を実施。売れ筋・死に筋・併売構造を可視化し、商品戦略・棚割改善の示唆を提供。
② 商店街：人流データ分析
AIカメラ人流データの年次比較。天候・気温・降水量・日照との相関分析により、来街者変動の要因を統計的に解明。
③ ECサイト：購買行動分析
季節別売上構造分析、優良顧客・リピーター特定、購買行動パターンの可視化を実施。
「数字を見る」から「構造を理解する」へ変える分析基盤を構築しました。
Results
導入効果
売上の構造（商品・場所・顧客）が可視化
売れる要因／売れない要因が明確化
データに基づく施策立案が可能に
リピーター・優良顧客の把握によるLTV向上
人流と売上の関係が解明され、施策精度が向上
感覚経営からデータ経営へ転換
Future
今後の展望
今後はデータ統合基盤を活用し、需要予測・来街予測・購買予測などの高度化を進め、データに基づく戦略運営を定着させていきます。将来的にはAIを活用した売上予測や顧客行動分析へ発展し、持続的な収益向上モデルの確立を目指します。
プロジェクト概要
期間
約1年半
投資額
月額約100万円
