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課題から探す/営業力強化

小売店舗向けパーソナライズCRM

店舗の「顧客の動き」も、データに変える。

AIカメラで店舗内の属性・行動を取得し、購買履歴と統合。EC同等のパーソナライズを、リアル店舗でも実現します。

01

お客さまの課題

  • Case 01

    ECと店舗の顧客接点が分断されている

    EC側で蓄えた顧客像が店舗で活かせず、店舗での体験もECに戻らない。

  • Case 02

    店舗内の来店属性 ・ 行動データが取れない

    POSの購買履歴だけが頼りで、来店した「のに買わなかった」人が見えない。

  • Case 03

    オファーが画一的で、顧客に刺さらない

    一斉配信のクーポンが中心で、個人の関心や行動に合わせた提案ができていない。

  • Case 04

    施策の効果計測ができない

    キャンペーンの良し悪しが、来店数と売上の総量でしか判断できない。

02

ソリューション

カメラ × POS × ECで「顧客の全体像」を取り戻す。

  • Retinaの行動分析画面 — 店内簡略平面図の動線ヒートと、来店属性・滞留・視認率の計測カード
    Step 01

    AIカメラで来店属性 ・ 行動を取得

    個人を特定しない範囲で、来店人数・属性推定・動線・滞留・視認率を計測。POSの購買履歴だけでは見えない「店舗内の体験」を可視化します。

  • 顧客360画面 — 顧客リストと、店舗・EC・アプリを統合した行動タイムライン、RFM・LTV
    Step 02

    店舗 × EC の統合顧客プロファイル

    POS・EC・アプリ・店舗カメラのデータを統合し、購買だけでなく行動を含めた顧客像へ。EC同等の理解度を店舗にも持ち込みます。

  • セグメント配信画面 — 属性×行動×購買のセグメントビルダーと配信チャネル、予測CVR
    Step 03

    セグメント別にオファーを配信

    属性 × 行動 × 購買傾向でセグメントを切り、アプリ・メール・店頭サイネージを通じてパーソナライズされたオファーを届けます。

  • 施策効果画面 — 施策別のROIテーブルと寄与ファネル、週次推移グラフ
    Step 04

    施策効果をリアルタイムに可視化

    配信したオファーごとに、来店・行動・購買への寄与をダッシュボードで追跡。施策の良し悪しを翌週の打ち手に反映できます。

主な構成要素

  • 01店舗内 AI カメラ ・ エッジ推論
  • 02属性 ・ 動線 ・ 滞留 分析エンジン
  • 03POS / EC / アプリ統合 CDP
  • 04パーソナライズ配信エンジン
  • 05店頭サイネージ ・ アプリ通知
  • 06効果検証ダッシュボード
04

関連ユースケース

Tech StackエッジAIカメラPython / PyTorchBigQuery / SnowflakeCDP(Treasure Data / Segment)Next.js(管理ダッシュボード)AWS / GCP