経営戦略考－日経記事から毎日学ぶ経営戦略の原理原則

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【経営戦略考12/03/02】１歳単位で年齢を割り出す顔認識＞来たけれど買わなかった人

配信日：2012年03月02日

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━━━━━━━━━━━━━━━━ 2012/03/02（通巻2150号）━
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■■　　　１歳単位で年齢を割り出す顔認識
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━━━━━━━ 情報源：日経MJ（流通新聞）2012.03.02【7面】━

割とよく知られている話ですが、コンビニのレジで最後に押される
キーには、顧客の性別と年齢層で区別されています。

性別はともかくとして、年齢は顧客が自己申告するわけではなく、
店員さんの判断でどのキーを押すかが決まります。

自分が何歳くらいに見えるのかがわかるので、レジではどのボタン
が押されるのか、興味津々です。

もっと、コンビニのレジでの区別は、チェーンにより境界線が異な
るのですが、かなりざっくりしたくくりです。

もっと細かく精確にわかれば、マーケティングにはもっと役立つこ
とでしょう。

2日付の日経MJ（流通新聞）に、「ＯＫＩは商業施設などの客層を
自動で顔認識して分析するシステムを開発し、販売を始めた」とい
う記事が掲載されています。

このシステムでは「１秒あたり最大20人の性別と年齢を判別できる」
とのことで、驚かされるのは「男女別や１歳単位で年齢を割り出す」
という精度の高さです。

記事は「人による調査では年齢や性別にばらつきがあり、精度が一
定ではなかった」と伝えており、このシステムの導入により、大き
く改善されることが見込まれます。

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■■　　　来たけれど買わなかった人
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精度の問題もさることながら、コンビニのレジの大きな弱点は、買
い物をした顧客のデータしかとれないことです。

これは、コンビニのレジに限らず、販売データに基づく分析にみら
れる共通の問題点です。

販売データが不必要というわけではありませんが、来店したにも関
わらず、買い物をしなかった人についての分析が、売上拡大への改
善に役立ちます。

既にネットの世界では、ウェブページへのアクセス数と実際の購買
数（コンバージョン数）の比率が検討されます。

昨今は、ネットでしか出来なかったことが、リアルでも出来るよう
にしようという動きが活発なのが興味深いです。

実際の購買客だけでなく、来店客に関するデータも集めることがで
きるのなら、次は来店客が購買に至る（あるいは至らない）までの
動きを知ることでしょう。

ネットの場合は、閲覧者がどのようにページを遷移し、離脱したか
が分析されています。

リアルの店舗では、買わなかった場合、商品が目に入らなかったの
か、手にとってはみたが気に入らなかったのか、あるいは値段を見
て購買を断念したのか、さらにはレジが混雑していてあきらめたの
か等、知りたい情報はたくさんあります。

それらを知り得るシステムを構築するのは簡単なことではありませ
ん。いつの日か、できるようになる日が来るのでしょうか。

ですが、それはあまり難しい話ではなく、店舗の現場で来店客を観
察すれば、かなりのことがわかるものです。「現場が大事」という
のは、そのようなことです。

システムであれ、現場での観察であれ、「来たけれど買わなかった
人」を分析することは重要です。

手元にデータがないのなら、現場に出向いてみることですね。

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■■■■■■■■■■■■ 今日の教訓 ■■■■■■■■■■■■
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あなたの企業では、「来たけれど買わなかった人」についての把握
や分析が、どれだけ出来ているだろうか。売上拡大の重要なヒント
がそこにあるはずだ。手元にデータがないと言うのなら、現場に出
向いて観察してみよう。

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