セーフィーは10月8日、来店客の性別や年代を推定する「AI-App 人数カウント 属性Plus」の提供を始めます。
クラウド録画カメラ「Safie One」で、来店人数と属性をグラフやCSVで確認できます。
小売や飲食企業は、来店客層に応じた施策の効果測定や店舗運営に活用できます。
推定した属性は統計数値として扱い、個人の可視化や特定には利用しません。
記事の概要
新サービスは、既存の「AI-App 人数カウント」に属性カウント機能を加えたものです。
1つのオプション契約で、人数カウントと属性カウントの両方を利用できます。
人物の性別と年代を推定し、通過人数属性カウントと立ち入り属性カウントに対応します。
管理画面でのグラフ表示に加え、CSVデータの出力にも対応しています。
店舗スタッフが確認しやすい画面と、専門部署やデータアナリスト向けのデータ設計を備えています。
スーパーやドラッグストアでは品揃えや売り場づくり、飲食店ではメニューや客席の検討に使えます。
データベースとアーキテクチャを新設計し、今後の機能追加を見据えた構成にしています。
記事のポイント
- 来店客層を数値化： 性別や年代を推定し、来店人数と合わせて店舗ごとの客層をデータで把握できます。
- 施策効果を分析： 新商品や販促、出店、イベントが狙った客層に届いたかを確認できます。
- 個人特定を避ける設計： 属性情報は統計数値として蓄積し、個人の可視化や特定には利用しません。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する店舗企業： 来店人数だけでなく性別・年代の傾向まで施策単位で検証できるため、販促や出店の評価軸を見直し、店舗ごとのデータ活用方法を決める必要がありそうです。
- 店舗分析サービス提供者： 映像から属性を集計し、現場画面とCSVの双方で扱える構成は、店舗運営と本部分析をつなぐ要件になりそうです。個人特定を避ける設計も差別化要素になると考えられます。
- 店舗マーケティング部門： 来店客層を共通の数値で把握できれば、現場の感覚と本部の施策評価を照合しやすくなります。属性データをどのKPIに結びつけるかが、活用の焦点になりそうです。
このニュースの背景
ECの拡大や顧客ニーズの多様化により、小売・飲食企業には来店客層に合わせた差別化が求められています。
一方、性別や年代といった来店客の属性を客観的に集めることは難しく、マーケティングや施策展開が現場の経験や勘に頼る課題がありました。
こうした課題に対し、映像データとAIを連携し、来店人数に加えて来店客層もデータ化する流れが出てきています。
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