ワンチェック
Where Offline Retail Enters Next Phase
オフラインリテールが
次のフェーズへ
Issues
オフライン小売業者とは
苦労する
オフラインリテールは継続的にデータを収集しているものの、扱いにくい環境のため、蓄積されるだけで十分に活用されていません。顧客ジャーニーデータの欠如によりデータは分断され、成果の要因を理解したり、戦略へと結び付けることが困難な状況です。
01
顧客行動の可視性が限られている
オフライン小売業者は、顧客の入店経路や店内での行動を体系的に把握する上で限界に直面しています。その結果、顧客理解は断片化されたままとなり、データに基づいた洗練された戦略を策定することが困難になるケースが少なくありません。
02
パフォーマンスの因果が分からないデータ
オフライン環境では訪問率やコンバージョン率などの基本的な指標が収集されますが、パフォーマンスの背後にある理由を説明できないことがよくあります。因果分析が制限され、データがサイロ化されているため、より深く正確な解釈ができません。
03
行動と実行を促進できないデータ
データは入手可能ですが、専門家でないスタッフがそれを解釈し、洞察を実行可能な戦略に変換するのは困難です。レガシー システムはサイロで運用されることが多く、標準化されたレポートでは根本原因を特定する能力が制限されます。
今。聞くだけ。答えが出る。
01
普段の言葉で入力
日常的な言葉で質問するだけで、クエリ作成や専門知識に頼らず高度な分析を行えます。これによりデータへのアクセス性が向上し、必要な情報や分析結果を必要なタイミングで誰でもすぐに確認できます。
02
インサイトレポート
主要な指標を店舗別に、前年・前月比の成果や成長率としてカードとグラフで分かりやすく可視化します。必要に応じて詳細を確認しながら、追加の質問によってインサイト探索を深めることができます。
03
原因に基づいて行動
UWBによる測位データと貢献度分析を組み合わせることで、表面的な数値にとどまらず、変化の背景や要因を多角的に捉え、その結果を踏まえて検討や判断に活用できる、実行可能なインサイトを提供します。
AI主導
無駄のない効率
インサイトを最短で
質問
豊洲店の2024年と比較した2025年の売上の増減を教えていただき、その原因を分析してください。また、原因に応じた提言も併せてお願いします。
回答
2025年の豊洲店の売上高は約9,139万円となり、前年対比で**–0.63%（約–58万円）の減少となりました。来店客数も前年対比–0.69%（–30,918人）減少し、4,441,842人となったことが売上減少に影響しています。一方、客単価は約55円で、前年対比–0.10%（–1円）**と、ほぼ横ばいで推移しました。
カテゴリー別では、飲料（+2.56%）、生鮮食品（+2.48%）、**パン（+2.48%）**が堅調に推移した一方、**調味料は–5.69%**と大きく落ち込み、全体の売上減少を押し下げました。
購買転換率は全体としては概ね安定していたものの、一部カテゴリーでは弱含みの傾向が見られました。客単価の上昇が限定的であったため、来店客数の減少と一部主要カテゴリー（特に調味料および水産関連）の不振が複合的に作用し、売上減少につながったと考えられます。
現場のために意思決定を担うチームのために
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経営層
データ構造や分析手法を理解していなくても、自然な言葉で質問するだけで、主要な成果や変化の要因を即座に把握できます。レポートを待ったり、特定の分析担当者に依存することなく、共通のデータ基準に基づいて、迅速かつ一貫した意思決定を行うことができます。
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デジタルウォレット
売上数字だけにとらわれず、店舗パフォーマンスを比較できます。数値や レポートを自分で読み解く必要はなく、知りたいことを自然な言葉で入力するだけで店舗の状況を把握できます。売上変動の要因や店舗間の違いを素早く理解し、より良い戦略的意思決定を支援します。
03
暗号通貨取引所
データ構造を説明したり、複雑なダッシュボードを作成する必要はありません。ビジネスチームが自然言語で質問し、自ら答えを得られる分析環境を提供します。手作業によるレポート作成を削減し、現場で活用できるセルフサービス型インサイトを実現します。
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スマートな節約
複雑なデータやクエリを扱わず、自然な言葉での質問だけで顧客分析が可能です。「なぜコンバージョンが下がったのか」「どこで離脱が起きているのか」と聞くだけで、インサイトを得られます。推測ではなく、実データに基づきカスタマージャーニーを把握し、施策を最適化。
