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千葉県成田市にある成田銘醸「長命泉」の老舗蔵元。直売店では季節折々の限定酒をはじめ、日本酒を使ったオリジナルのスイーツや化粧品などを販売しています。今回は、TOUCH POINT BIを導入したきっかけや具体的な成果、今後の戦略について、株式会社藤屋の滝澤直樹さんにお話を伺いました。 株式会社藤屋 代表取締役 滝澤直樹さん http://www.chomeisen.jp ◉導入前の課題感 ・顧客属性の分析をスタッフの感覚値に頼っていた ・売上を拡大するために必要なデータを把握できていなかった ◉導入サービス ・TOUCH POINT BI ・画像解析 ◉導入後の効果 ・店舗状況を正確に把握（店前通行客数・来客数・顧客属性・併買・商品別販売数など） ・ターゲットに刺さる新商品開発と販促施策が可能に 【TOUCH POINT BI導入の背景】 まずは、TOUCH POINT BIを知ったきっかけを教えてください。 テレビ番組でTOUCH POINT BIが紹介されているのをたまたま見かけたんです。 当社は成田山に向かう参道沿いに直営店を構えています。「ゑびや大食堂」も参道沿いですよね。同じような立地で売上や来客数を予測して、無駄な人員配置や食品ロスの削減、客層に合った商品開発をしている様子を会長が目の当たりにして、「うちの店でもできるかもしれない」と思ったのが導入のきっかけです。 導入を決めた背景には、通行用カメラを設置して人の流れを把握し、売上拡大につなげたいをという思惑がありました。 TOUCH POINT BI導入前は、どのような課題がありましたか？ まずは、店舗状況を正しく把握することが課題でした。 成田山ヘは年間1000万人、正月三が日に300万人が訪れると言われていますが、実際の正確な人数はわかっていません。来客数については、現場スタッフの感覚値やレジデータで推測していました。 店前通行客数や来客数を把握できていないから、入店率や購買率もわからない…。売上を拡大するために何をどうしたらいいか、手探りの状態でした。 販売管理や分析はどのようにしていましたか？ TOUCH POINT BI導入前は、手書きで日々の売上を管理していました。商品販売数については、酒販店用の販売管理システムに毎日手動でコツコツ入力。 各商品の販売数や売上目標に対する進捗率は可視化できていましたが、TOUCH POINT BIのような、客数や購買率、顧客属性といった細かな機能はなく、あくまで請求書発行や入金確認のためのツールでしたので、分析するには至りませんでした。 【TOUCH POINT BI導入による成果】 TOUCH POINT BI導入による具体的な成果を教えてください。 一番の成果は、店舗状況を正確に把握できるようになったことです。具体的には、店前通行客数や入店客数、それに伴い、入店率や購買率を可視化できるようになりました。 店前通行客数については、導入前は「土日＝多い」「平日＝少ない」といった、あくまで現場スタッフの感覚値でしかなかったのですが、導入後は平日と土日でどれだけの差があるか、正確な人数を把握できるようになっています。 また、併売分析機能により、ある商品を購入したお客さまが併せてどんな商品を購入しているかがわかるようになったことも大きな成果です。商品開発や販売戦略のヒントになりますからね。 このように店舗状況が可視化できたからこそ、どのような施策が有効かを判断できるようになりました。 TOUCH POINT BIについて、どの項目を見ることが多いですか？ 私が一番よく見ているのは、「店前通行客数」「購買率」「入店率」です。店長は「顧客属性」や「併買」を見て、新商品開発のヒントを得ているようです。 【今後の展開】 TOUCH POINT BIに期待することや一緒に挑戦したいことはありますか？ TOUCH POINT BIを利用しはじめて、まだ1年未満です。（2021年11月時点）最初の1年はデータ蓄積期間と捉えていますので、来年からがTOUCH POINT BIの本領発揮。前年データを指標に売れる商品を見極め、さまざまな販促施策に生かしていきたいですね。 今のところAIカメラは導入していませんが、将来的には設置したいと考えています。来店客の特徴や関心を可視化できれば、例えば、来店したが購入に至らなかった客層に向けて、新商品開発や販売施策に役立てることができます。 御社では飲食店向けにビールやリキュールの仕入れも行っていますよね？ そうですね。業務用酒販店の業務で課題となっているのが、「適正在庫を維持していくにはどうしたらいいか」ということです。 適正在庫ができていないと、賞味期限が切れて廃棄処分になってしまいます。賞味期限が迫っている商品を飲食店さんに納めれば、彼らに負担をかけることになりますし、受け入れない店もあります。こうした食品ロスが多い月で１００万円弱ありますので、経費的にも随分ラクになります。 また、在庫管理は仕入れ担当の頭の中で行われています。AIによって商品ごとの販売数予測ができれば、特定の人に頼らず、誰もが発注できる仕組みを整えることができます。 ゆくゆくは、こちらの業務にもTOUCH POINT BIを活用して、業務効率化と食品ロス削減を図りたいですね。 株式会社藤屋 http://www.chomeisen.jp ■その他の導入事例はこちら EBILABはWEB来店をはじめ、店舗分析や来客予測、画像解析AIによるお客様の見える化など、DXを支援する仕組みを提供しています。ご興味のある方はお気軽にご連絡ください。 ■お問い合わせはこちら

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