DX

イオンのDXの取り組み

Video training materials(動画教材 制作中)

 

アパレル業界では、業務のDX化が遅れています。そこで、異業種から成功例を学ぶという意味で、いくつか事例を紹介させて頂きます。

 

 

事例1

 

イオンの子供服の売り場にショッピングしても、アパレルのショップのような販売スタッフは、見当たりません。

 

通常、イオンのようなショッピングセンターでは、顧客が販売スタッフの接客をうける事もなく自らが商品を選び、自らレジに持っていくスタイルが一般的だとされているすが、本当に買おうとしている顧客にとっては、少しアドバイスを聞きたい時もあるものです。

 

そこで、イオンがAIを利用した取り組みを紹介します。

 

まだ限られた館しか行っていないとのことであるが、1フロアーにカメラ40台ほどを設置し、レジに来るまでの顧客を分析し、購入意欲があるかないかをAIが分析し、2分ぐらい売場から離れない顧客などがいると、携帯しているスマホ型の端末に通知され販売スタッフが駆け寄り接客を行うということなのです。

 

早過ぎず、遅過ぎず、どういうタイミングでお声がけするのかをAIが分析するらしく、その取り組みを始めてから購買率が1.5倍から2倍になり、フロアーの購買客数の増加が売上アップにつながっているということです。

 

 

事例2

 

小売業をご存知のとおり、店内の置き場所で商品の売れ行きが異なり、各メーカーは、顧客が目につきやすい最も良い場所に自社の商品を陳列するため営業を行っています。

 

一般的に食品コーナーは、たくさんの商品(SKU)を棚に並べ、売れ筋の商品は、いわゆるゴールデンゾーン(高さ60センチから1.5メール)という顧客が見易い場所に置くことが商習慣となっています。

 

しかし、売れた商品は、実績をデータで確認すれば分かるが、レジでお買い上げになるまでの段階では、「実際に顧客が手に取っている商品」は分からないのが現状です。

 

そこで、イオンは、顧客が商品を手にする回数などをAIで分析して、商品ごとに置き場所を最適にするという取り組みを行っている。

 

その取り組みにより、商品の回転率が向上したのは、言うまでもないです。

 

 

事例3

 

ショッピングセンターのお惣菜コーナーでは、食品ロスを削減するために閉店するまでに売れ残る恐れのあるお惣菜を夕方から値引きして販売する商習慣がああります。

 

早めに値引きをすると売れていない商品と顧客が判断し売れ方が悪くなるケースもあるということもあり、どの商品をどのタイミングでどれくらいの割引して販売するのかは、とても重要な課題です。

 

現状では、経験の豊な従業員が、決められた時間に決められた割引価格を残りの数量を考慮して「長年の経験によるカンと度胸」で決めていました。

 

そこで、イオンでは、割引き価格のシールを携帯端末に残りの在庫を入れると当日の販売実績などから値引きの金額をAIが分析し、適切な値引き率を決まりシールが作成される仕組みを導入しました。

 

AIが分析するので、たくさんのデータが集まるとその値引き額をきめる精度も向上し、最初に作るお惣菜の数も曜日や天気や入店客数など、分析項目を増やすことで割引きしなくても良い適正な数を算出できると言うことなのだ。