お客様ニーズが見える ID-POS分析。
「この売り場は、幅広いお客さまのニーズに応えられているだろうか?」
「この売り場に『採用・開発すべき商品』は何だろう?」
「新規採用予定のこの商品は、どこに陳列し、どの商品と入れ替えるべきか?」
今回は、そんなバイヤーやカテゴリーキャプテンの日頃の悩みに応えるべく追加された、AI関連の新機能(と、おまけの「ヘルプ」機能)をご紹介します。
イルカをクリックすると図のようにAIチャットが開きます。プロンプト(入力欄)に質問を投げかけることで、AIから回答を得ることができます。
学習データはあくまで「BiZOOPeのマニュアル」ですので、図のようにマニュアルの範囲外の質問にはお答えできません。
(「かちょーの戯言」 や、「おしえて!かちょー」 も学習させてくれたら、図にあるような「なぜイルカなの?」という質問にも答えられるようになるのですが……w)
ID-POS分析「ニーズの見える化」に、弊社メンバーのちっくんがさりげなく追加してくれたのが、「採用すべき新商品の推論」と「新商品の陳列位置の推論」です。
両機能とも、分析条件の「顧客接点」で「単品(デフォルト)」が選択されており、かつ分析結果の単品数が500以下の場合のみ有効となります。 分析結果画面の上部にある「AIエージェント」から選択してください。
※.以降のスクリーンショットはリリース前のものであり、実際の画面とは異なる部分があります。
※.図のリスト中の既存機能「目的/選択範囲のニーズ要約」については、こちらをご覧ください。(図は「目的範囲(くらしのスタイル)」と「選択範囲(ニーズ)」を要約済みの状態です)
「現在の分析結果に対して、新商品を追加するなら、どのような商品を採用・開発すべきか?」をAIが推論する機能です。
AIに「目的範囲(くらしのスタイル)」や「選択範囲(ニーズ)」、さらには「最大選択肢数」を十分に学習させた上で、推論を行わせています。AIエージェントから「採用すべき新商品の推論」を選択すると、以下の画面が開きます。
操作は、右下の「新商品提案を作成する」をクリックするだけです。AIの推論が始まり、以下のような結果が表示されます。
(今後「コピー」ボタンを追加予定ですが)現時点では、この推論結果を範囲選択でコピーしてご活用ください。以下がExcelへの貼り付け結果です。
結果の先頭にある「期待値順位」は、裏側で「①既製品の採用(即座に改善可能)」と「②新商品の開発(時間を要する)」という優先順位で大きく二分されています。 ①は主にバイヤーやカテゴリーキャプテン向け、②はメーカーのマーケティング担当向けの示唆といえるでしょう。
さらに、その内訳として以下の優先順位でスコアリングを行っています。
新規ニーズの追加(現状の売り場にない価値の提供)
入れ替えによるリフレッシュ(既存商品との入れ替え)
選択肢の追加(選ぶ楽しみ)
まずは「新規ニーズの追加」を最優先としています。なお「選択肢の追加」については、推論のしきい値(選択肢数 ≦ 9:ジャムの法則)に対し、実際の売場面積は店舗ごとに異なるため、相対的に優先順位を低く設定しています。
本機能では厳格な生成条件を設定していますが、AIの特性上、「ボケて」前図(ノンアルコールビールの例)のように意図しない回答が含まれる場合があります。特に推論対象が広範にわたる場合、こうした傾向が見られます。
また、生成結果には「ゆらぎ」があり、毎回結果が異なります。 一回目でしっくり来るならそれで良し、しっくり来ないのであれば、しっくり来るまで繰り返してみる。それが現時点でのAIと人間の関係の基本です。
結構えー加減なヤツですが、「ニーズの抜け」や「新商品のアイデア」を見つけ出すあなたの「相棒」としては、社内・社外を問わず、容易に見つかる相手ではないはずです。ぜひ積極的に活用してみてください。
採用を決めた新商品を「売り場のどの商品と、どの商品の間に陳列すべきか?」を推論するのが、この「新商品の陳列位置の推論」機能です。主に分析結果の「関連順」 をベースとして推論を行わせています。
AIエージェントから「新商品の陳列位置の推論」を選択すると、以下の画面が開きます。
「ここに新商品情報を貼り付け」と書かれたボックスに、追加したい商品の情報を貼り付けます。最低限「商品名」さえあれば動作しますし、常識の範囲内であれば何を貼り付けていただいても結構です。
ただし、図中の説明にある通り、列見出し(項目名)も一緒に貼り付けていただくと、AIがより正確に内容を理解し、精度の高い回答が得られます。
以下の図では、前章の「採用すべき新商品の推論」で提案された新商品(既製品)の情報を、列見出しと共にそのままコピペしています。
右下の「新商品提案を作成する」をクリックするとAIの推論が始まり、以下のような結果が表示されます。
(今後「コピー」ボタンを追加予定ですが)現時点では、この推論結果を範囲選択でコピーしてご活用ください。以下がExcelへの貼り付け結果です。
本機能では、推論対象を(コピペで)明示的に与えているため、前章の「採用すべき新商品の推論」に比べ、結果は安定します。
実際、同じノンアルコールビールの例でも、AIは「別カテゴリーで検討すべき」と正しく判断しています。そもそも本機能の運用上、カテゴリー外の商品データを入力すること自体が稀ですが、万が一データが混入したとしても、AIが適切に判別できることをこの図は示しています。
ただし、こいつも結構えー加減なヤツでして、特に「陳列位置」欄の「関連順」が連番(xとx+1またはxとx-1の組み合わせ)になっていなかったりします。その際にはお手数ですが、推論の再実行をお願いします。
これで「ニーズの見える化」がまた一歩、完璧なバイヤーツールへと近づきました。
まだまだ成長途上のAIではありますが、これらはAIの力なしでは到底実現できなかった機能です。だからこそ、開発側である私たちも、ご利用いただく皆さまも、これらを先駆けて使いこなしていくことが、大きな「先行者利益」につながるはずです。
分析結果の要約
カット商品の示唆(現在も手動操作で可能ですが、その自動化)
留め型品など、コード違いの同一用途・機能商品の「推論名寄せ集計」
スポット品等の推論による集計からの除外
商品コードの使い回し(主にノンPLU)への対応
「完璧さ」よりも、「スピード」と「お役に立つこと」を最優先に、AIを積極的に活用した機能を順次提供していく予定です。BiZOOPeの今後の進化に、ぜひご期待ください。皆さまからのご意見、ご要望も心よりお待ちしております。