顧客購買データ分析における課題
POSデータ管理により商品購買の日時、個数を把握できるようになり、ID-POSの登場によって顧客単位での購買商品、購買頻度の分析が可能になりました。
しかしながら「購買された商品」が分かっても「商品の特徴」が分からなければ購買商品から顧客の趣味・嗜好を分析するのは困難です。
商品の特徴が分かれば顧客の趣味嗜好に合わせたアプローチが可能になります。
UP-RODCT DNA
共同印刷のUP-RODCT DNAは、機械学習モデルを使うことで大量の商品に対応が可能です。
オープンデータを使用した、ニュートラルな商品説明を教師データとすることで、商品実態と合ったUP-RODCT DNAを付与します。

商品の購買履歴にUP-RODCT DNAを紐づけた分析や、POS/購買パターン分析によって顧客セグメントを設定することで
・顧客の嗜好に合わせた販促
・店舗の特徴を可視化
・顧客の購買傾向を分析し、未来の優良顧客の発掘
などが可能です。
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- [Part3|小売業界編] 「購買データ」を強くする!
- データをエンハンスメントすることで、顧客インサイトを解き明かし、施策のための新たな切り口の発見の可能性を広げます。
こちらでは、購買データを利用したエンハンスメント事例をご紹介しています。
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