買い物客の「属性分析」についてご存じですか?
属性分析とは、人の顔をカメラで認識することで、その人の属性を判別する分析手法です。

Quividi社の属性分析ソフトと、カメラを連動させることで、属性データを収集・統合できます(サード・パーティデータと統合可能)。このデータは、店舗やイベントの分析にとって非常に有用なデータです。
属性の分類には主として以下のようなものがあります。
・年齢別分類
人の年齢を判別します。
子供、若年、中年、シニア、という大まかな分類もありますが、
最近ではソフトの精度が向上し、10代、20代、30代…というように、より緻密な年齢分類ができるようになってきています。
年代別分析は属性分析のコア機能です。
・性別分類
人が男性/女性のどちらであるかを判別します。
さらに男性の髭の有無までわかります。
・ムード別分類
人が対象物を見たときにどのような気分なのかを判別します。
happy, unhappyなどといった、人の感情を認識することができます。
・眼鏡の有無
眼鏡をかけているか、またはかけていないか、を判別します。
ふつうの眼鏡なのか、サングラスなのかもわかるので、眼鏡を取り扱う小売店にとって有益な情報となりそうですね。
.jpg?width=640&name=shopping-1329756_1920%20(1).jpg)
これら属性の分析に加えて、イベント(もしくは店舗)を見た視聴者の数や、イベントへの滞在時間、視聴時間なども計測することができ、イベントが効果的に行われていたかを知ることに役立ちます。
来店客数計測より更に一歩踏み込んだ買い物客の分析手法といったところです。
買い物客の属性分析によって、以下のようなことが可能になります。
・どの年代・性別の買い物客が多く来店または商品を購入したのかを計測する
・実施したイベントが買い物客の気分にどのような影響を与えたかを計測する
・実施したプロモーションの年代別の効果測定をする
・属性分析ソフトとサイネージを連動させて、視聴者の年代に合わせて表示する広告を変更する
・世代別の滞在時間をみることで、世代別の店内での行動傾向を知る
・VMDを見た後の買い物客のムードを計測する/VMDによってどの属性の買い物客の入店に繋がったかを分析する
等…

属性分析ソフトを通して集められたデータは、すべてレポートサイトで見ることができます。
ダッシュボードはグラフが豊富で、それぞれの属性も一目でわかる仕様になっているので、これらを利用することで、エクセルなどでデータ比較をする手間が省けます。
ブラウザでレポートサイトを開けるので、店舗スタッフが店舗の現状を把握し、適切なアクションを実施するのにも役立ちそうです。
すべてのデータは個人を特定するためものではなく、また、データは安全に管理されているので、プライバシー保護対策も万全です。
そして弊社はこのレポートサイト、VidiCenter v4の日本語版の制作に関わらせて頂きました!
VidiCenterのデモを見たい、属性分析の詳細を知りたいという方はこちらよりご連絡下さい(^^)
「顔認識」ツールによる来店客、通行客の属性分析は、マーケティング活動の効果測定はもちろんのこと、顧客サービスのカスタマイズにも大いに活用できるテクノロジーです。
既に来店客数計測をしていて、より詳細な来店客分析を検討している店舗や、デジタルサイネージを利用したプロモーション・キャンペーンを実施しようとしている企業は今最も注目すべきツールといえるでしょう。
こちらの記事も併せてご覧ください。
顔認識は個人情報?
属性認識システム活用例
