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2018-04-20

顧客動線分析「Moptar Ver.3」をリリース | MAと連携したOne to Oneプロモーションを実現

データベースマーケティング事業を手掛けるスプリームシステムは、同社が開発、販売を行う動線分析ツール「Moptar(モプター)Ver.3」をリリースし、2018年4月2日より販売を開始した。
動線分析
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出典:ValuePress!

Moptarは、同一人間の位置を短い間隔で線としてつなぎ、個々に応じたアクションを可能にするツールであり、製造業工場、小売店舗、レジャー施設、イベント会場などで利用されている。

小売業では、購買プロセスの明確化やレジ待ち・不審者のアラートなどに、製造・物流業では、ヒヤリハットのアラートや作業動線の分析による工程の効率化などに利用できる。

今回のバージョンアップでは、モノの判定を行うためにカラーコードからIDを判定する機能の追加と、動線取得デバイスとして従来のセンサーなどのほかに、新しく3D LiDARと魚眼レンズをサポートした。

顧客動線分析Moptarについて

出典:ValuePress!

Moptarとは、人に専用タグなどの位置情報を特定するための機器を携帯させず、3Dセンサなどから得られる距離データ(深度データ)からヒトを検出・動線として追跡することで、特定空間におけるヒトの回遊状況や振る舞い、興味関心度といった定量化が困難だった不可視情報をデータとして取得、分析することを可能にする次世代型の動線分析ソリューションだ。

一人ひとりを識別し動線として追跡することで個々の人物についての情報を得られるため、分析のみならず、個人に応じたリアルタイムのアクションが可能です。

今回追加された主な機能

出典:ValuePress!

取得デバイスの追加(3DLiDARと魚眼レンズへの対応)

従来の2Dセンサ、3Dセンサ、3Dステレオカメラに追加して、3D LiDARと魚眼レンズカメラのデバイスも動線取得デバイスとしてサポート。

3D LiDARは防水・防塵企画(IP67)取得により屋内外で利用でき、高精度で照射距離が長いのが特徴だ。

魚眼レンズカメラは、天井に設置することで広範囲をカバーでき、深度データを取得できないためセンサーでの動線取得に比べると精度は落ちるが、コストを抑えて人を追跡できる

カラーコード連携によるモノの識別

カラーパターン図を追跡したいモノや帽子などに貼り、カメラ付き3Dセンサーで検出することで、カラーコードのID識別とその位置を高精度で測定し、追跡できる。

これにより、これまで困難であった、ある一定以上の大きさのモノと人の判別が可能になり、モノのIDを識別して、人とモノの相対的な距離の算出&分析が可能に。

Moptar Ver.2から追加された主な機能

価格改定(値下げ)

Moptarは、動線取得対象面積に応じたライセンス販売および月額レンタルサービスを行っている。

今回大幅な価格改定を行い、100平米までの場合、ライセンス販売で100万円、レンタルサービスで、ライセンス利用料金は月額1,200円/㎡から利用できるようになった。

デジタルサイネージ連携によるOne to One店内広告

顧客の売場立寄りや商品棚前行動から、顧客ごとに商品への興味関心度を取得し、その商品と相関性のあるレコメンド商品をデジタルサイネージで広告する。

リアルタイムに通行の少ない売場や、立寄り率が少ない売場への回遊を促すコンテンツを表示することもでき、サイネージ閲覧後のその顧客の立寄り率や購入率から広告効果分析にも利用可能だ

MAと連携したOne to Oneプロモーション

取得した動線などの情報から、マーケティングオートメーションツールAimstarに連携して、分析およびさまざまなチャネルでのキャンペーンを実施できる。

売場立ち寄りや商品棚から商品を手に取るなどの動線情報に基づいたレコメンドを、メールやアプリ、LINEなどを通じて行うことや、ECなどでの過去の購買データをもとにしたレコメンドを行うことなどが可能になった。

※LINE機能の利用には、別途LINEとの契約が必要

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製造業に対応

小売業、レジャー施設、イベント会場などで導入されていたが、今回のVer.upで、製造業(工場など)向けの機能を強化された。

作業工程の判定と時間計測、各作業工程内の人・モノの動線分析からの無駄の検出、立ち入り禁止区域への立ち入りなどのヒヤリハットの発見などに活用が可能だ。

機械学習コンサルティングサービス

小売業では、動線データ(人・モノ)と、その他属性データ(店舗入り口面積・通路幅・POPキーワードなど)と結果データ(POSデータ)を機械学習し、POP・商品陳列を含む、店舗レイアウトや成功率の高い店員接客シナリオを作成。

重要なKPIに影響を与えている因子である、顧客動線、店舗レイアウト、POP、従業員接客、デジタルサイネージなどをスコアのランキング形式で見える化し、仮説を検出する。

製造業では、動線データ(人、モノ)と、その他属性データ(作業員資格など)と結果データ(作業時間や不具合発生有無など)を機械学習し、効率的な作業員・モノのレイアウト、作業手順を作成。

重要なKPIに影響を与えている因子である作業動線、モノの配置レイアウト、工場属性などをスコアのランキング形式で見える化し、仮説を検出する。

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