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- 大手食品メーカー 様
購買行動データを用いて 店頭POPの費用対効果を定量化
大手食品メーカー 様
売上規模:約1兆円
従業員数:約10,000名
✓キリンビバレッジ株式会社 様
「生茶」の環境訴求が店頭での購買の後押しに繋がったことを立証
✓井村屋株式会社 様
「あずきバー」過去最高売上更新の仮説を検証
- これまで曖昧だった店頭POPの売上への定量的な効果を検証
- 棚位置や商材の特性(リピート率、市場シェア等)によっても店頭POPの効果が異なることを定量的に検証
- 最先端の機械学習アルゴリズムを用いた分析で販促の効果を精度高く定量化
Go Insight導入の概要/導入の結果
1データに基づく客観的な判断が出来るようになり、
店頭POP最適化の足掛かりを構築
店頭POPの効果について、それまではPOSの売上データや担当者の感覚値をもとに「効果があった」「効果がなかった」等と社内での振り返り・レポーティングを行っていました。今回、Go Insightで取得した棚前での滞在時間や商品接触数から購入のコンバージョン率など商品毎、属性毎のデータを分析しました。それにより、それぞれの店頭POPが売上の何%upに寄与するのかが定量的に検証可能となり施策の効果検証のエビデンスとして活用出来るようになりました。
2新たな店頭POPの設計、
開発時の根拠として活用
店頭POPのROI検証は、定量的な売上への貢献度が見え辛いという理由から精緻に行うのが難しいと言われています。しかしGo Insightの独自データを活用することにより、販促物をどの位置に、どの種類をどのカテゴリーに置くと最も効果があるかを導き出しました。それにより新しい店頭POPを企画する際に、根拠を持って提案できる様になりました。
ご担当者様の感想・コメント
どの様な販促物がどの売場、どの商品カテゴリで最も効果があるのかについてはこれまで勘と経験に頼る部分が多くいつも頭を悩ませていました。
今回の分析でこれまでの悩みがクリアに解消されました。
本当に、よくここまで見えて深掘り出来たなと思っています。今後の販促部門・マーケティング部門・営業部門における活動で活用させて頂くだけでなく、なによりも面白い結果でした。(マーケティング戦略系部門・役員様)
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