Customer Story
導入事例
食品小売・ベーカリー / 15店舗「振返り」と一言。 月次の店舗振り返りが手元に揃う
店舗別サマリー、部門別構成、前年比較の注意点まで組み立てて返してくる。 「落ちた商品」「店舗ごとの落ち幅」── これまで議題にすら上がらなかった切り口で新発見も。
Highlight思いつかなかった切り口がAIから返ってくる
食品小売・ベーカリー / 15店舗大型投資の効果検証が、 AIとのキャッチボールで深まっていく
大型投資となった店舗改装。軸を変えながら集計し直し続ける重い分析作業。 「効果を知りたい」と目的を渡せば、AIから「次は時間帯別」「次は税率別」と深掘り候補が並ぶ。 選んで進めていったら、パワポにそのまま貼れる素材まで対話の中で揃った。
Highlight「やらなきゃな」が、「まず聞いちゃおう」に変わった
食品小売・ベーカリー / 15店舗観光地の売れ方を一気に掴み、 過去実績から新商品予測が動き出す
観光地と都心では売れ方が異なるため、観光地の売れ方を一気に掴む必要が出てきた。 「観光地と都心で売れ方を比べたい」と一言渡せば、立地特性の構造が解釈つきで並ぶ。 過去の類似商品の実績から新商品の店舗別予測まで、商品企画の業務がそのまま走り続ける。
Highlight観光地のキャッチアップが、業務プロセスごと走り出す
飲食 / 14店舗新メニューは単品で終わらない。 「他にも増えています」とAIが教えてくる
「最近、土鍋メニューを拡充しました。売上の動きを見せて」と渡せば、土鍋の注文率が倍増しただけでなく、「土鍋以外の売上も増えています」── AIが指示なしで波及効果まで先回り。「土鍋客は焼肉やドリンクも頼む層」と、背景にある客層の傾向まで返してくる。
Highlight10センチまでしか見えなかったのが、深さ1メートルまで見えるようになった
飲食 / 14店舗クーポンの効果検証が、 概算から実数に変わった
クーポンチラシを7万部ポスティングした効果検証は、これまで「回収枚数 × 通常客単価」の概算で済ませていた。 Octopus が入って、クーポン利用客の客単価・売上・利益を実数で切り出し、起案資料の変数群と同じ並びで振り返れるようになった。 分析の精度が高まったから、次回もやるか・どこを変えるかが、実数で決まる。
Highlightリアルな実数で取れた効果検証は、次の施策の自信になる
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