1. クライアント

GXX コンビニエンスストアおよびスーパーマーケット リテールネットワーク

2. 導入ソリューション

• AI搭載 Audience Analytics

• Spatial Heatmap Analysis（空間ヒートマップ分析）

3. 導入背景

店舗内外のデータ断絶 — 広告効果を実際に測定する手段が存在しなかった

データの分断
店舗内のデジタルスクリーンでプロモーション広告を配信していたが、広告視聴が実際の商品購入にどの程度つながったのかを分析するデータが不足していた。

単純な来店数データの限界
来店者数のカウントは可能だったものの、特定のターゲット層（性別・年代）がいつ来店し、どの広告に反応したかといった詳細な分析は困難だった。

経験依存の店舗運営
店舗ごとに最適な商品構成や運営戦略が求められていたが、データが不足していたため、店舗運営は店長の経験や勘に依存するケースが多く、在庫管理やマーケティングの効率性に課題があった。

4. 提供内容

データ分析SaaSおよびRaw Dataの提供

• 広告露出と商品購入の影響度を測定するデータ提供

• 広告効果分析レポートを通じて広告媒体の価値を可視化

• 店舗運営およびマーケティング戦略のための分析システム提供

5. 主な成果

広告パフォーマンスと購買データの統合分析

PoC（Proof of Concept）を通じて広告データと商品購買データを連携し、購買影響指標を算出。結果として、広告露出グループの対象商品の購買率が約38%高いことが確認された。

店舗運営戦略の高度化

性別・年代別の来店者分析や来店パターンデータを提供することで、店舗立地ごとの特性に合わせた運営戦略の構築に貢献した。

6. 導入コメント

「データによって証明された広告効果が、マーケティングの“ブラックボックス”を解き明かしました。」

「これまではオフライン広告について『実際にどれだけ売上につながったのか』という問いに明確に答えることが難しい状況でした。しかしこのソリューションを導入してからは、広告視聴 → 来店 → 商品購入というデータループ（Sales Attribution）を完成させることができました。

特定の年代層で広告視聴後の購買転換率が大きく上昇していることを確認できたことで、本部の意思決定もより迅速かつ高度になりました。

現在では、データに基づいた店舗戦略を構築しています。」

— GXX リテールネットワーク 事業プロジェクトマネージャー