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小売業界へのIoTの活用法


最近では実店舗の小売業者はIoT(通称:モノのインターネット)を通して消費者の行動傾向に関するデータを大量に収集できるようになってきていますが、実際にどれほど活用できているかというと疑問符が付きます。

基本的に、こういった情報をフル活用したマーケティングを成功させるカギは、モバイル機器へのはたらきかけだけでなく、在庫管理や店内での買い物客へのはたらきかけなど、実店舗においても適応させることができるかどうかにあるのです。

しかし、膨大な量のデータをどうやったら上手に取り扱う事ができるのでしょうか?

行動傾向の把握

先ほど触れたように、ほとんどの場合小売業者は自らが集めた膨大な量のデータを前にしてどのように活用して良いのか分からないものです。そこで、学習機能を持つコンピュータがデータを管理して、買い物客の行動パターンを割り出すようなシステムに注目が集まっています。

小売業者側にとっては、こういった情報は非常に有効です。例えば目の前にいる買い物客があまり外交的ではない性格だと分かっていれば、お店のスタッフが積極的に話しかけても却って逆効果になるということが事前に把握できますし、事前にじっくりと商品の下調べをする傾向にある消費者には、関連リンクを紹介することで購買意欲を増幅させる効果が期待できます。

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IoTとホテル業界

多くのホテルではスマートフォンのアプリを通してチェックイン・チェックアウトができるようなシステムを提供しており、ホテルを利用する際に最も時間が掛かってイライラの募る可能性の高いプロセスを効果的かつ快適に処理できるようなサービスを提供することに成功しています。

さらに、ただチェックインをスピードアップさせるだけにとどまらず、ヒルトンやスターウッドホテルではスマートフォンのアプリを使う事で離れたところから自室のカギを空けることができるようなサービスも提供しています。基本的には長旅で疲れて到着する利用客に、少しでも快適に過ごしてもらうためにテクノロジーを使っているということになります。

加えて、アプリを使ってもらうことでホテル側としては宿泊客の各種データを多く収集することができるのも魅力です。

最近では本当に細かな所までホテル側が宿泊客の行動傾向や各種嗜好を把握できるようになってきており、例えばスパを利用した宿泊客には、次回以降の利用を促すために割引クーポンを配信するなど、送られて喜ばれる個別対応サービスを実施できるようになっているのです。

アパレル業界の場合

アパレルショップでIoTを活用している例としては、REBECCA MINKOFFが挙げられます。ショップの試着室にはガラス製のショッピングウォールが設置され、試着室内の照明の調節にはじまり試着している商品のサイズ・色などの在庫の確認、または取り寄せ・発送オプションの選択までをスタッフとのやり取り無しで完了することができます。

このように、ただ新しいだけでなく消費者にとって便利なサービスを提供することで実際に顧客満足度の上昇に反映させているのが特筆すべき点です。

全てはパーソナルなサービスのために

この他にも個別対応したパーソナルなサービスを提供する小売業者が増えてきており、特定の商品に対する感想などのメモを友人にデジタルフォームで残して置くことのできるシステム(他者は閲覧不可)を採用しているところもあります。

Foursquareというアプリでは、ユーザーの傾向を分析しておススメの場所を提案したり、買い物先の情報をシェアすることで特典がもらえたりするサービスを提供しています。このように利用者にとって利益のあるオムニチャネルサービスにも注目が集まっています。

現状と課題

しかしながら、膨大な量のデータを取り扱う上で課題もあるのが事実です。

例えば、アプリをダウンロードしてもらうことや提供するサービスに登録してもらうことは想像以上に難しいものです。

また消費者のプライバシー保護も非常に重要です。小売業者側としては常に個別化対応されたサービスの提供とプライバシー保護の両立を最優先させていますが、消費者側としても個人的なデータを意識的・無意識的に関わらず必要以上に提供することに関しては慎重になりがちですので、「個別サービスの提供」の名のもとに消費者に警戒心を持たせるほどに個人情報を取得しようとすることのないように気を付ける必要があります。

あくまでも、消費者はプライバシーを犠牲にしてまでサービスを受けているという感覚を持つことなく、オムニチャネルサービスの恩恵を自然に受けることができるような情報収集を実現出来るようにしたいところです。

bigdata

この記事はHow to harness the IoT of retail technologyの記事を本ブログが日本向けに編集したものです。

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