【EC・小売業向け】既存顧客データから“次も売れる”商品をAIと企画する方法
データに基づいた新商品の企画で「売れる商品」を開発。本記事では、AIを活用して既存の顧客データを分析し、「次に買うべき人」と「次に売れるべき商品」をデータに基づいて予測。リピート率向上に直結するアップセル商品を企画し、忖度ゼロのAIレビューで失敗リスクを低減する方法を解説します。
データに基づいた新商品の企画で「売れる商品」を開発。本記事では、AIを活用して既存の顧客データを分析し、「次に買うべき人」と「次に売れるべき商品」をデータに基づいて予測。リピート率向上に直結するアップセル商品を企画し、忖度ゼロのAIレビューで失敗リスクを低減する方法を解説します。
「ビジュアルクリエイティブアナリスト」を用いて、実際の売り場画像をVMD(ビジュアルマーチャンダイジング)の観点から客観的に評価し、店舗の回遊性や購買率を向上させるための具体的な改善点を見つける手順を解説します。
本記事では、mitsumonoAI「レシピ開発シェフ」を活用し、地元の特産品と世界のトレンドを組み合わせた片手で食べられる新メニューを効率的に開発する手順を解説します。
競合する温浴施設の口コミデータをmitsumonoAIの「口コミ分析アシスタント」で分析し、顧客が抱える不満や他店が提供できていない価値を客観的に抽出する具体的な手順を解説します。リサーチ時間を大幅に削減し、来店率の向上に直結する施策を導き出します。
社内に眠る会社案内やチラシなどの既存資料を「ファイル分析アシスタント」で解析し、ミッション登録に必要な4項目を現代的な視点で再構築する手順を解説します。