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    lesamoureuses
    lesamoureuses Bの理由が何かまでは出ていないけど思い込みが間違いだったことを知れただけで価値ある “これまでの経験と勘で、滞留率が高いのはAかDと思っていたのに、Bという結果は信じられなかったですね”

    2022/11/22 リンク

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    hate_flag
    hate_flag コンビニでは「売り場監視カメラによる顧客分析」みたいなのをやってるらしいが https://xtech.nikkei.com/it/article/Watcher/20140519/557622/

    2022/11/17 リンク

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    netafull
    netafull “20分ほどウロウロして、会計を済ませることが多い。となれば、店内にいま何人いるのか、〇時〇分に何人が入ったのか、といったデータが分かれば、レジの稼働台数を増やしたり減らしたり、といった手を打つことも”

    2022/11/17 リンク

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    homarara
    homarara 売れないからBは商品が残りやすい。商品が残っているから見る時間が長い。しかし魅力がないからやっぱり売れない。そのループでは?

    2022/11/17 リンク

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    okami-no-sacchan
    okami-no-sacchan まだ有意義な分析はできていないという記事だった。これからですね

    2022/11/17 リンク

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    CAX
    CAX 6号の交差点のところか。でもこの手の分析って、全店舗にカメラを多数配置して、IT系が運営しているトライアルが強いし、蓄積データも量も桁違いなんじゃないかな。単に表に出したのがベルクってだけかな?

    2022/11/17 リンク

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    miquniqu
    miquniqu 誰向けの記事なんだろう。カメラシステムの客向けならわかるけど、ベルクはこの記事でメリットあるのかわからない。

    2022/11/17 リンク

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    yottsusan
    yottsusan 質の悪い分析。滞留率だけを他のエリアと比較しても意味がない。エリア別の滞留率が施策を変えたときにどう変わるかABテストするか、通過率をモデル化した上で、語らないと。やり直し!

    2022/11/17 リンク

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    opnihc
    opnihc 滞留してるところは買うかどうか迷ってるところだから、値下げしたら売れる可能性はあると思うけど、どの弁当かはあまり関係ないかも知れない

    2022/11/16 リンク

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    niramoyashi
    niramoyashi ベルクとベルクスは違うんやで

    2022/11/16 リンク

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    hotelsekininsya
    hotelsekininsya なんか結局は人間側で商品配置決めるって感じ? その先にはAIで自動的に決める未来があると思うのだけど。

    2022/11/16 リンク

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    ochahahoujicha
    ochahahoujicha 私はエスニック系弁当置いといてもらえばまっしぐらなんだが。

    2022/11/16 リンク

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    kamezo
    kamezo 販売個数と置き場所の関係ぐらいは把握していただろうから、これまでの判断もあながち「思い込み」とも言えないと思うのだけど、そうでもないのだろうか。

    2022/11/16 リンク

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    cl-gaku
    cl-gaku 人の流れがそうなってるならBで立ち止まって長考フェーズに入るわなって感じ

    2022/11/16 リンク

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    kamayan1980
    kamayan1980 昔、ウォルマートかどっかでやってたのを本で読んで、自店舗で撮ってみたけど「計測と分析するのに人生一回分の時間かかる」と分かって投げた思い出。今なら画像解析つかえば計測は楽かもしらんが。

    2022/11/16 リンク

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    zoidstown
    zoidstown 茶色いの置いとけばそこが立ち止まりエリアになるわけじゃない?

    2022/11/16 リンク

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    uunfo
    uunfo たかが5%の違いを気にする必要があるのかどうか。面白いデータが色々取れそうではあるが。

    2022/11/16 リンク

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    stabucky
    stabucky そんなことやる前に安く売ってほしい。

    2022/11/16 リンク

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    yokosuque
    yokosuque 値引きシールを持った店員がウロウロしてかき乱して後の行動データをみたい。

    2022/11/16 リンク

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    tsubo1
    tsubo1 実際に定常的に運用して売り上げの改善に繋げるには、カメラを取り付けるだけでなく販売データと画像データを組み合わせて仮説を作り、実験計画を立てて検証し結果を解釈するまでやんなきゃいけないけど無理では。

    2022/11/16 リンク

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    ET777
    ET777 ベルク最高! 人気商品はパッと見てわかるから立ち止まってじっくり見ないんじゃないかな

    2022/11/16 リンク

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    spark7
    spark7 地形的理由か商品的な理由かを検証するのは面白そうだわな

    2022/11/16 リンク

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    togusa5
    togusa5 半額シール

    2022/11/16 リンク

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    kentstar2403
    kentstar2403 “お客はお弁当の周りをグルグル回っているが、ベルクのスタッフは仮説と検証をグルグル回しているようである”

    2022/11/16 リンク

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    blueboy
    blueboy Bの滞留率が高いのは、そこが行き止まりだから。A→ D → C と見たあとで、最後の行き止まりの B で、滞留する。だからといってそこにある商品が売れるわけではない。滞留率と購買率は別だよ。区別できない馬鹿。

    2022/11/16 リンク

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    chinu48cm
    chinu48cm ADCは客の流れに沿っているから通過量が増えて滞在率が下がる。Bまでいく人はADCまで見て食べたいものがなかった人だから行き止まりのBでさらに悩んで止まる。滞在率よりも売れやすい場所に売れるものを並べたほうが

    2022/11/16 リンク

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    imaginaration
    imaginaration AD側って単純に人が多いと滞留しずらいかも?B側の後ろがどうなってるかわからないからなんとも。でもこういう分析は面白い。

    2022/11/16 リンク

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    hirorock
    hirorock ベルクの仮説検証

    2022/11/16 リンク

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    Dai44
    Dai44 メイン通路側の外側はおそらく惣菜ゾーンで人通りも多くてそもそも滞留しにくいと思うんだよね。人だかりは多いけど滞留はしてないってやつでは。

    2022/11/16 リンク

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    napsucks
    napsucks 迷っても最終的に食べたいものを買うしいつもろくなものがない場合は次から別の店に行くので、正直位置ごとの滞留率にあまり意味はないとは思うが、意味があるかどうかも含めて確認することは大事だね。

    2022/11/16 リンク

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