人間行動ビッグデータを活用した店舗業績向上要因の発見(<特集>ビッグデータと統計学) Identifying Factors for Retail-store Sales Improvement Based on Human-behavioral Bigdata(<Special Section>Big Data and Statistics)

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抄録

モバイル端末やセンサより得られる人間の位置情報や対面情報等の新たな人間行動のビッグデータが入手可能となっており,科学的アプローチによって業務の生産性を向上できる可能性が高まっている.しかしながら,これら技術を店内活動の複雑なダイナミクス解明に適用して店舗業績の要因発見を行った例はない.我々は,中規模ホームセンタにおいて,店員,顧客の詳細な位置情報や対面状況に関する人間行動のビッグデータを取得して約6000の説明変数に展開し,顧客単価を目的変数として網羅的な単回帰分析を行った.その結果,店内の店員の滞在位置が店舗全体の顧客単価に大きく影響する"ホットスポット"が店内に存在することを発見した.実際に店員をホットスポットに配置し因果検証を行ったところ,顧客単価が15%増加することを確認した.また,同様のホットスポットが同規模の他のホームセンタにおいても存在することを確認した.これらの結果より,人間行動データから発見した店舗業績向上要因の有効性が明らかとなった.

Human-behavioral bigdata such as people's location and face-to-face interactions, obtained from mobile terminals and sensors, has potential to increase business productivity. However, this data has not been effectively applied to a retail store for capturing complicated dynamics of people and identifying sales improvement factors. Human behavioral bigdata concerning customer service and locations in a store was collected from a sample of customers and employees in a mid-size home improvement retail store. Simple linear regression analysis was then applied between 6000 explanatory variables and average sales per customer as an objective variable. As a result, a particular "hotspot" in the store, where sales employee presence strongly affects sales per customer, was identified. After concentrating employees at the hotspot, it was confirmed that sales average per customer was increased by 15%. The hotspot was also found in another mid-size home improvement retail store with similar settings. These results altogether indicate the effectiveness of the identified factors for improving sales.

収録刊行物

  • 日本統計学会誌. シリーズJ

    日本統計学会誌. シリーズJ 43(1), 69-83, 2013

    日本統計学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009649316
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11989749
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    Journal Article
  • ISSN
    0389-5602
  • NDL 記事登録ID
    024932708
  • NDL 請求記号
    Z3-1003
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS  IR  NDL-Digital 
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