ユニリーバ・ジャパン・カスタマーマーケティングと協業によりPOPのデザイン要素も含めた商品棚のシミュレーションが可能に
大日本印刷株式会社(以下:DNP)は、メーカーに対して、発売前の商品の売上予測シミュレーションや小売店舗でのテストマーケティングなどを支援する「DNPテストマーケティング支援サービス」*1を2021年1月から提供しています。今回、ユニリーバ・ジャパン・カスタマーマーケティング株式会社(以下:ユニリーバ・ジャパン)と共同で実証実験を実施し、本サービスの機能の一つである、店頭のマーケティング施策の効果を事前シミュレーションする「AI売上予測システム」の精度向上と機能拡充を図りました。これにより、生活者に購入を促す店頭のPOP(Point of Purchase)のデザイン要素(色使いやフォントの大きさ・太さ)など、複数の要素を加味した商品棚づくりのシミュレーションと売上予測が可能になりました。
【「AI売上予測システム」の機能拡充の背景】
近年、生活者の嗜好・ライフスタイル・価値観が多様化するなか、小売店の店頭での販促施策の効果を予測して費用対効果を高めたいというメーカーのニーズが高まっています。また、販促施策の一つとして店頭に設置するPOPについて、自社製品の売上につながるデザインや設置効果を定量的に把握したいというメーカーのニーズもありました。
これに対してDNPはユニリーバ・ジャパンと共同で、2021年6月より、DNPの協力先であるハシドラッグの店頭にシャンプーやコンディショナー等のPOPを設置して実証実験を行い、その結果をAIに学習させることで売上予測精度の向上と機能の拡充を行いました。
【「AI売上予測システム」の新機能のポイント】
1.店頭でのマーケティング施策の効果の事前シミュレーションが可能に
本システム導入先企業の自社商品や競合他社の商品の店頭での販売価格や棚に置かれる位置(棚割り)、店頭設置の販促物などによる売上の変化を、あらかじめAIに学習させた多次元予測モデルを用いてシミュレーションします。発売前の商品の適切な価格やパッケージ、他社商品との競合状況、効果的な販促ツールなど、トータルな施策の効果に関して、生活者が商品を支持する度合いを測る指針の一つである「PI値*2」で予測します。
2.POPのデザインも視野に入れた売上予測が可能
今回、「AI売上予測システム」にPOPのデザインプランの有無に加え、POPに使用する背景色(ベースカラー)やフォントのサイズ・太さといったデザイン要素が、どのように販売動向が変わるかといった予測を行う機能を組み込みました。ユニリーバ・ジャパンとの実証実験では、シャンプーやコンディショナー等、お風呂で使うヘアケア商品(合計34商品)を対象に、複数タイプのPOP(スイング式、棚のレール用のカード、バックボード等)のデザインや設置個所等による効果の違いについて、POSデータ*3に基づいて分析しました。その結果、PI値の上昇に寄与する以下の要因を発見しました。
1.メインコピーのフォントの大きさ
2.メインコピーのフォントの太さ(1.よりも売上動向への関与度は低い傾向がある)
3.特にプライスカードの全体サイズ
4.プライスカードの背景色
【価格(税込)】
AI売上予測システムによる分析・提案 : 330万円~/1ブランド
【今後の展開】
DNPは、日用品等のメーカーを中心に本サービスを提供するとともに、店頭での販促施策の立案、販促ツールの企画・制作などの事業も一貫して行っていきます。また、分析用AIの精度の向上、テストマーケティングの対象商品カテゴリーやテスト販売の実施環境の拡充などにも注力し、メーカーや小売企業の店頭販促業務に関するデジタルトランスフォーメーション(DX)を支援していきます。
*1 DNPテストマーケティング支援サービス:https://www.dnp.co.jp/news/detail/10159143_1587.html
*2 PI(Purchase Index)値 : レジを通過した顧客1000人当たりの購買指数
*3 POS(point of sales)データ : どの商品が・いつ・どこで・いくらで・いくつ売れたかを記録した売上実績データ
※記載された製品の価格、仕様、サービス内容などは発表日現在のものです。予告なしに変更されることがありますので、あらかじめご了承下さい。
大日本印刷株式会社(以下:DNP)は、メーカーに対して、発売前の商品の売上予測シミュレーションや小売店舗でのテストマーケティングなどを支援する「DNPテストマーケティング支援サービス」*1を2021年1月から提供しています。今回、ユニリーバ・ジャパン・カスタマーマーケティング株式会社(以下:ユニリーバ・ジャパン)と共同で実証実験を実施し、本サービスの機能の一つである、店頭のマーケティング施策の効果を事前シミュレーションする「AI売上予測システム」の精度向上と機能拡充を図りました。これにより、生活者に購入を促す店頭のPOP(Point of Purchase)のデザイン要素(色使いやフォントの大きさ・太さ)など、複数の要素を加味した商品棚づくりのシミュレーションと売上予測が可能になりました。
【「AI売上予測システム」の機能拡充の背景】
近年、生活者の嗜好・ライフスタイル・価値観が多様化するなか、小売店の店頭での販促施策の効果を予測して費用対効果を高めたいというメーカーのニーズが高まっています。また、販促施策の一つとして店頭に設置するPOPについて、自社製品の売上につながるデザインや設置効果を定量的に把握したいというメーカーのニーズもありました。
これに対してDNPはユニリーバ・ジャパンと共同で、2021年6月より、DNPの協力先であるハシドラッグの店頭にシャンプーやコンディショナー等のPOPを設置して実証実験を行い、その結果をAIに学習させることで売上予測精度の向上と機能の拡充を行いました。
【「AI売上予測システム」の新機能のポイント】
1.店頭でのマーケティング施策の効果の事前シミュレーションが可能に
本システム導入先企業の自社商品や競合他社の商品の店頭での販売価格や棚に置かれる位置(棚割り)、店頭設置の販促物などによる売上の変化を、あらかじめAIに学習させた多次元予測モデルを用いてシミュレーションします。発売前の商品の適切な価格やパッケージ、他社商品との競合状況、効果的な販促ツールなど、トータルな施策の効果に関して、生活者が商品を支持する度合いを測る指針の一つである「PI値*2」で予測します。
2.POPのデザインも視野に入れた売上予測が可能
今回、「AI売上予測システム」にPOPのデザインプランの有無に加え、POPに使用する背景色(ベースカラー)やフォントのサイズ・太さといったデザイン要素が、どのように販売動向が変わるかといった予測を行う機能を組み込みました。ユニリーバ・ジャパンとの実証実験では、シャンプーやコンディショナー等、お風呂で使うヘアケア商品(合計34商品)を対象に、複数タイプのPOP(スイング式、棚のレール用のカード、バックボード等)のデザインや設置個所等による効果の違いについて、POSデータ*3に基づいて分析しました。その結果、PI値の上昇に寄与する以下の要因を発見しました。
1.メインコピーのフォントの大きさ
2.メインコピーのフォントの太さ(1.よりも売上動向への関与度は低い傾向がある)
3.特にプライスカードの全体サイズ
4.プライスカードの背景色
【価格(税込)】
AI売上予測システムによる分析・提案 : 330万円~/1ブランド
【今後の展開】
DNPは、日用品等のメーカーを中心に本サービスを提供するとともに、店頭での販促施策の立案、販促ツールの企画・制作などの事業も一貫して行っていきます。また、分析用AIの精度の向上、テストマーケティングの対象商品カテゴリーやテスト販売の実施環境の拡充などにも注力し、メーカーや小売企業の店頭販促業務に関するデジタルトランスフォーメーション(DX)を支援していきます。
*1 DNPテストマーケティング支援サービス:https://www.dnp.co.jp/news/detail/10159143_1587.html
*2 PI(Purchase Index)値 : レジを通過した顧客1000人当たりの購買指数
*3 POS(point of sales)データ : どの商品が・いつ・どこで・いくらで・いくつ売れたかを記録した売上実績データ
※記載された製品の価格、仕様、サービス内容などは発表日現在のものです。予告なしに変更されることがありますので、あらかじめご了承下さい。
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