〜今、企業の分析ニーズは手付かずだった既存顧客へ【後編】中国・深センに見た新小売革命。リテールテックで店舗の機能が削られる!?【前編】中国・深センに見た新小売革命。-もっと儲かるリテール店舗を-失われつつあるネオンサインの新たな価値8月(8)【対談】看板にイノベーションを起こす理由~「場」に付加価値をつけていく。【後編】いまLEDビジョンを導入する理由~LEDビジョンはデジタル配信をはじめる最後のチャンス~【前編】いまLEDビジョンを導入する理由~高単価で売れる理由はアートだから。販促の幅が広がる「DAIKY〜ダイキー」11月(3)夢を実現させるために。〜スマートファブリックコルトン〜色って何だろう?3Dプリンターを知る4月(3)空中に浮かぶ3D映像。Vol.9:NewsPicksで私の記事がバズったけど、本当に私が伝えたかったことはこれだ。大型ポールサインを建てるまで。見た目だけではわからない。「防炎品」の必要性について「未来過ぎる。Contents)をWADAで効率よく運用する遅ればせながら【誰がアパレルを殺すのか】を読んでみた。Vol.6:エクスポネンシャル(指数関数的成長)を遂げよう「SNS映え」する店舗空間事例のご紹介ハワイでホッカイロを売れ。FRP立体造作ができるまで。「そこにいた」から「見た」はずだ、は「見た」のか?低コストでデジタルサイネージを取り入れる!「レンタルサイネージ」のメリットとは?未来の売れる商品を予測する!『注目度マーケティング』リアル店舗トラッキング元年(になるか?)【重要】ガラスの熱割れリスクについて:基礎学習4月(4)コストかけずも素敵なショーウインドウディスプレイ8選もうすぐ梅雨の季節。蘇る!】看板が古くなると起こる現象。ローンチしました!IoT/M2M展に出展しております!立体造作の新しいかたち。【新章突入!:黄金比十二星座シリーズ】黄金比で◯◯をつくってみた。【ライトヴィジョン】光源がないのに明るい!?欲張りウィンドウシート!【黄金比十二支シリーズ番外編】黄金比で◯◯をつくってみた【君の名は??】9月(5)【エヴァタック】大理石に貼れるシート始めました。細い文字での再現可能!!電飾式チャンネル文字サインレトロアイテムよ永遠に。Forceというチカラ【意外とない?】ホログラムシート5月(4)【黄金比十二支シリーズ】黄金比で◯◯をつくってみた。その2【解説図付き】黄金比率でつくる「うさぎ」が出来るまでの7つの手順!4月(6)【黄金比十二支シリーズ】黄金比で◯◯をつくってみた。コピー機でオリジナル吸着シートが作れます!自作シートでアイキャッチ!3月(6)【黄金比で】◯◯をつくってみた【第3弾】おしゃれなウィンドウディスプレイが見つかるInstagramアカウント素敵!?【TransSign(トランスサイン)】でプチときめき体験を。実践編!!さらば高所作業車!ニンジャのコストダウン革命!スマホアプリ(Fyu.se)をお仕事で使うサイン・ディスプレイ業界で女性が働くメリットガーデン&ガーデン施工業者選定の3つのポイント空間を一瞬に変える魔法のシート全店ビジュアル変更工事。TOKYO全天球カメラTHETAで遊んでみましたフォントのふしぎ〜本紹介〜やりたいこと1〜O2O〜ウインドウディスプレイの価格をフェルミ推定してみたクレスト前橋オフィス遊びに行ってきました。Center).....Pepper(ペッパー)に会ってきました。3月(2)閉店後のディスプレイ変更、当日の朝にまず見つめなおすべき10のこと。遊びがすぎて怒られた、どーもNaoyaです。最近はESASYだけに関わらず「リテール・アナリティクス」という広大なテーマに没頭し、いろいろな視点で店舗を見る機会が増えています。そんな中、初期に作ったESASYデータダッシュボードを刷新しました。刷新した理由は5つGoogleDataStuidio制作スキルがあがり、もっと色々できるようになった。年齢性別推定などESASYの機能拡張分が表現できていなかった。GoogleスプレッドシートやGoogleカレンダーとの連携などができるようになった。(インナチュラルを例として)店舗の売上データとの連携が可能になった。気象予報データ、気温データなども表現可能となった。ESASYリリース当初と比較してこれだけパラメーターが増えているのに、多くのお客様にご覧いただくデモページとしてはあまりに陳腐になってきた。いう話がミーティングの議題にあがり「じゃー作り直しますよ、たぶん4~5時間あれば終わるでしょう♪」と答えてから...........4日かかりました、ごめんなさい。作ってるうちにアレもコレもと作っていったら、とんでもない数になりましたw沢山作って満足感に浸っていると、別の社内メンバーから「こんなにグラフだけ並んでても、説明ないと何を見る指標なのかわからないよー」と叱られ言われwここで解説する。いう運びになった次第です。基本的なGoogleDataStuidioの操作方法については割愛させていただきます。今回のデモページから「入店率」の自動算出を実装してあります。【前提条件】インナチュラル某店舗Aは「植物側出入口」と「衣料側出入口」の2つの入店導線があります。その出入口を俯瞰した形でESASYは設置されています。往復の識別は(今は)できないため、「入退店数」としてデータは取得されます。」という論理値を取得しています。)という算出式を実装してあります。交通量検知ESASYを非保存モードで稼働させ、店舗前交通量を収集しています。ESASYログデータはGoogleBigQueryデータベースに集積されています。GoogleDataStudioへ関数を埋め込んでおくと、自動算出してくれます。※エクセルの関数の感覚で、算出式を組み込めます。店舗前交通量と入店率の時系列変化2つの出入り口を持つ店舗の評価をしましょう。言われればどちらの出入り口が多く利用されているのか?時間によって入店率は変化するのか?一日に押しなべて「入店率」は何%程度なのか?といった内容が、まっさきに疑問に思い浮かぶのではないでしょうか。これを一枚のグラフで解決することができるのが、下記のグラフとなります。店舗前交通量は青:棒グラフ植物側で入口の入店数と衣料側出入口の入店数:棒グラフで同じ比率表現になるようにしてあります。横軸は時間ごとの集計値(カウント)が自動的に区切られます。店舗前交通量を自動算出しています。縦軸尺(スケール)を右側に重ねることで、1枚のグラフで実数と割合(%)の値を同時に視認することができるようになっています。入店率:線グラフこれにより衣料側:植物側のそれぞれの出入り口に対する「利用頻度」の把握と、「店舗前交通量に対する入店数の割合」を定量的に評価できるようになりました。「今日の時系列」の評価が終われば気になるのは「今週は?」「今月は?」という単位になると思います。単位で個別にご覧いただけるよう別々の画面を用意してあります。いうと「高い」と評価できると思いますが、これは店舗の特殊な立地条件に依存している為です。【某店舗C】それぞれ「店舗前交通量」の分母(縦軸)がこれだけ違うことがご覧いただけると思います。シチュエーションによってこれだけの違いがあるため、入店率はダイレクトにその変化の影響を受ける数字ともいえます。今回のデモでは各店の生データをライブでご覧いただけるデモとなっております。そのためお客様の実運用により近い感覚を持っていただけると思いますので、是非一度ご覧ください。デモページの解説はまだ続きます!デモページをご覧になりたい方はこちらからご依頼ください。