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Tag Archives: 事例

Instore heatmap
データマイニング 基幹システム
ヒートマップで新店舗の開店を挑戦

お客様は、全国各地で活躍している小売企業です。コロナ禍の初期から、営業を改善する対策として、一足早く画期的な技術・ヒートマップを導入したことで、コロナの状況が深刻していた中でも、売上が堅調を維持していました。   客足が鈍化したら、既存顧客の足を止める コロナ禍の影響で、顧客嗜好や行動パターンの変化として外食を控えることなどは、数多くの小売企業の売上を低下することを引き起こしました。お客様は、それらの課題を理解した時、特別な状況では特別な方法が要ると思っており、先端技術に関する経験が豊かな企業としてVTIと相談しました。   顧客の洞察を引き出す お客様は、当時、見込み顧客の向上を横に置き、既存顧客の育成に注力することにしました。新しい顧客嗜好や行動パターンを掴むための我々のソリューション・ヒートマップを承認しました。ヒートマップとは、サイト上のコンテンツでユーザーがどのように行動したかを、色の濃淡によって表したグラフです。それにより、全店舗の顧客情報を検査・集計・分析したところで、顧客の洞察を突くセール・マーケティングキャンペーンを支援しました。   最近、全店舗の売上好調、新店舗の予定 ヒートマップにより、顧客の需要に当たる商品を提供したことで、コロナ禍の中でも売上も向上したとお客様は話しました。また、膨大なデータを収集して分析したことで、価値のあるデータを掴むのは、需要のみならず市場をより正解に予測できました。「激しい動きのある世界ではデータがお金と言えば間違いないですよね。ヒートマップのおかげで、我々は新店舗を開店する予定があります。嬉しい限りです。」という言葉を拝聴していただいて幸いです。   企業の多彩な切り口で先端技術をできるだけ早めに 予測できぬ未来で、待っている困難を乗り換えるために、できるだけ早めに先端技術を導入するに越すことはないだろうか。その前途多難である道では、お客様と共に未来を開きます。我々は、小売業界に向けたDX促進および事業成長のためのソリューション・Retail Xをご提供いたします。Retail X [...]

基幹システム 小売 移行サービス
DX促進に取り組むコンビニエンスストアがワークスケジュール管理で実践する

お客様は、約200店舗のコンビニエンスストアを運営している企業です。いつも営業の改善を考慮している管理者たちは、頑固に昔ながらの経営方法をこのままにして維持したら、時代残れの企業に成り下がるのではないかと思っており、今こそ手を打たなければならないと決意しました。第一歩として使っていたシステムを、先端技術を使用したワークスケジュール管理に切り替えることにしました。   作業スケジュールを体系的に管理するウェブサイトを開発 お客様の企業では、以前からスケジュールを管理するためのソフトウェア・Excelだけを使用しました。膨大なデータを持つから、Excelを使いこなす人でも時間がけっこうかかります。入力間違えたら、発見しにくいので、顧客の信頼を失うことを引き起こす可能性が高いです。そいう課題を理解して、店舗と全社員の作業スケジュールを体系的に管理するウェブサイトの開発を提案しました。クラウドへ移行したこどで、全店舗のデータが同期されることのみならず、API Gateway、Lambda、RDSなどの先端技術を活用したそのシステムにより、膨大なデータを短時間で処理することができることは、一石二鳥のではないだろうか。   導入後、運用コストが50%を削減 導入後、円滑に稼働しているシステムは、以前対比で運用の費用が50%を削減したことをもたらしました。そればかりでなく、自動化:AWS CloudWatch Eventにより、作業項目のデータが自動的に更新されるから、スケジュールをより素早く正l解に管理することができました。時間と手間がかからないことは、全社員のテンションを上げて、業務効率化を向上させます。   信頼に値する企業になる ワークスケジュール管理システムを利用してから、業績が右肩上がりで増加しており、ご満悦の顔をしたお客様は、これを手始めにデジタルトランスフォーメーションを一生懸命に促進すると決心しました。「企業を途絶えずに改善しているきっかけは、顧客の信頼を勝ち取ることではなく、選択権を顧客に渡し、信頼に値する企業になれることです」とお客様の心底願望を拝聴していただいて感動しました。   最後までやりぬくVTIは [...]

AI・IoT導入 データマイニング
AI使用で需要予測・企画立案補助を活用、7~10%売り上げを向上

お客様は、手頃な価格で、嗜好に合わせた、すごく美味い商品が有名になる小売企業です。当時、コロナ禍の影響で客足が鈍化していたこと、商品を改善する希望があっても、データを収集しにくいことを引き起こしました。また、複雑な世界情勢のために、どのぐらい入荷すればいいかなどの課題に直面していたから、売上が引き続き下がりました。   AIにより、需要を高精度に予測 需要予測は、単にトレンドを模倣する作業ではない、実に膨大なデータ(例えば顧客行動パターンや嗜好、将来の傾向など)を分析した上で、最終結論を出す作業です。その艱難な任務を人間の代わりにAIが担当するという我々の対策を承認しました。そこで、受注実績や商品情報から市場需要、発注量を高精度で予測できるAIアプリを開発しました。   導入後、好結果を次々に 導入した四半期後、好結果が次々に出ました。発注量や生産量の最適化による生産コストを削減したことで、7~10%の売上を高めした。また、商品を改善又は開発するとき、AIアプリで操作すると、短時間で予測を受け取ることができました。それは、価格の最適化だけではなく、運営コスト削減や利益向上に貢献しました。AIアプリのおかげで、新商品の登場が大成功だったから、既存顧客はさることながら、見込み顧客を育成できました。   AIは辣腕なアシスタント AIアプリに関しては、お客様は大満足でした。それに、「2019年から時代の変化が予測できないほどすごく激しいために、固定観念に定着したら取り残されるかもしれません。そこで、今後デジタルトランスフォーメーションを促進することに注力します」と決意しました。お客様の力になれば、幸いです。   将来の前途多難を乗り切るために VTIは、AIなどうのような先端技術やリテールのノウハウを活用することにより、デジタルトランスフォーメーションと事業成長に向けたソフトウェア開発のワンストップソリューションをご提供いたします。弊社のワンストップソリューション Retail Xは、小売企業や店舗にカスタマイズされた五つのソリューションで構成されます。それは: [...]

小売 移行サービス
新自社調達システム開発による27%コスト削減

お客様は、小売業界で活躍している企業です。当時、発注や在庫管理で発生する書類は、エクセルなどで処理・管理されました。膨大なデータを持ったので、エクセルを駆使しない人がミスを犯しやすいし、エクセルで暗証番号を設定してもサイバー攻撃を防止できないし、それらの課題を悩みました。   オンプレミス環境からクラウドへ移動 AWSを使用しようと思った一番の理由は、ミスを最低限し顧客の信頼を取得したいとお客様が話しました。お客様は、当時の間、新支店を開店する予定があったので、入庫や運送では不具合が重なって起きることがあれば、お客様の信用を失墜してしまう懸念のために、対策としてクラウド導入を決意しました。   クラウド化だけではなく、業務システムを最適化 在庫・入庫・発注・運送・販売の業務で発生する、許しかねないミスを最低限するために、オンプレミス環境からクラウドへ移動する同時に、業務システムを最適化するに越したことはないという我々の提案を承認しました。それから、お客様のサーバをクラウドへ移動してから、AWS上で発注・在庫管理システムを開発しました。   導入後の結果 調達システムに関しては、お客様の課題に取り組んでいる最中のため、効果としてどこまでいいか難しいのですが、導入後は当初の課題であったお客様のクレームはなくなりました。発注・在庫管理作業、会計作業を簡素化したことで、ミスを削減しました。そればかりでなく、前のシステムの肩を並べると、運用コストが27%をカットダウンしました。   失墜しかけていた顧客の信用を取り戻していく 「私たちは、先端技術を使用したシステムに関しては素人なのに、VTIの担当者たちから運用説明していただいて、どうやって導入したかを理解しました。」とお客様の手紙を受け取りました。導入した数月後、発注ミスでもゼロになって、作業品質も驚くほど向上しました。   先端技術を恐れないで [...]

ANDROIDアプリ iOSアプリ 小売
顧客ロイヤルティアプリケーションによる優良顧客の向上

お客様は、コンビニエンスストアを運営している会社です。当時、紙式のポイントカードを使っていました。ショッピング中、顧客がそれを持ち忘れるし、悪い天気に濡れやすいし、多量の紙が要るので環境に優しくないというデメリットを見抜いて、ポイント蓄積の方法を切り替えることにしました。   複数の会社を比較して、我々のロイヤリティアプリケーション開発サービスを選択 当時コンビニエンスストアでアプリを導入したきっかけは、売上が低迷していたので、業況悪化からどう抜いたらいいかを考えた上で、先端技術を選択したとお客様が話しました。売上向上又は顧客育成のための提案策を聞いた複数の会社の中から、我々の製品が最適だという判断に至ったと聞いています。何故かというと、VTIが開発するアプリは、特曲交換・ポイント蓄積機能を持ち、iOSとAndroidの両方で使いやすいし、お客様の外部システムと連携したことで、セール・マーケティング企画をサポートし、環境問題に積極的に取り組むし、それらの様々の利点を持ちますから。   同年お客様にカスタマイズされるロイヤリティアプリを開発 本コンビニエンスストアでは、既存顧客の数が多いので、売上向上の策として顧客エンゲージメントを強化、又は忠実な顧客を維持するためのロイヤリティアプリを提案しました。そのアプリにより、ユーザーがポイントを蓄積したり、ギフトを交換したり、疑問やお問い合わせがあれば、いつでもどこでもチャットボットに連絡できたりします。それにとどまらず、お客様の外部システムと連携したことで、スーパーマーケットが既存顧客にイベントやクーポンなどの情報を通知したり、ユーザーポイントを管理したりします。   導入後の結果 導入した数月後、好結果をもらいました。それは、アプリの利用者数が16万人以上に達したり、マーケティングコストを低減したり、顧客体験を向上できたりします。また、オートスケールにより、データトラフィックの需要が急増する時点にもシステムが正常に稼働しました。それに、導入前と比較して、40%の紙の数量を節約しました。   小さい力でも集まれば地球が守れる お客様だけではなく、既存顧客が使い慣れないアプリに触れてから、満足度を向上しました。「それを使って、ポイント蓄積できるし、コンビニエンスストアの新着情報を把握し、すごく便利だと思う。それに、紙を使わないから、環境を守るではないだろうと思って、使い方を習うことにした。」という評価をもらいました。本コンビニエンスストアの管理者たちも、今後もデジタル化を促進することを決意しました。   将来へ進む道でお客様と同行させて頂き幸いです [...]

AI・オートメーション インサイト ブログ
医療ビッグデータと活用事例

1990年代に提唱されたビッグデータは、近年注目されていると伴い、多岐多様な業界での活用事例が多くなるようです。とりわけ、医療ビッグデータは、多面的に導入されることが2025時点で世界の先陣を切って、過去最多の数量があるようです。しかし、ビッグデータ、そして医療ビッグデータはなんだか、どういうふうに活用されるか、という問題をすっかり理解する人は少ないと思われます。本記事は、医療ビッグデータとそれの活用事例を説明します。 1.医療ビッグデータとは? ビッグデータは、1990年代に提唱され、従来のソフトウェア又はインタネットプラットフォームを使用する制御できないほどの膨大なデータを指すことです。しかし、普通のデータ定義に匹敵するには雲泥の差があるようです。データは多くの場合で「情報」の意味で使われ、「数量」と「質量」を中身とする一方、ビッグデータは六つの要素で構成されます。それらはValue、Volume、Velocity、Variety、Veracity、Variabilityという六つのV字を含みます。Volumeがデータの数量を指す一方、Velocity は動いているデータと、データの作成・処理・分析の頻度と速度という意味です。それらに次いで、Veriaty は複数のデータセットの複雑さと不均一を表します。また、Veracity はデータの質量、関連性、信頼性と予測できる価値を中身とします。それに、Variablity は時間の経過とともにデータの変動を指します。最後は一貫性に緊密な関係がるValueはユーザーが入力した価値に関します。 医療の場合、医療ビッグデータは電子カルテや、メディカルイメージング、ゲノム配列決定、薬学研究、ウェアラブルデバイス、メディカルデバイスなどの膨大なメディカルデータを表します。伝統的な電子的なメディカルデータと、人間によるメディカルデータと比べると、膨大な数量や高速度といった特徴で意思決定又は診断をより正解に下すことを支援します。ビッグデータとAIを組み合わせて次のプロセスの通りに結果を出します。データは、センシングデータや、クリニックデータ、電子カルテといった情報を入力・管理・保持する倉庫(データウェアハウス)から分析過程(そこではAIが診断したり、予測したり)を通じて、より正解かつ節約的な結果となります。 ビッグデータ分析のワークフロー 2.医療ビッグデータの活用例 Google Scholarで投稿される研究(1,2,3)によると、医療ビッグデータの活用事例は患者中心のサービス、より良い治療方法の提供、医療機関や社会のマクロ管理等のモニタリングという三つの要素を分けられます。 2.1.患者中心のサービス 2.1.1.病気の診断又は予測 ビッグデータとAIを組み合わせれば、病気の診断をより正解な下すことができます。例えば、画像の方式での膨大なメディカルデータをマシンが人間のように分析・処理するコンピュータビジョンは、患者のレントゲン及びICT [...]