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小売業界の現場における本質的課題
個店ごとで異なるニーズや商圏の変化を捉え、
顧客に選ばれるお店づくりができていますか？店長側の課題
店長 - 最近客層が変わった気がするがどのように品揃えを変えるべきか分からない
- 近隣の競合店に客が流れているがどのカテゴリー・商品で負けているかどう対抗策をとるべきか分からない
スーパーバイザー側の課題
スーパーバイザー - 担当店舗が多く、各店舗を深掘りする時間が取れず全店舗同じ施策になってしまう
- 店舗に合わせた棚作りをしたいが店長に聞いても主観的な話になりがちで効果的な提案ができない
店長支援AIエージェント for AWS
店舗特性や商圏情報、実務を深く理解した上で、
AIエージェントが様々なデータを統合的に分析
「今日すべきこと」を具体化
自店舗の状況に応じた“次の一手”が分かることで、
スキル・経験問わず
誰もが収益性の高い店舗運営をできる
- 店舗の現状と課題仮説の提示
- POSデータを分析し、店舗の経営状況を可視化。
業績変化の要因を特定し、優先着手すべき課題を提示。 - 店舗特性や業務を深く理解した打ち手の提示
- 客層や立地などの店舗特性を踏まえ、自店舗に最適な打ち手を提示。商品改廃や廃棄管理、本部報告などの店長業務は実務に応じた形式で出力。
「担当店舗の課題」を具体化
店長に聞かなくても課題に“アタリ”がつくことで、
売上改善につながる
的確な店舗指導ができる
- データに基づく課題仮説の提示
- 担当店舗のKPIが悪化した際、天候・催事・競合動向などの外部情報も統合し、SKU単位で要因を深掘りし、課題にアタリをつけて提示。
- 他店舗ナレッジを活用した打ち手の提示
- 導き出した課題仮説に対し、類似条件下で成果につながった他店舗の事例を選定し、打ち手候補として提示。
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店長支援AIエージェント for AWSとは？
「全店舗の売上データ」や「売上に影響を及ぼす外部データ※」を基に、
売上改善に必要なアクションを提示します※ 天候・SNS・周辺イベントのデータ等
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多種多様なデータを活用
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AIエージェントによる分析
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SVや店長へ課題や対策の提示
Amazon Bedrockを活用した
AIエージェントが実現 -
サービス一覧
