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Trax社とNielsen社による
Shelf Intelligence Suite

Trax社、Nielsen社、および Acosta社 による Shelf Intelligence Suite は店頭戦略を継続的に測定、最適化、および活性化するための統合ソリューションを提供します

消費財メーカーは、商品棚の配置、フェーシング、隣接度などの特定の商品棚の状態が売上にどう影響するかを正確に特定できるようになりました

  • 商品棚の現状を把握して継続的改善とカテゴリ成長を促進します

  • 競争力のある情報分析を行うために Shelf Quality Index を使用して売上高を基準に沿って評価します

  • 売上影響要因に優先順位を付けて商品棚戦略をかつてないほど最適化します

2 つのコアソリューション: Shelf Pulse と Shelf Blueprint

CPGが自社ブランドや競合他社の店内陳列状況、商品棚順守状況、およびストアアクティベーションの実施状況を理解するための継続的なデジタル測定の実施。 購買決定の70%以上が棚で行われるため、棚で買い物客を獲得するには、継続的な測定と商品化条件の監査が必要です。 Shelf Pulse *はシンジケート化されたデータ群であり、これまで実現出来なかった売上高と細かい店舗条件の関連性の視覚化を実現します。

店舗

全店舗を競わせ、商品棚の売上高を基準に沿って評価します

商品棚

店頭施策での特定のギャップを解消し、順守状況を最大化します

購入

店頭施策がどのように売上に影響して成長を促進するかを把握します

市場の正確な動向を踏まえて、実用的な推奨事項と成果を挙げて、より包括的な方法でお客様の理想とする棚戦略の基本原則の策定を支援をします。 Shelf Blueprintは、最先端の小売データサイエンスモデルを活用して、店舗の最適化、マクロスペースの計画、および棚の最適化設計を可能にします。

主要な調査

店舗促進要因

販売促進要因が売上に与える影響を確認します

店舗促進要因ごとに売上に対する影響を抽出して、それらを成長貢献度と投資利益率で格付けします

スペース弾力性

SKU とブランドの弾力性レベルに基づいて最適なフェーシング数を特定します

定量化が可能な棚位置

商品配置と売上の関係を定量化します

店舗グループ全体の売上を向上するために傾向が最も高い最適な棚位置を特定します。

店舗のクラスタ・セグメンテーション

店舗クラスタリングに対するデータに基づくアプローチを採用して、店舗のセグメンテーションと傾向を見直します

SKU レベルの認識精度

正確さ

SKU レベルの認識

Trax 独自の画像認識テクノロジープラットフォームの機能を活かして、商品棚画像を前例のない精度で SKU レベルにデジタル化します

100+

グローバルな機能性と拠点を有する Trax は、店舗から商品棚を経て購入に至るまでの一貫した信頼できるデータ セットを提供して、店頭の状況に基づいた戦略的計画を実行することができます

3-5%

売上向上

商品棚分析とコンサルティングに優れた強力な組織の力を活用し、小売スペース配置に影響を及ぼし、マーチャンダイジングを最適化し、売上を伸ばします

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