購買行動に特化した可視化分析アプリケーションのコンセプトと今後 / KNT002

by コニカミノルタ株式会社

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技術開発Grについて © Konica Minolta, Inc. 3

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技術開発Grについて © Konica Minolta, Inc. 4

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Go Insightサービスに関わる技術開発を担う © Konica Minolta, Inc. 5 AI解析店舗設置目視解析クラウド基盤 Go Insight Viewer コンサルティング CPS-PF 学習・評価アノテーションデータ取得データ解析データ集約データ修正データ加工・分析データ活用支援データ可視化

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Go Insightサービスに関わる技術開発を担う © Konica Minolta, Inc. 6 AI解析店舗設置目視解析クラウド基盤 Go Insight Viewer コンサルティング CPS-PF 学習・評価アノテーションデータ取得データ解析データ集約データ修正データ加工・分析データ活用支援データ可視化

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可視化で名前を自己紹介 © Konica Minolta, Inc. 7

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福吉 © Konica Minolta, Inc. 8

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“観点” で可視化は変えるべき © Konica Minolta, Inc. 18

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可視化への興味・関心 © Konica Minolta, Inc. 19

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可視化の昔と今 © Konica Minolta, Inc. 20 “人” という可視化をすることに対して昔今

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可視化の昔と今 © Konica Minolta, Inc. 21 “人” という可視化をすることに対して昔今

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可視化の昔と今 © Konica Minolta, Inc. 22 “人” という可視化をすることに対して昔今電車/ 通勤ホームページ天気カテゴリ

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“カテゴリ” で可視化は変えるべき © Konica Minolta, Inc. 23

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可視化 © Konica Minolta, Inc. 24 観点 × カテゴリ

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© Konica Minolta, Inc. 25 agenda for today Go Insight Viewer がどういったものなのか、またコンセプトついてお伝えします。 Go Insight Viewer が ”観点”× ”カテゴリ” を意識して、どのような可視化をしているのか。また、そこから得られるものが何かを具体的に紹介します。 Go Insight Viewer 全体の説明を踏まえて、今後の方向性についてお伝えします。 Go Insight Viewer とは Go Insight Viewer 活用方法今後

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Go Insight Viewerとは © Konica Minolta, Inc. 28 購買行動に特化データ収集前処理データ蓄積後処理可視化生ログ・生データデータフロー S3 Lambda alteryx EC2 Amazon Aurora RDS Redshift Lambda SageMaker Tableau 商品棚正面画像商品棚マップ座標人物姿勢解析座標カメラ撮影画像 Web Application

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Go Insight Viewerとは © Konica Minolta, Inc. 29 購買行動に特化観点 × カテゴリ購買行動リテールメーカー

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Go Insight Viewerのコンセプト © Konica Minolta, Inc. 30

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Go Insight Viewerのコンセプト © Konica Minolta, Inc. 31 課題提起型

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Go Insight Viewerのコンセプト © Konica Minolta, Inc. 32 Go Insight データを取得アクションを取る Go Insight Viewer データを閲覧気づき・課題を発見

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気づき・課題を発見 Go Insight Viewerのコンセプト © Konica Minolta, Inc. 33 Go Insight データを取得アクションを取る Go Insight Viewer データを閲覧課題を提起

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気づき・課題を発見 Go Insight Viewerのコンセプト © Konica Minolta, Inc. 34 Go Insight データを取得アクションを取る Go Insight Viewer データを閲覧課題を提起 Go Insight + Go Insight Viewer セットで提供

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Go Insight Viewer フロー © Konica Minolta, Inc. 36 ログイン選択画面可視化ユーザーアカウントによるログイン機能。ユーザーに紐づくデータのみ閲覧可能。閲覧可能なデータについて、画面/店舗/カテゴリ/日付を選択。選択した値に基づいて、可視化の画面を表示。

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48 観点商品棚（飲料）におけるコンバージョン × カテゴリリテール通行者滞在者商品接触者購買者 25% 53% 62% どの属性へのアプローチが適切なのか？