特集Special Feature

スマートフォンとBeaconを活用した
新たな店頭プロモーションの可能性
三坂 昇司

公益財団法人流通経済研究所 研究員

載されており、その活用には注目が集まって1 はじめにいる。小売業側から、買物客に直接アプローチできるインフラは整いつつある。

IoT 関連ソリューションの活用事例や導入

本稿では、流通経済研究所における近年のに関するニュースは、最近では毎日のように研究事例からスマートフォンと Beacon を利目にするようになった。ニュースに関心を寄用したメッセージ配信による店頭プロモーシせる私たちは、そのニュースに注目し、実際ョンの実験を一部紹介する。スマートフォンにその現場に行って体験しては、その後の動と Beacon を活用した施策の効果を確認して向を楽しみにすることもあり、あるいは失望おくことは、今後の店頭プロモーションを検したりすることもある。おそらくそのニュー討する上で意味があると考えられる。活用事

スが気になる誰もが、自身の生活環境だけで例の蓄積という点でも実務への貢献があるとなく、ビジネスにも多大な影響を与えること言えよう。また、実験後に実施したアンケーを確信しているのであろう。

ト調査から、店頭におけるテクノロジーを活

リテールテクノロジー の進展により、小1)

売業の店頭を取り巻く環境は変化してきてい用したプロモーションの方向性を検討することも合わせて行う。

る。例えば、三井物産は買物カートにタブレット端末を備え付け、料理のレシピや店内マップを表示したり、クーポンを配信した
り、様々な新しいサービスの提供を検討して2 実験概要いる 2)。今後このように店頭で買物客にアプ

店頭実験は、2016 年６月に関東の食品スローチし、店頭プロモーションに活用する施ーパー２店舗にご協力いただき実施した。実策は検討されていくであろう。先に挙げた例

験を実施した期間は、どちらの店舗とも平日

は、買物カートに取り付けられたタブレット４日間、休日（土日）４日間、合計８日間に端末を使用するが、買物客が所持するスマー設定した。実験協力者数は２店舗合計 807 人

トフォンも同様に、アプリケーションを通じで、店頭でリクルーティングを行い、協力にて買物中に直接アプローチすることが可能で対する承諾を得られた 20 代以上 50 代以下のある。スマートフォンの普及率は年々高まっ一般買物客とした。ていることに加え、ここ数年発売されている今回の店頭実験では、Beacon 端末との通機種には、スマートフォン用の Beacon も搭

信を利用できるアプリケーションをあらかじ2018.3（No.531）

34

図表1
スマートフォンとBeaconを使用した店頭実験の実施イメージ

図表1

実験店舗レイアウトイメージ

２

３

１

1

実験協⼒者

2

調査員

実験協⼒者に対しスマートフォンを貸し出す！
実験協⼒者

買物中、実験対象商品が陳列されている売場に近づくと、スマートフォンにメッセージが配信される
本実験では1店舗あたり最⼤6ヶ所の売場より配信する

3
調査

実験協⼒者

調査員

買物終了後、アンケート調査を⾏う

めインストールしたスマートフォンを貸し出

実験１の対象商品は、加工食品や飲料、調味して実験を行った（図表１）。実験に用いた料などのうち、エンドや平台など特別陳列さスマートフォンはすべて同一機種で同一の設れている商品の中から 39 商品（８日間合計）定を行った。本来であれば、買物客が所持すを設定した。配信されるメッセージが多すぎるスマートフォンにインストールしてもらいることによる実験協力者の不満を回避するた実験を行うのが最も望ましい。しかしながら、め、今回は１店舗１日あたりのメッセージ配店頭でインストールしてもらう手間に加え、信数は最大でも６商品（６通）とした。実験

スマートフォン側で Beacon 端末との通信にイメージは図表２に示した。

使用する Bluetooth 通信を許可する設定を行

店舗内購買行動への影響として、対象商う手間、買物客のスマートフォンの個体差等品が陳列されている売場への立寄率 3) と買上を考慮すると、動作検証済のスマートフォン。メッセージ配信率 4) を計測した（図表３）を貸し出して検証を行うことの方が妥当であをしなかった時の対象商品の売場への立寄率ると考えた。

を 100 とすると、メッセージ配信をした時の売場への立寄率は 119 となった。同様に買上

3 実験結果［1］ 実験１：想起購買を想定したメッセージ配信実験率を計算すると、メッセージ配信をしなかった時の対象商品の買上率を 100 とすると、メッセージ配信をした時の対象商品の買上率は141 となった。魅力的な売場づくりのために必要な訴求力として「売場吸引力」と「購買実験１では想起購買を想定し、対象商品が転換力」の２つの要素に分解し、売場を評価陳列されたエンドでメッセージ配信を行った。

することは重要である。立寄率と買上率のど特集 ● IoT、 AI、 AR による小売業の変化

35

ちらも高まったことから、スマートフォンとまた、将来的には ID-POS データと紐付けて、Beacon を利用して、買物客にアプローチす購買履歴データからターゲットを特定したオる施策は、売場吸引力、購買転換力ともに高ススメを行うことができたり、その他買物客め、訴求力を高める施策であると言えるであに関する情報と連携することで、買物客の関ろう。

心がありそうな商品を予測してオススメする

実験１の結果より、店頭施策としてスマーことも可能になる。さらに、同じ商品をオストフォンと Beacon は、主通路に面したエンスメする場合でも、訴求内容を変えることもドや中通路におけるエンドなどの場所で商品可能になると考えられる。例えば、トライアをオススメすることに活用できると考えられルを促進するためのメッセージとリピートをる。オススメする商品としては、スマートフ訴求するためのメッセージは異なって当然でォンで情報を直接訴求できることから、特売ある。メッセージ配信を導入した後も、この商品だけでなく、新商品などの中長期的に育ようにノウハウを蓄積していくことが必要と成したい商品を訴求するのが良いであろう。

なるであろう。

図表2

図表3［2］ 実験２：関連購買を想定したメッセージ

図表2

配信実験

実験１におけるメッセージ配信イメージ

実験２では関連購買を想定し、対象商品と関連する生鮮・惣菜売場で対象商品のメッセ
⽴寄率
買上率

メッセージ配信！

配信なしを100とする効果指数
配信なしを100とする効果指数
ージ配信を行った。実験２の対象商品には、

119

ドレッシング、スパイス、アルコール飲料の100３カテゴリーの商品を選定した。これらの対

141

象商品のメッセージを配信した売場は、ドレ100

ッシングがカット野菜の売場、スパイスが鶏肉の売場、アルコール飲料が唐揚げの売場で配信なし 配信あり
配信なし 配信ありあった。対象商品は定番売場のみの展開であったため、立寄率が低くなることが想定さ
図表3

図表2

メッセージ配信！

れた。そのため実験２はこれら３つの対象商品について、２店舗にて４日間ずつ実施した。

図表3

なお、一方の店舗でメッセージ配信を行い、実験１の結果もう一方の店舗ではメッセージ配信を行わず、⽴寄率

買上率

配信なしを100とする効果指数

配信なしを100とする効果指数

100

119

配信ありるようにした。実験イメージを図表４に示した。

100

配信なし

翌日は設定を入れ替え、効果係数を算出でき配信なし

141
配信あり

ここでは３カテゴリーの合計の結果を確認する。店舗内購買行動への影響として計測した項目としては、実験１と同様に立寄率と買上率を計測した。関連売場でメッセージ配信をしなかった時の定番売場の立寄率を 100 と2018.3（No.531）

36

図表４
実験２におけるメッセージ配信イメージ
⽣鮮・惣菜売場

対象商品の定番売場

⽣鮮・惣菜売場

誘導！

誘導
⽴寄率
配信なしを100とする効果指数※カテゴリー計画者除く

実験２の結果

110

100

図表5

することも効果的であると思われる。近年小売業における生産性向上に関する指摘を踏ま図表5であろう。スマートフォンと Beacon を活用

配信なしを100とする効果指数

100

配信なしを100とする効果指数

えると、定番売場活性化は重要な施策となる

⽴寄率※カテゴリー計画者除く

図表4

対象商品の定番売場！

図表5

図表4

配信なし

110

配信あり

して、メッセージ配信を行うことは定番売場に買物客を誘引することによって、定番売場活性化につながる可能性がある。また、人口が集中する都心のミニスーパーなど、売場面積が狭い店舗でも活用が可能であると考えら

配信なし

配信あり

れる。売場面積が狭い店舗では、販売力が高いエンドが少ない店舗も多く存在するため、買物客の店舗内での動線を長くするための施すると、関連売場でメッセージ配信を行った策としても活用が期待できる。

時の定番売場の立寄率は 110 となった 5)（図表５）。買上率については、メッセージ配信を行っていなかった時の買上がなかったため、［3］調査１：メッセージ配信全般に関するアンケート調査

正確な効果係数を算出できなかったが、メッ

実験協力者の合計 807 人に対して、店舗内セージ配信を行った時に少なくとも買上は発での買物終了後、スマートフォンと Beacon生した。

を用いたメッセージ配信に関するアンケート

実験２の結果より、店頭施策としてスマー調査を実施した。

トフォンと Beacon は、定番売場への立寄のまず、買物中にメッセージを許容するかど誘引に活用できると考えられる。今回の実験うかを確認した。買物中にメッセージは必要

では、対象商品に関連するカテゴリーの売場ないと回答したのは 4.2% であったのに対し、からメッセージ配信を行ったが、その他にも買物中にメッセージを許容すると回答したの

定番売場近くのエンドからメッセージを配信

は 95.8% であった（図表６）。これまでメッ特集 ● IoT、 AI、 AR による小売業の変化

37

図表6

図表7

図表6

的な満足度を確認するものであった。結果をメッセージ配信の許容に関する質問確認すると、メッセージを受信した件数が１件の実験協力者は 6.6 点だったのに対し、５「買物中にメッセージは必要ない」
4.2％

買物満⾜度得点（10点満点）

件以上受信した実験協力者の買物満足度は7.9 点であり（図表７）、受信件数が多い実験

7.9

点

協力者ほど、買物満足度が高い傾向にあることが確認できた。

6.6点
近年売場に設置されたPOP や多すぎる情

買物中にメッセージを許容報は削減しようという動きがある中で、スマ95.8%

ートフォンと Beacon を用いたメッセージ配図表7 信は、新たな情報提供の方法として有力な手1件 2件3件4件 以上

図表65件段となりうることを示すと考えられる。ただメッセージの受信数し、買物客へのより選別した情報提供は必要であろう。また、メッセージの配信数も重要

図表7

買物中にメッセージは必要ない」
4.2％になると考えられる。店舗内でのスマートフ

買物満⾜度得点（10点満点）

メッセージ受信数の違いによる買物満足度

セージを許容

8%

7.9

点

6.6

ォンへの過剰なメッセージは好まないと考えられるため、最適なメッセージ配信数が存在すると考えられる。今回の実験では、１日あたりの店舗内でのメッセージ配信数を最大で点も６商品分に制限したため、最適なメッセージ配信数は明らかにならなかった。今後検討

1件

2件3件

4件

5件
以上メッセージの受信数が必要になるであろう。
［4］調査２：メッセージ配信方法に関するアンケート調査
今回のアンケート調査では、今後有効なメセージ配信施策を実施するにあたり、小売業ッセージ配信を行うための検討材料として、本部や店舗より、強制的にメッセージを配信

実験協力者に好ましいメッセージについて確するような施策は、買物客に受け入れられな認を行った。具体的には、①メッセージの対いのではないか、といった声がしばしば聞か

象商品、②メッセージが配信されるタイミンれていた。しかしながら、調査の結果はそれグ、③メッセージの内容の３点について、アらの予想に反し、買物中のメッセージを許容ンケート調査を行った。

すると答えた実験協力者の方が多数だったことが明らかになった。

❶メッセージの対象商品

次にメッセージを受信した数の違いによる

まず、メッセージの対象商品について回買物満足度を確認した。買物満足度は 10 点答割合を確認した。全体では「特売になっを満点として、メッセージ配信サービスへのている商品」が 76.0% で最も高かった。次い

満足度ではなく、実験日における買物の総合で高かったのが「自分がよく購買する商品」
2018.3（No.531）

38

図表8
メッセージの対象商品に関する回答（全体）76.0%

特売になっている商品
自分がよく購買する商品

47.7%

世間で注目されている商品

45.6%
32.7%

自分が買ったことがない商品
世間で最も売れている商品

27.0%

商品数がたくさんあって選びにくい商品

26.4%

新しく発売された商品（新商品）

22.8%

商品の特徴がわかりにくく選びにくい商品

22.3%

今後注目されそうな商品

18.6%

で 47.7%、「世間で注目されている商品」が45.6% であった（図表８）。

さらに性別と年代の２つの属性の視点から回答傾向の違いを確認した。なお、
性別は「男注目したいのは、「世間で注目されている性」と「女性」の２区分、年代は 20 代と 30商品」が今回の選択肢の中では３番目に高代を「若年」とし、40 代以上を「若年以外」く、「今後注目されそうな商品」が最も低いとした。図表９に結果を示した。

18.6% であった点である。店舗内でのメッセメッセージの対象商品については、食品スージ配信は、「今」が重視されることが考えーパーの利用者の多くを占める女性の回答傾られる。
「特売になっている商品」の回答割向を中心に確認した。
全体で１位であった「特合が高いことからも、「今」お買い得な商品売になっている商品」は、女性の若年においや「今」注目すべき商品などの情報は効果がて回答割合が高く、年代間に違いが見られ高い可能性がある。

た。その他にも女性の若年では「自分がよく図表9
メッセージの対象商品に関する回答（属性別）

メッセージの対象商品

回答人数（単位：人）
特売になっている商品
自分がよく購買する商品
世間で注目されている商品
自分が買ったことがない商品
世間で最も売れている商品
商品数がたくさんあって選びにくい商品
新しく発売された商品（新商品）
商品の特徴がわかりにくく選びにくい商品
今後注目されそうな商品
数値 全体よりも3ポイント以上高い
数値 全体よりも3ポイント以上低い

全体

807
76.0%
47.7%
45.6%
32.7%
27.0%
26.4%
22.8%
22.3%
18.6%

男性
若年
若年以外

55
78.2%
43.6%
38.2%
23.6%
25.5%
18.2%
4.2%
18.2%
18.2%

55
74.5%
29.1%
41.8%
30.9%
34.5%
16.4%
22.0%
14.5%
27.3%

女性
若年
若年
以外

309
80.6%
59.2%
46.0%
27.2%
30.7%
31.1%
22.2%
20.7%
10.7%

388
72.2%
41.8%
46.9%
38.7%
23.2%
25.3%
26.4%
25.3%
23.7%

※若年は20～30代の実験対象者

特集 ● IoT、 AI、 AR による小売業の変化

39

図表10
メッセージが配信されるタイミングに関する質問（全体）38.5%

売場で商品を見ている時売場で迷っている時

34.4%

来店前

34.3%

入店直前

22.4%

入口付近

22.3%

売場に立ち寄る前
関連する商品を選んでいる時

20.0%
15.6%購買する商品」や「世間で最も売れている商マートフォンへのメッセージ配信は、今回の品」、「商品数がたくさんあって選びにくい商実験で行ったような店舗内でのプロモーショ品」などの回答割合が高かった。一方、女性ンとして活用し、購買に直接結びつける活用の若年以外では「自分が買ったことがない商が効果的であると考えられる。ただし、今回品」や「新しく発売された商品（新商品）」「今、の実験では店舗外でのメッセージ配信は行っ後注目されそうな商品」の回答割合が高い傾ておらず、店舗内のみでのメッセージ配信を向が見られた。

行っている。そのため、店舗外でのメッセー

女性の若年は、回答の傾向よりスマートフジは体験しておらず、実験協力者自身がイメォンへのメッセージ配信を「効率的に買物すージできなかったため、回答割合が低く出てるためのツール」として使用したいのではないる可能性もあると考えられる。

いかと考えられる。一方、若年以外では、回さらにメッセージが配信されるタイミング

答の傾向よりメッセージ配信を「情報収集」についても、性別と年代の２つの属性から回として使用したいのではないかと考えること答傾向の違いを確認した（図表 11）
。

ができる。

女性では、若年において「来店前」の回答割合が全体よりも高いのみで、その他は全体❷メッセージが配信されるタイミングの傾向と概ね同じ傾向が見られた。一方で、次にメッセージが配信されるタイミングに男性においては、年代における違いがいくつついて回答割合を確認した。全体では「売場か見られた。若年においては「入店直前」ので商品を見ている時」が 38.5% で最も高かっ回答割合が高い一方で、若年以外は「売場でた。次いで高かったのが「売場で迷っている商品を見ている時」や「売場で迷っている時」、時」で 34.4%、「来店前」が 34.3% であった（図「入口付近」などの回答割合が高かった。

表 10）。

メッセージが配信されるタイミングについ１位と２位は売場で商品を選んでいるタイては、女性に対しては、年代における違いがミングであり、来店前や入店直前など店舗外あまりないと考えられる。しかしながら、男でのタイミングよりも高い結果となった。ス

性は、回答の傾向より若年以外に対してはよ2018.3（No.531）

40

図表11
メッセージが配信されるタイミング（属性別）

メッセージが配信されるタイミング

全体

回答人数（単位：人）売場で商品を見ている時売場で迷っている時
来店前
入店直前
入口付近
売場に立ち寄る前
関連する商品を選んでいる時

807
38.5%
34.4%
34.3%
22.4%
22.3%
20.0%
15.6%

男性
若年
若年以外

55
29.1%
29.1%
32.7%
30.9%
20.0%
12.7%
10.9%

数値 全体よりも3ポイント以上高い
数値 全体よりも3ポイント以上低い

55
43.6%
40.0%
21.8%
23.6%
30.9%
21.8%
14.5%

女性
若年
若年以外

309
36.6%
34.3%
39.5%
23.6%
20.7%
21.4%
13.9%

388
40.7%
34.5%
32.2%
20.1%
22.7%
19.6%
17.8%

※若年は20～30代の実験対象者

り売場に近い場所でメッセージ配信を行うこていると考えられる。また２位や３位は、商とが望まれていると考えられる。

品のアレンジに関するメッセージであった。
１位と２位の差は 1.3 ポイントと僅差であっ❸メッセージの内容

たことも踏まえると、お買い得感だけではな

最後にメッセージの内容について回答割合

く、レシピや食べ方・使い方に関してもコンを確認した。全体では「安さをアピールするテンツとして求められていると考えられる。

メッセージ」が 57.1% で最も高かった。次いメッセージ内容についても、性別と年代ので高かったのが「レシピ情報が載っている２つの属性から回答傾向の違いを確認した

メッセージ」で 55.8%、「意外な食べ方・使（図表 13）。

い方のメッセージ」が 46.3% であった（図表12）。

女性では、若年以外において「商品の特徴を伝えてくれるメッセージ」が高いのみで、メッセージの対象商品の回答傾向と同様に、お買い得感を訴求するメッセージが求められその他は全体の傾向と概ね同じ傾向が見られた。一方、男性では「レシピ情報が載ってい図表12
メッセージの内容に関する質問（全体）
安さをアピールするメッセージ

57.1%

レシピ情報が載っているメッセージ

55.8%
46.3%

意外な食べ方・使い方のメッセージ

37.2%

買おうと思っていた商品を思い出させるメッセージ

31 1%
31.1%

商品の特徴を伝えてくれるメッセージ
商品の特徴を伝えてくれるメッセ
ジ

23.3%

食欲をそそる画像が入ったメッセージ

19.1%

意外な情報を教えてくれるメッセージ
商品の開発背景・歴史を教えてくれるメッセージ

2.7%

特集 ● IoT、 AI、 AR による小売業の変化

41図表13
メッセージの内容に関する質問（属性別）

メッセージの内容

全体

男性
若年
若年以外

女性
若年
若年
以外

47.3%
36.4%
34.5%
16.4%
23.6%
20.0%
3.6%

58.6%
46.9%
38.8%
26.9%
23.9%
18.1%
1.3%

回答人数（単位：人）
807
55
55
309
388
安さをアピールするメッセージ
57.1% 52.7% 67.3% 58.9% 54.9%

55.8%
46.3%
買おうと思っていた商品を思い出させるメッセージ37.2%商品の特徴を伝えてくれるメッセージ
31.1%
食欲をそそる画像が入ったメッセージ23.3%
意外な情報を教えてくれるメッセージ
19.1%
商品の開発背景・歴史を教えてくれるメッセージ 2.7%

レシピ情報が載っているメッセージ

意外な食べ方・使い方のメッセージ

数値 全体よりも3ポイント以上高い
数値 全体よりも3ポイント以上低い

36.4%
38.2%
36.4%
36.4%
20.0%
25.5%
7.3%

57.5%
48.5%
36.3%
35.8%
23.2%
18.8%
3.1%

※若年は20～30代の実験対象者るメッセージ」や「意外な食べ方・使い方のにサービスインを行った時に、意味がある施メッセージ」の回答割合が低かった。レシピ策になると考えられる。また、実験終了時にや食べ方・使い方に関するメッセージは女性実験協力者に対して行った調査結果より、メにより望まれていると考えられる。また、男ッセージ配信は不要なものではなく、むしろ性の若年以外では、複数のメッセージで若年買物満足度を高める施策になることも確認すよりも回答割合が高い傾向がある。メッセー

ることができた。つまり、今回の実験では行

ジ配信によって情報提供を行う施策は、基本動面、意識面の両面より、好ましい結果を得的に若年以外に効果的である可能性もあるだることができた。さらに調査の中で、①メッ

ろう。

セージの対象商品、②メッセージが配信されるタイミング、③メッセージの内容の３つのスマートフォンとBeaconを4 活用したプロモーション施策の活用に向けて［1］店頭実験で得られた結果のまとめ
ここまで実験結果を元に、スマートフォ視点から好ましいメッセージ配信のあり方を確認した。その結果、属性ごとに好まれる配信方法があることが確認できた。なお、これらは実際にスマートフォンと Beacon を使用したメッセージ配信を体験した人の意見であることを強調しておきたい。

ンと Beacon による店舗内でのプロモーションへの活用の可能性を検討した。まず実験［2］実務上の課題

１、実験２より、実際に店頭実験を行い、売本稿の結果のみによって、スマートフォン場で立寄の効果を高める効果と買上を高めると Beacon を活用したプロモーションが普及効果を確認した。全体ではメッセージ配信がしていくとは到底思えない。今回の実験ではない状態よりもメッセージ配信を行った時のカバーできていない施策普及への問題点があ効果係数が高いことから、スマートフォンとると考えられる。最後にその問題点を４点ほBeacon を活用したプロモーションは、実際ど指摘しておく。
2018.3（No.531）

42❶インフラに関する問題第１に挙げられるのが、インフラに関する問題である。

❷プライバシーに関する問題
プライバシーに関する懸念は、小売業側も買物客側も関心が高いと考えられる。おそら

まず、アプリケーションをどのように普及

く、売場に近づくと自分宛てにメッセージがさせるかが大きな問題である。買物客のスマ配信されてくることに不安を感じる買物客もートフォンに店舗に設置された Beacon と通存在するだろう。また今回のようなメッセー信できるアプリケーションがインストールさジ配信は、購買履歴データより買物客ごとにれている必要がある。これはポイントカード異なるメッセージ配信ができるようになるこ機能など、使用頻度が高い機能と統合することは想像に難しくない。自分の好みの商品にとが現実的だろう。おびただしい数のポイン関するメッセージが配信されてくれば、さらトカードを専用の財布に入れて持ち歩く買物に不安を感じる買物客も出てくると考えられ客を見かけることがあるが、ポイントカードる。インストール時や店舗入口での「店内でと統合することができれば、利便性くらいはお得な情報配信は、お客様の購買履歴より自高まるという副次的なメリットはあるだろう。

動で行われます」といったような事前了解はただ、アプリケーションをインストール必須であろう。また、近年注目されている

し て も ら え た と し て も、 さ ら に そ の 先 に

AI の活用とも親和性は高い。自分が知らなBluetooth 通信を許可する設定がされてなけい他人が介在していることが不安の要因の一ればならない。これはスマートフォン側のハつであることが考えられるため、「AI が自動ードウェアの性能、特にバッテリー消費ともで」というキーワードが不安を和らげてくれ関連するだろう。バッテリー消費を気にして、る可能性はある。また今であれば、AI が自普段から Bluetooth 通信を許可していない買動で配信したメッセージが好みに合わなかっ物客はいると考えられる。今回の実験では全たとしても、買物客は笑って許してくれるかく気になる消費量ではなかったものの、日常もしれない。

的に利用されるサービスになっていくためにはその性能の向上は必要不可欠である。
さ ら に、 当 然 の こ と な が ら、 店 舗 側 にBeacon 端末が設置されている必要もある。

商品レコメンドのようなサービスは、Webではもはや当然のように利用されているため、これらの問題は時間が解決してくれるであろう。

Beacon 端末は、以前に比べて非常に安価に調達できるようになっているため、費用面と❸オペレーションに関する問題いうよりは、その設置に伴う人的コストや設スマートフォンと Beacon を活用すること備面の方が問題となるだろう。Beacon 端末による新たな業務についても普及の障壁になにも電力供給が必要であるため、築年数が経ると考えられる。例えば、店舗に Beacon 端過している店舗では自由に配線することが末が設置され、買物客が自身のスマートフォ難しいケースもあり得る。Beacon を搭載しンにアプリケーションをインストールしてた什器やさらに Beacon 端末が安価になれば、も、そのメッセージの配信設定は誰が行うの使い捨て型の Beacon 端末内蔵販促物もありであろうか。コンテンツは誰が作るのであろ得るかもしれない。

うか。小売業の中に設けるのであれば、プロモーションという既存の枠に留まらず、買物特集 ● IoT、 AI、 AR による小売業の変化

43

客との関係作り、すなわち CRM（Customer成を受けて実施した。研究への支援に深く感Relationship Management）を担う組織が必謝申し上げたい。店頭実験においては、チェ要となるだろう。なお、何かにつけて「それーン本部担当者様、実験店店長、ならびに店は AI が実施してくれるようになる」という舗従業員の方々に多大なるご支援をいただい言葉が聞こえるが、まずは期待しない方が良た。また、技術面のサポートにおいては、丸いだろう。結局、「その仕組みは誰がマネジ紅株式会社、ならびニフティ株式会社に多大メントするのか」という元の議論に戻ってしなるご支援をいただいた。さらに業務においまうだけだ。ては、公益財団法人流通経済研究所職員の方々にご支援いただいたことで、研究を進め❹メッセージ配信効果に関する問題
最後にメッセージ配信効果に関する問題を挙げておきたい。本稿で紹介した店頭実験でることができた。本研究は皆様のご支援なしには遂行できなかったであろう。ここに記し感謝の意を申し上げる。

は、いくつかの注意点がある。スマートフ
ォンと Beacon を活用したメッセージ配信は、知りうる限り、実験した当初は店頭プロモーションとしての導入事例はなかった。そのため、実験協力者にとっては、その新奇性から高い効果が確認できた可能性はある。メール
DM や Web 広告のように、初期と比べて同じくらいの効果を得ることが容易ではないことを考えると、想像に難しくない。将来的にメッセージ配信が日常的に行われるようになった場合、ノイズとして扱われるようになり、効果が見られなくなる可能性はある。
ただ裏を返せば、他社に先行して実施することで、少なくとも導入初期は、本稿の店頭実験と同様の効果を得られると考えられる。
また、新奇性のあるメッセージを用意しておくことも効果を維持していくために重要だ。
本稿のような施策を効果的に、そして持続的に活用していくためには、継続して研究を行っていく必要がある。
＜謝辞＞
本実験は公益財団法人流通経済研究所
Shopper & Merchandising Development 共同研究機構による支援と日本プロモーショナ
ル・マーケティング協会平成 28 年度研究助〈注〉1） 本稿ではリテールテクノロジーを「流通・小売業の業務効率化や価値創造のための情報技術」 と定義する。
2） 日本経済新聞 「買い物カートに IoT」 , 2016 年 11
月 21日朝刊
3） 立寄率は、「当該売場への立寄人数÷実験協力者」で計算した。
4） 買上率は、「当該売場での対象商品購買人数÷当該売場への立寄人数」 で計算した。
5） 実験２における立寄率の計算にはもともとカテゴリーに立ち寄る予定であった対象者を除いて算出を行っている。
2018.3（No.531）

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