～流通小売業・サービス業様向け～
ビッグデータ時代の画像データ認識・分析による
最新マーケティングセミナー（東京／オンラインセミナー）（終了しました）
競争力強化や差別化を求め、ビッグデータを駆使した事業戦略を立てる企業が増えています。
また、昨今ではIoTデバイスの普及に伴い、あらゆる情報の取得により様々な分析が可能となりました。
本セミナーでは、様々なデータの中でも主に『画像データ』に焦点を当て、
そこから見えてくる戦略的な流通小売業・サービス業向けのマーケティング施策についてご紹介致します。
■ このようなお客様におすすめです
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【対象者】
- 流通小売業やサービス業の経営企画、事業戦略、マーケティング部門のご担当者様
- ディーラーやテナント店舗経営をされているご担当者様
- 画像によるデータ分析に興味関心のある方
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開催の概要
- ※
- セミナー受付は終了いたしました。沢山のお申込み、ありがとうございました。
| 日時 | 2017年2月22日（水） 14:30 ～ 17:30 （受付開始 14:00） |
|---|---|
| 会場 | コニカミノルタジャパン株式会社 本社 東京都港区芝浦1-1-1 浜松町ビルディング 26F 【アクセス】 JR、東京モノレール「浜松町」駅南口 徒歩 7分 都営地下鉄大江戸線・浅草線「大門」駅B2出口 徒歩 12分 ゆりかもめ「日の出」駅西口 徒歩 10分 アクセス方法の詳細はこちらよりご確認ください。 |
| 受講料 | 無料 |
| 来場定員 | 来場：60名／オンラインセミナー：30名 ※定員となり次第締め切らせて頂きます。 ※申込者が多数の場合、抽選とさせていただくことがございます。 ※講演者ならびに講演テーマ、講演時間は変更となる可能性があります。 ※同業他社からのお申込みはお断りさせていただくことがあります。 |
| お問合せ先 | コニカミノルタジャパンセミナー事務局 お問い合せ先メールアドレス:field-marketing@pub.konicaminolta.jp |
| 主催 | コニカミノルタ ジャパン株式会社 |
| 協力 | 株式会社K.J.フェロー(MOBOTIX JAPAN) NECソリューションイノベータ株式会社 株式会社ABEJA |
2月22日（水） セミナーアジェンダ
| 開催時間 | 講演テーマ |
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| Session1 14：40 – 15：30 （50分） | 監視カメラから始まるAPIエコノミー - データがつなぐ”随所在楽”な世界 - 新興国におけるインフラ環境の整備の一環として、 また先進国における都市のセキュリティ意識の高まりを受け、監視カメラの需要は強いとされています。 そうした中、従来監視目的のみであったカメラが、テクノロジーの進歩の恩恵を受け、 新しいビジネスを生み出すデバイスへ変貌しようとしています。 本セッションでは、デジタルマーケティングのコンサルタントでもある講師の視点で見た、 監視カメラで広がるデジタルビジネスの可能性をご紹介致します。
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| Session2 15：30 – 16：10 （40分） | NEC先端技術を用いた画像処理マーケティング 昨今市場成長が著しいIPネットワークカメラを有効活用するための画像認識技術を 基礎知識から導入事例を元にした活用方法まで幅広くご案内いたします。 IPネットワークカメラより抽出された標準人数カウントと、公開されている気象データおよびＰＯＳデータをマッチングし、 その相関関係を検証し、事例と共にご紹介させて頂きます。
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| Session3 16：20 – 16:50 （30分） | 最新事例から学ぶ！ビッグデータ・人工知能時代の店舗経営とは？ IoT・人工知能といったテクノロジーの進歩により、 来客属性・入店率や回遊状況など購買前の消費者行動をデータ化できるようになった現在。 従来型の勘と経験ではなく、データに基づいた店舗経営がより重要視されている。 ”ABEJA Platform”とは、店舗データ取得から分析・店舗最適化までを自動で行う小売向けソリューション。 本サービスの活用事例を通して、人工知能時代の新しい店舗経営のあり方を提言する。
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| Session4 16：50 – 17：20 （30分） | 実店舗におけるＩoＴソリューションの活用方法 今まで流通小売業の実店舗では、ＰＯＳデータの分析は散々やってきたけれども 店舗の入り口入ってから、ＰＯＳレジにたどり着くまでの、 ”お客様の動線”については全くと言っていいほど、何も分析がされてきませんでした。 それが、ＩＯＴの力で、これからは”自動”で、手間なくデータが取れる時代に突入しました。 このセッションでは、このデータが生み出す”新しい価値”について、皆様と一緒に考えてみたいと思います。
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| 17：20 – 17：30 （10分） | 質疑応答 |
