顧客の本音データで、
説得力のある提案を

「定量」データだけでは見えない「購入の理由」や「利用シーン」を可視化。

バイヤーからの信頼を勝ち取る「選ばれる提案」を実現。
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リテール営業担当者のこんなお悩みに
販促担当者の
こんなお悩みに
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● SOLUTION

coorumで始めるデータドリブンなリテール営業

「なぜ買ったのか」という顧客インサイトが、最強の武器になる
coorumが実現する3つの価値
example_icon N1の「本音」から、
新しい売り方を発見
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顧客のリアルな声から、想定外の利用シーンや購入動機を発掘し、売り場作りに活かせます。
example_icon 定性データ×定量データの
統合分析
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ID-POS等の購買データとアンケート結果を紐づけ、
「どんな人が・なぜ」買ったのかを可視化します。
example_icon AI活用で提案業務を効率化
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膨大な顧客の声の分析から企画提案アイデアの創出まで、AIがサポートし工数を削減します。
● USECASE

リテール営業における活用シーン

01
UGCから「売れる理由」を発掘し、
具体施策へ落とし込み
データでは見えない具体的な「利用実態」を発見
Web上のUGCやコミュニティ内の声を収集・分析し、ID-POS等の購買データでは見えない「リアルな利用実態」を発見。具体的な喫食シーンの提案や関連商品とのクロスMDなど、バイヤーに刺さる提案のヒントに。
example_icon 活用イメージ:企画立案、UGC収集・分析
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02
レシート×本音データで「店舗特性」に
合わせた棚割提案
その店舗だからこそ売れる理由を提示
レシート×アンケート分析で、「どの店で、何を、なぜ買ったか」を可視化。店舗ごとの客層や併売傾向を分析し、個店の特性に即した提案を行うことで、売上最大化に貢献するパートナーとしての信頼を構築します。
example_icon 活用イメージ:解像度の高い顧客分析、棚割提案
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03
AIが「提案の種」を自動生成し、
商談準備を効率化
「定番利用シーンの拡張アイデア」や「レポートの骨子」までを自動生成
coorum AIが顧客の声を自動で分類・分析し、施策アイデアやレポート骨子まで生成。データ集計や資料作成の工数を削減することで、営業担当者がバイヤーとの交渉や折衝といった本来注力すべきコア業務に時間を割くことができます。
example_icon 活用イメージ:定性データ集計・分析、レポート作成
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顧客の本音データがリテール営業を変える
リテール営業変革のヒントを、一冊のガイドブックに
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元アサヒビール・現Wolt Japan リテール営業本部 部長 谷口氏のインタビューを掲載。
「価格競争からの脱却」「バイヤーへの提案力強化」を実現するための具体的なノウハウと、coorumを活用した実践的な分析手法を一冊にまとめました。
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資料の主な内容
1
Cookie規制時代のマーケティング新戦略（ゼロパーティデータ活用法）
2
顧客の声の「深さ」を見抜く：表面的ニーズと深層心理の違い
3
本音発見の最強手法：AIによる仮説出し×顧客対話による検証
4
先進企業3社の実践プロセスと成功要因の詳細分析
5
共創販促を実現するプラットフォーム「coorum」の活用ガイド
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