店舗を訪問し売場を作ることでメーカーの売上向上に寄与しているラウンダー。しかし、その活動において重要な「どの店舗にいつ、どのくらい回ったらいいか」は体系化がされていません。そのような課題に対して、ビックデータ‧アルゴリズムの活用によって解決し、生産性の向上につなげます。
過去の経験値から得た定性‧定量的なデータを読み取り、分析‧加工することでリソースの割き方を正しいものにする。
データサイエンティストが算出したKGI達成につながる指標をもとに訪問店舗の選定や訪問数の削減/増加の設計を行う。
スケジュール作成時に必要な情報をアルゴリズムに組み込み、その時の状況に適した訪店計画を自動でスケジューリング。
ラウンダー領域において、限られたリソースを活かしてKPIを達成するためには、体系化を進め、属人的な部分をなくしていくことが大切です。本ソリューションは独自のデータ分析やアルゴリズムの開発によって、ラウンダリソースの効果的な配分設計や、作業負荷の軽減が可能です。費用対効果の最大化に貢献し、店頭での売上向上に必要不可欠なラウンダー領域を後押ししていきます。
店頭での露出最大化を実現するラウンダー（店舗営業）支援を実施。貴社商品・製品の認知度および市場シェア拡大に貢献します
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