01 · CURRENT STATE
現状認識 — 催事は 「来てくれた人」 頼みになっていないか
既存顧客の偶発的な来店に支えられた数字。
「誰が来るか分からない」状態で陳列勝負を続けている構造。
- ●来場前の「欲しい動機」がない
- ●商品との出会いが 偶然頼み
- ●催事後の再来店フックが不在
課題は「集客力」ではなく、「来場動機の設計」。
数字を伸ばす答えは、陳列の改善ではなく、来る前から始まる体験の中にある。
02 · TRANSFORMATION
構造転換提案 — 陳列モデル から 提案モデル へ
商品陳列 → 偶然の出会い
- 1催事DMで呼びかけ
- 2「何かあるかな」と来場
- 3偶然気に入れば購入
- 4離脱 or 次回催事まで休眠
成約は偶然に依存。再来店のフックなし。
事前アンケート → AI提案 → 来場動機
- 1催事DM + 事前アンケート
- 2サンエーAIが個別提案リストを作成し送付
- 3「これを見に行く」明確な動機で来場
- 4接客カンペで成約率UP・取り寄せで再来店
来場前から関係が始まり、催事後も続く循環構造。
KEY SHIFT
偶然の出会いを、設計された必然に変える。
03 · THREE TOOLS
サンエーが提供する 3つのツール
いずれもすでに動作中、または即時導入可能なシステム。机上の空論ではなく、実装ベースのご提案です。
ブランド接客カンペ
完成済 · 33ブランドFor: Bさん(キムニーさん) / スタイリスト
主要33ブランドのストーリー・代表アイテム・トーク例を、スマホ片手にその場で確認できるWeb接客カンペ。 「このブランド説明できない…」を一瞬で解消し、接客の質を均一化します。
取り寄せカタログ アプリ
開発中 · β近日For: 接客中の即時オーダー
会場に並んでいない商品も、その場でカタログから検索・取り寄せ依頼。 「サイズがない」「色違いがない」を理由とした離脱を防ぎ、再来店フックも作ります。
事前AI提案システム
本提案の目玉For: 来場前の顧客一人ひとり
事前アンケート(普段使い・好みの色・予算・贈り物の有無 等)をもとに、 サンエーAIが 顧客一人につき4〜5点 の個別提案リストを作成。 来場前にPDF/Webで届けることで、「これを見に行く」明確な動機を生みます。
04 · ROADMAP
導入ロードマップ
即時着手
- ▶接客カンペを次回催事から運用
- ▶事前アンケート設計 + 試験運用
- ▶10〜20名でAI提案リストを試行
仕組み化
- ▶催事ごとの定常運用ルーティン化
- ▶取り寄せカタログアプリ本格稼働
- ▶KPIダッシュボード共有
他催事への横展開
- ▶山田葉子様の集客力を軸に
- ▶他地域・他販社への展開
- ▶顧客生涯価値ベース運用へ
05 · KPI
成功指標
「催事の数字」ではなく、「顧客との関係の質」を測る指標で評価します。
事前アンケート回答率
AI提案リストの開封率
「これを見に行く」明示率
提案商品の試着率
提案商品の成約率
提案外の追加購買率
取り寄せ経由の再来店
次回催事への事前予約数
顧客一人あたり訪問回数
NEXT STEP
まずは 次回1回 の催事から、
ご一緒させてください。
事前アンケート設計・対象顧客抽出・AI提案リスト生成まで、サンエー側で全て準備します。
東海時計商事様には、「いつもの催事に追加で送るDM」1通分のご協力をお願いするのみです。
本資料はサンエーが東海時計商事様に向けて作成した提案資料です。
記載の数値・指標例は今後の運用設計に基づく目安です。