店頭の非購買データ分析プラットフォーム

リアル店舗を、AI
再現性のある成長戦略へ。

POSでわかるのは「売れた結果」だけ。
JAN8 は声がけ・試着・非購買まで記録し、次の打ち手に変えます。

百貨店をはじめとする大手企業8業種に導入実績あります / 特許第7752301号 取得済み

POS データ と JAN8 同じ4商品・同じ1週間

同じ売場でも、記録される量がこれだけ違います。

買わなかった大多数と、その理由まで数字になります。

POS データ
POSで見えている範囲
商品A商品B商品C商品D
JAN8
商品A商品B商品C商品D
非購買(売れなかった理由) 購入
この差が、次の打ち手になる。
21.9% → 33.1%
A社/平均購入率
162%
C社/売上(声がけ2.5倍・接客1.8倍の結果)
149%
D社/売上 前年比(予算比131%)
−6h
B社/月間の報告書作成工数

売れる接客を、
属人化させない

WHAT IS PROCESS DATA

「なぜ売れたのか? なぜ売れなかったのか?」を可視化するのが、プロセスデータです。

ECでは当たり前のセッションやコンバージョンを、リアル店舗でも可視化します。

企画・製造
計画
店頭
声がけ
試着・未試着
JAN8で記録
購入
POSに残る
未購入・退店
JAN8で記録

プロセスデータの可視化が、リアル店舗の成果を大きく変えます。

TWO AXES

リアル店舗の課題は、
「販売力」と「商品力」の2つです。

この2つは、どちらもプロセスデータで見える

販売力の課題

スタッフの販売力の差
接客プロセスの未標準化
人材不足
教育・育成不足

商品力の課題

MD戦略の精度不足
非購買理由の把握不足
商品開発精度の不足
価格と顧客ニーズのミスマッチ

答えはすべてプロセスデータの中にある。入店 → 商品閲覧 → 試着 → 購入 → 離脱の過程を可視化することが起点です。

THE PROBLEM

売場で起きていることの9割は、
データに残っていません。

お手に取り、御試着し、それでもご購入されなかった。
その理由は、販売員の記憶の中にしか残りません。

サイズが合わなかった

価格が高かった…かも

…思い出せない

記憶は薄れる。データは残る。
01

なぜ売れないのか分からない

根拠が「勘・経験・度胸」しかなく、商品企画に返せない。

02

販売員の実力が見えない

売上結果しか評価軸がなく、効いた接客を共有・教育に活かせない。

売れなかった理由は、POSに残らない接客の中にある。

非購買の理由
選択式レビューの集計
サイズが合わない41%
価格が高い28%
色・素材が違う19%
その他12%
スタッフ別の実績
声がけ数の記録
128
104
81
62
店舗の推移
週次での売上比較
導入前導入後
CASE STUDIES

導入後に、何が変わったか。

A社
購入率 21.9% → 33.1%

非購買理由をデータ化し、「なぜ売れなかったのか」を可視化。企画会議を「仮説」から、データに基づく「検証と改善」へ変えます。

C社
売上 162%

声がけ2.5倍、接客1.8倍。売れた接客をその日のうちに全員へ共有し、個人の成功体験を店舗全体のノウハウへ。

B社
6時間 削減

週報・月報を廃止。集計データをそのまま共有し、報告・集計業務を削減。店長の時間を、本来の売場とスタッフ育成へ戻します。

※ 社名は非公開。同業種の詳細データは個別にご説明します。

AI STAFF TRAINING

累計30万件の接客から、
その人だけの育成計画を。

経験や勘だけに頼るのではなく、実際の接客データをもとに、一人ひとりの成長をAIが継続的にサポート。

HOW AI WORKS 接客データ → AI → 一人ひとりへの助言
接客データ
Aさん
Bさん
Cさん
AI 30万件と照合
AIが返す助言
つまずいた工程を特定
明日の行動を提案
店長へも同じ内容を共有
30万件
累計の接客データ
3.3
商品提案率
1.6
接客購入率
154%
売上 前年比
STAFF PERFORMANCE
接客力は、日々の経験と実践の積み重ねによって磨かれます。
Aさん
4月5月6月7月8月9月10月11月12月
Bさん
4月5月6月7月8月9月10月11月12月
予算
実績
ポイント 対策の効果が数字に表れ、スタッフの成長が売上向上に直結しています。
JAN CODE

すでに商品にある番号が、
そのままデータになる。

新しい機材も、新しい業務も必要ありません。
販売スタッフが、いつものスマホで商品のJANコードを読み取るだけ。
声がけ・接客・試着・購入・非購買理由など、売上に至るまでのプロセスデータが自然に蓄積されていきます。

01商品のコードを読み取る
02理由を選ぶだけ、30秒
03その場で自社ECにも接続
JAN8 アプリのレビュー入力画面
JAN8 アプリのアイテムレビュー集計画面
JAN8 APPAREL JAN8コットンTシャツ M / CHARCOAL ¥9,800
4 901234 567890
1回のスキャンで、接客プロセスと非購買理由を商品に紐づけて記録。
WHY JAN8

JAN8 が選ばれる理由

現場の課題に、プロセスデータという一つの仕組みで応えます。

01
01課題
販売スタッフの採用が難しい
正当な評価と育成をサポート

売上結果以外の評価軸をつくり、AIが一人ひとりに助言を返します。

02
02課題
売れない理由が分からない
非購買データで根拠をつくる

非購買の理由をその場で記録。次シーズンの企画根拠になります。

03
03課題
販売スタッフ個人の経験・勘に頼る接客から脱却
売れる接客をデータ化し、組織の販売力へ

優秀なスタッフの経験を共有し、個人の販売力を組織の力へ。

04
04課題
報告業務に時間が奪われる
集計を共有するだけにする

集計をそのまま共有し、店長の時間を売場に戻します。

JANコードを使うから、新しい機材も新しい業務も要りません。 特許第7752301号 取得済み / 百貨店をはじめとする大手企業8業種に導入実績あります
OMO

店頭で見て、他社ECで買われる。
その流出を止めます。

店頭POPのQRと商品JANコードから自社ECへ誘導。
スキャン場所から、販売員の貢献度まで把握できます。

ビジネス特許申請中
STEP 1店頭POPのQRを読む
お客様が自分のスマホでスキャン
STEP 2商品のJANコードを読む
その商品ページが自社ECで開く
STEP 3自社ECで購入
在庫がなくてもその場で受注
STEP 4スキャン場所を記録
どの店・誰の接客の成果か分かる
従来他社ECで購入
JAN8自社ECで購入
お客様にとって

欠品をネットで簡単に検索。ショールーミングのまま満足度が上がる。

従来店頭のみが評価対象
JAN8EC接客も成果になる
販売スタッフにとって

OMO接客での購入も自分の成果として正当に評価される。

従来機会損失が発生
JAN8在庫を最適に連携
ブランドにとって

LTV向上で売上アップ。在庫を最適連携し、機会損失を削減。

FLOW

導入の流れ

STEP 01

お申し込み

導入予定ブランドのご連絡。

STEP 02

ヒアリング

課題を整理し、目的とカスタマイズ項目、運用店舗を設定。

STEP 03

スタッフ講習

スタッフへの説明と、デバイス確認などの導入準備。

STEP 04

運用スタート

導入後も継続的にサポートし、成果創出まで伴走します。

PRICE

料金プラン

イニシャルコスト
5万円

初回店舗登録料は、初月のみ1店舗あたり発生します。
既存システムの改修や追加開発は必要ありません。

ランニングコスト(月額)
システム利用料+コンサルティング料1ヶ月/100万円〜
システム利用料のみ1ヶ月/50万円〜
1〜20店舗・1〜100人まで1ヶ月/50万円〜
※ 1年契約から。
※ 1〜5店舗の場合は応相談。
※ 21店舗以上の場合は応相談。
OMOプラン(ランニングコスト)
1〜30店舗
1ヶ月/10万円
31〜50店舗
1ヶ月/15万円
51〜100店舗
1ヶ月/20万円
101〜150店舗
1ヶ月/25万円
※ 初回店舗登録料 1店舗5万円。151店舗以上はご相談ください。
MEDIA
Yahoo!ニュース読売新聞オンライン毎日新聞オンライン繊研新聞PR TIMES

取り組みが各メディアで紹介されています。

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COMPANY
商号株式会社 JAN8
代表代表取締役 CEO 六角 洋
業務内容リアル店舗のポテンシャルを、AIで解放する。
設立2021年1月11日
PATENT

特許第7752301号

JANコードを活用した非購買データの取得方法が、独自技術として認められています。

まず、1店舗から試せます。

貴社の売場で何が取得できるか、30分のオンラインでご説明します。

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