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デジタル販促プラットフォーム「ONEBUCKET（ワンバケット）」、生成AIとの連携で購買データのバスケット分析が可能に

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山陽ファースト株式会社

AIが購買傾向を解析し、売場づくりや販促施策の最適化を支援



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山陽ファースト株式会社（本社：大阪市中央区、代表取締役：山野 雅俊）は、提供中のデジタル販促プラットフォーム「ONEBUCKET（ワンバケット）※旧レシリ」において、生成AIとの連携により購買データのバスケット分析が可能になりました。
キャンペーン応募時に収集されたレシートデータをAIが解析し、「一緒に買われやすいカテゴリ・商品 TOP10」などを自動で可視化。これにより、売場配置の最適化やクロスセル施策の企画など、データドリブンなマーケティングをスムーズに実現できる環境を提供します。

生成AIによる購買データ分析について

ONEBUCKETで蓄積された購買データをもとに、生成AIが商品同士の購買関係性を解析。
「どの商品が一緒に購入されやすいか」「キャンペーン後にどのカテゴリが伸びたか」などを自動で抽出し、レポートとして可視化します。
これにより、従来は担当者の経験や感覚に頼っていた売場づくりや施策立案を、客観的なデータ分析に基づいて行えるようになりました。
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主な活用シーン

売場レイアウトの最適化
　例：「飲料A」と一緒に購入されやすい「スナック菓子B」を隣接配置

クロスセル施策の強化
　キャンペーン参加者がよく買う組み合わせ商品を販促セット化

マーケティング企画の高度化
　生成AIによる購買パターン分析を商品開発や新メニュー考案のヒントに活用

背景と市場ニーズ

小売・メーカー各社では、販促キャンペーン後の購買データをどのように活用するかが大きな課題となっています。ONEBUCKETでは、キャンペーン応募に伴って収集された購買データを生成AIと連携して分析できる仕組みを整備。これにより、POSデータやアンケートなど断片的な情報では把握しづらかった購買インサイトを、スピーディかつ精度高く可視化できるようになりました。
AIによる分析結果をもとに、次回施策の設計や売場配置の改善など、販促DXを推進する実践的なデータ活用を支援します。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/161352/14/161352-14-dd9c95a51c62b4c9ef63a31b02409377-1932x856.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]



[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/161352/14/161352-14-54220bc2089fa032e2ee3871e1fe363c-770x742.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]

ONEBUCKET（ワンバケット）※旧レシリ「ONEBUCKET」は、レシート画像のアップロード、シリアルコード入力、アンケート回答、スタンプラリー、診断コンテンツなどを通じてユーザー参加型のキャンペーンを簡単に実施できるデジタル販促システムです。企業のマーケティング活動において、購買促進・顧客エンゲージメント向上・データ収集をスムーズに行うことができるため、多くの企業様に導入いただいています。




「ONEBUCKET」の強み
「ONEBUCKET」は、キャンペーン施策と購買データ分析を一体型で提供できる国内唯一級のデジタル販促プラットフォームです。今回のAIxバスケット分析により、キャンペーン実施 → 購買データ収集 → AI分析 → 売場・施策改善 という一連のサイクルをワンストップで実現できます。

今後の展望
山陽ファーストでは、今後さらにデータに基づいた販促DXを加速させ、小売・メーカー双方の売上拡大と顧客体験の向上を支援してまいります。

会社概要
山陽ファースト株式会社
＜東京オフィス＞〒102-0072東京都千代田区飯田橋1-7-10 山京ビル本館202号
＜大阪オフィス＞〒542-0063 大阪府大阪市中央区東平2丁目5-7 上六ビル602
TEL: 06-6768-8708
Email: contact@sanyo-fast.com
Website: https://sanyo-fast.com/
事業内容：デジタル販促システム「ONEBUCKET ワンバケット（旧レシリ）」の開発・提供
　　　　　UGC自動収集システム「タカハッシュ」の開発・提供

プレスリリース提供：PR TIMES

記事提供：PRTimes