測定済み調査
店舗コンバージョン調査：全数調査は標本に勝る
これはCognifyzeの背後にある測定結果です。実店舗のネットワークが、少数のミステリーショッピング訪問を標本抽出するのをやめ、接客の100%を測定し始めたときに何が起きたか。主要な数値は以下のとおりで、続いて調査の実施方法を示します。
調査の実施方法
設計はsame-storeです。同じ店舗をプログラムの前後で比較することで、店舗間の違いを制御します。少数の訪問を標本抽出する代わりに、Cognifyzeは接客の100%をAIで測定しました。測定は同意のうえで行われ、買い物客を特定することはありません。コンバージョンの変化は統計的有意性について検定されました。
何が変わったか
コンバージョンはプログラム後に51.5%から79.5%へ上昇し、28パーセントポイントの上昇で、p<0.001で統計的に有意でした。測定されたROIは383%に達し、投資回収は1.4か月でした。比較がsame-storeであるため、この上昇は店舗間の違いではなくプログラムを反映しています。
すべてを測定することがなぜ重要だったか
店舗ごとに数件の訪問という標本は、接客が全体として良いか悪いかは示せますが、どの店舗のどの具体的な行動が数値を動かしたかは示せません。あらゆる接客を測定することで、結果はコーチングに使えるものになります。店長は実際に何が起きたかを見て、日々調整します。これが積み重なって28ポイントの上昇になります。
プライバシー
接客は同意のうえで、いかなる個々の買い物客も特定することなく記録されました。このアプローチはプライバシー優先であり、個人情報保護法（APPI）に準拠しています。
同じ測定をあなたのネットワークで
この調査はあるネットワークの結果ですが、その手法は再現可能です。パイロットは30分のエグゼクティブ診断と監査可能なROIベースラインから始まり、あなた自身の数値に対して効果を測定できます。
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調査について
調査は何を測定しましたか？
ミステリーショッピングの標本的な訪問を、接客の100%のAIによる全数調査に置き換えた後の、店舗での販売コンバージョンの変化を、same-storeベースで測定しました。
same-store調査とは何ですか？
同じ店舗を変更の前後で比較するもので、店舗間の違いを制御し、プログラムの効果を切り分けます。
結果は統計的に有意ですか？
はい。コンバージョンの51.5%から79.5%への上昇は、p<0.001で有意でした。
プライバシーはどのように扱われましたか？
接客は同意のうえで記録され、個々の買い物客は特定されず、個人情報保護法（APPI）に準拠しています。