西铁商店与数据公司Mindaia、一般社团法人零售AI研究会合作，基于EC网站用户评论及购买数据，利用AI生成实体店铺商品说明文案（POP）。结果显示，目标品类销售额超全店平均水平，在打造新卖场和挖掘潜在需求方面取得成效。
项目基于Mindaia的EC数据，通过AI分析自动生成POP并在西铁商店门店推广：
- AI分析西铁商店ID-POS数据，明确顾客特征与购买倾向；
- 选定具潜在需求但难有效宣传的咖喱、韩国海苔为目标商品；
- AI分析Mindaia EC数据，确定各商品消费者评价趋势；
- 结合潜在客户特征，由AI自动生成各商品说明文案。
4月24日至5月21日，在西武商店“Leganet Ushigome”和“Leganet Tohgo”两家门店展示AI生成的POP。“Leganet Ushigome”针对咖喱常规货架30个SKU，“Leganet Tohgo”针对特定1个SKU。
成果如下：在不增加制造商促销费用的前提下创造顾客与商品的相遇机会，有望解决零售商、制造商及消费者三方课题。
- 增强卖场提案能力
实验门店咖喱目标SKU销售构成比达67.5%，高出全店平均6.5个百分点。基于真实口碑与AI生成的可信信息，为顾客提供了选择乐趣与邂逅体验。 - 提升品类整体销售额
咖喱品类销售额同比达105.5%（较全店平均高0.9个百分点）。通过提供“选择的乐趣”拓宽畅销品受众面，带动品类整体增长。 - 制作促进销售的POP广告
无需大量人工即可自动生成引导购买的POP广告。
此外，各方面临课题如下：
- 超市面临的课题：受工时成本限制，POP仅覆盖重点商品；常规商品多依赖价格诉求，低价销售反而压缩利润。
- 制造商面临的课题：无法投入巨额广告费的产品难获认知与销售机会，有价值商品亦面临拉新困难。
- 消费者面临的课题：选购仅靠包装及有限POP信息，且信息均由销售方提供，缺乏中立性。
上述课题正是此次合作的背景。该项目旨在将Mindaia的EC购买及在线行为数据应用于线下零售，于今年1月正式启动。