最終更新: 2021年4月24日
男の子・女の子ともにオリジナルファブリックをこだわりとし、デザインだけでなくテクスチャーやマテリアルにもトレンドを取り入れたキッズファッションブランド、BRANSHES(ブランシェス)。
Recommendations AIを搭載したレコメンド機能導入により、数千以上もある子供服の中から、お客さまに最適な商品を提供し、より質の高いショッピング体験を提供する。
■今回導入したRecommendations AIを搭載したレコメンド機能の一部紹介。
AIレコメンドにより表示された商品のクリック率改善をはかることで、AIレコメンド経由の商品ページへの誘導率の増加が見込めます、つまり商品ページへの誘導数を高めることで購入数の増加が期待できます。下記２点はAIならではの機能となり、ご紹介します。
・あなたにおすすめの商品
お客さまのお買い物または閲覧履歴にもとづいて、お客さまが購入する可能性が最も高い商品をAIが予測し、レコメンドします。これまでにない ONE to ONEデジタルマーケティングを実現し、質の高い顧客体験をお客さまへお届けします。
・この商品を見てる人はこんな商品も見てます
お客様さまの閲覧履歴または閲覧中の商品等にもとづき、商品ページにて、オススメの商品をAIが予測しレコメンドします。従来のレコメンド、いわゆる閲覧履歴や売上データにもとづくレコメンドとは異なり、AIによる学習結果として、より最適な商品提案を実現します。
ブランシェス株式会社
販売本部 本部長代行 兼 デジタル推進部 部長
髙見明宏氏よりコメント
目的、目標を達成をサポートする機能やツールは数多く存在する。ただ消費者行動や、コロナのような外部要因、流動的な昨今の経済事情の中ではなによりも"質"と"スピード"を重視したい。
今回、正式に導入したRecommendations AIを搭載したレコメンドは今年の6月よりディープラーニングを開始しておりテストも段階的にJAMU株式会社と行ってきました。
テストの結果として、期待通り、高いパフォーマンスが得られ、まず"質"が高いと判断しました。また顧客体験データをもとにアクションが可能なFanplayrの１つ機能であるため、レコメンドをWEB接客で展開することも容易に行え、"スピード"感のあるPDCAを実現。今後の可能性、またお客さまへ最適なオンラインショッピング体験をお届けしたく、今回導入を決めました。
ブランシェス株式会社
販売本部 デジタル推進部 Eコマース・WEB運営
木下翔太氏よりコメント
新たに物事に取り組む場合、１からの開発もしくはクラウドサービス利用の２択が大きな選択肢。
また選択肢といっても課題がそれぞれあり、１からの開発の場合はやはりコスト面であり、クラウドサービスの場合はデータの繋ぎこみや連携が課題となるケースが多い。
今回のRecommendations AI導入については、もともとタグだけで導入可能なデジタルプラットフォームFanplayrの１つの機能のため、サイトへの実装する際、工数はほぼありませんでした。またFanplayrが１つのプラットフォームであるため、"データ連携もシームレス"。つまり、導入後も煩雑なデータ運用業務負荷もなく、またAI運用のため、リソース工数面でも”コストパフォーマンス”が高く、テスト運用から正式に導入にいたりました。
■Fanplayr (ファンプレイヤー)について
Fanplayrは、シリコンバレー発の顧客体験データにもとづき、利益改善をするデジタルプラットフォームです。タグのみで、Recommendations AIを搭載したレコメンド、またWEB接客など多彩なアクション、顧客体験を実現いたします。Fanplayrのツール運用はお任せいただいており、ラーニングコストも不要、改善による効果はもちろん、高い費用対効果をかなえます。
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