【導入インタビュー】売上全体の約1割が経由CV！ CITYHILL | MAJESTIC LEGON / le.coeur blanc

類似アイテムプラグインをご導入いただいている、株式会社シティーヒルの近間さんに経緯や成果を伺いました。

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ー CITYHILLさんのブランド、MAJESTIC LEGONとle.coeur blancのユーザー特性を教えてください

MAJESTIC LEGONはもともと大学生に人気のブランドで、メインのお客様は18-23歳。リブランディングで20代前半へのシフトを進めているところです。

一方でle.coeur blancは30代中盤から40代前半。

MAJESTIC LEGONは一度ファンになってくださったお客様にはしっかり継続的にご購入いただけるものの、その手前には移り気が目立ちます。D2Cブランド、ネット専業ブランドなどと比較されることになります。

画像認識AI自体には以前から興味がありました。

ユーザー向けサービスを通してフロントの利便性を高めることはもちろん、裏側のデータ取得でも活用できると思っていました。

ひとまず今回はリコメンドから導入しています。

もともと「シティーヒルとして売りたいものを提案する」ということをしていたものの、客観的に見たユーザーのニーズ、商品評価についても画像認識AIで提供できそうなところを魅力に思っていました。

思っていた一方で今まで踏み切れなかったところ、そのニーズを検証する目的も兼ねてテスト導入した経緯です。

ユーザーニーズにどれだけ添えるかがブランドとしても会社としても課題と考えています。ユーザーが買いたい商品がなかったときに「これもどうですか？」を当てにいくのはユーザーからは正しいリコメンドですよね。

ここ最近はECがめちゃくちゃ増えています。5年前はECというと無店舗で人件費も小さく、物流費用はかかるものの、リアルと比較して利益性の高い事業でした。

最近はこのECにいろんなサービスが付随している関係でコストが重くなりつつあります。

良いサービスを入れることと、利益が出るかどうかは別の話。導入したサービスが見合った結果を生むのか、投資回収できているのか、検証を通して見極めるようにしています。

画像認識AIによるリコメンドは、結果、すごく使われました。想像以上でした。

検証では「ユーザー体験が良くなるか」「利用されるかどうか」に重点置いています。指標としてはセッションとCVです。

3月に導入し、直近5月の実績で言うと、セッションは全体の4.3%を占めています。検索、広告、オウンドメディア、メルマガ等ある中で比率は7番目で、かなりの上位。そして経由のCVRが特筆して高く、2.76%。全体平均の2倍近くありました。経由売上は全体の1割近くになります。

実際にリコメンドを利用しているのは、リピーターや上位顧客様。ファンと、これからファンになっていただけるようなユーザーが積極的に利用するサービスであることが確認できたので、本導入を決めました。

商品詳細ページ、スタッフスナップ、記事コンテンツなど、あらゆる種類の画像コンテンツをニューロープが開発したファッションAIが自動で解析して、プラグイン内に類似商品を表示。

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