ECサイトはその利便性から多くのユーザーに利用されている一方で、店舗とは違って「接客ができない」という消費者・事業者双方にとってのディスアドバンテージがあります。大量の商品をユーザーにどのように提案していくかは、多くのECサイトで試行錯誤されているポイントの1つでしょう。
現在、ECサイト上の商品提案施策は、大きく5つに分類されます。
- 商品ページにモデルが商品を着用した画像を掲載する
- 特集、Lookbookなどのコンテンツでスタイリングを提案する
- ショップスタッフのコーディネート画像を掲載する
- ユーザーの投稿画像を活用する
- 行動履歴をもとにリコメンドする
1,2はEC運営者が画像を用意するため、世界観を表現しやすく、ブランディングに欠かせません。一方で、撮影には時間とコストがかかります。商品のロット数によっては物撮りのみとなってしまうケースも少なくありません。
最近では、3や4も一般的になってきましたが、店舗スタッフのタスクが増えたり、一般ユーザーに掲載許諾を取る必要があったりと、日々運用が発生します。「在庫を積んでいる商品にコンテンツが寄る」という状況は、1,2とも共通する問題でしょう。
一度導入すると運用が発生しないのが5の方法です。
「この商品を買った人はこちらの商品も買っています」という、ユーザーの購買履歴を活用するいわゆる協調フィルタリング・バスケット分析と呼ばれる手法です。ユーザーが興味のある可能性の高い商品を提示するという意味では効率的で、古典的ながらもパワフルです。多くのECサイトで利用されています。
一方で、ロジックの都合上、例えばトップスに対してトップスを提案するようなケースが多く、スタイリング提案の手法ではありません。商品が早い頻度で入れ替わるファッションドメインにおいて、データが溜まりにくいという課題もあります。
「ファッションAIによるスタイリング提案」という選択肢
ニューロープはこれらと異なるアプローチでスタイリング提案するAIを開発しています。
ファッション感度が高いインスタグラマーなどのスナップを集め、着合わせを分析し、学習し、スタイリング提案するというものです。
1.フォロワーの多いインスタグラマーなどからファッションスナップを提供いただき、着用アイテムを情報化する
出典：#CBK
2.特定のアイテムがどのようにスタイリングされているかを分析・学習
出典：#CBK
3.「2」を元に、AIがスタイリングを自動提案
上記では、「レオパード柄のロングスカートには、ホワイトのシューズがおすすめ」という提案がなされています。
「フェミニン寄り」「カジュアル寄り」などテイスト指定をして、ECサイトに合わせたスタイリング提案にチューニングすることも可能です。
常に最新のスタイリングを分析し続けているので、提案内容は流行に合わせてアップデートされていきます。
ニューロープは、店舗で店員さんが「それをご購入になるならこちらが合わせやすいですよ」とスタイリングするサービスをECサイト上でも実現することを目指しています。例えば昨年ご購入いただいたスカートに、今シーズンのトップスを提案するというような施策も可能です。シーズンをまたいだ提案は、AIならではなのではないかと考えています。
この他、ニューロープはユーザーが好きなインスタグラマーのスナップなどをアップロードするだけで簡単に類似アイテムを検索できる画像検索や、商品やスタッフスナップの着用アイテムに似た在庫のある商品を自動で表示する類似アイテムプラグインなどを提供しています。
もちろんすべてのユーザーがスタイリング提案を望んでいるわけではないこと、自分のほしいアイテムを明確にイメージできているわけではないことからも、これらも万能な一手となるものではありません。
既存のサービスを含めて様々なオプションを組み合わせて、「接客」という極めて複雑なサービスに一歩ずつ近づけていくことが現実的な取り組みになっていくものと考えています。ニューロープはこれからも引き続きファッション領域だけにフォーカスして、新しいユーザー体験を生み出していくことを目指しています。
#CBK encyclopedia編集チームの公式アカウント。
内部情報、業界情報を発信していきます！