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世界の超一流アパレル業者がALGONOMYを選ぶ8つの秘密(前編)
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世界の超一流アパレル業者がALGONOMYを選ぶ8つの秘密(前編)

2021-06-21 12:24

    弊社のレコメンドサービスは、欧米の主要なトップブランドであるアパレル業者に選ばれていますが、この度、アジア最大のファッション オンラインストア ZALORA においてWinを勝ち取りました。これにより、ZALORAはパーソナライズスイートを活用して、検索、コンテンツ、閲覧、商品のレコメンド、Web、モバイル、電子メールなど、すべてのデジタルタッチポイントで一貫したエクスペリエンスを生成できるようになりました。

    シンガポール、 インドネシア、 マレーシア と ブルネイ、 フィリピン、 香港 、 台湾に拠点を置くZALORAは、アパレル、靴、アクセサリー、美容、人気商品、ライフスタイル商品など、3000を超えるブランドを擁し、さまざまなカテゴリを展開しているファンション オンラインストアです。お客様が望む本物の商品を見つけるために、モバイルデバイスやチャネル全体でシームレスなショッピング体験を提供することに取り組んでいます。

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    ZALORAは、Algonomyのリアルタイム カスタマー データプラットフォームを活用して、すべての顧客とのやり取りを統合し、デジタルチャネルにおいてパーソナライズされたやり取りを活性化します。ディープラーニングを使ったビジュアルAIレコメンデーションと、ロングテールや新商品のレコメンドを得意とする自然言語処理(NLP)を含む150以上のパーソナライズアルゴリズムが、買い物客の個々の好みや購入過程の段階に合わせて、最適化された一連の商品レコメンドを提供します。

    Burberry, Tiffany&Co, Swarovski, LOREAL, Barneys New York, John Lewisなど、なだたるファッションブランドと超一流のデパートメントストアがオンラインショップとして、ALGONOMYのパーソナライズ レコメンドサービスを選ぶのにはワケがあります。この記事ではその8つの秘密を明らかにしていきましょう。

    1.    ディープマイニング技術 Visual AI 

    20209月に発表されたディープマイニング機能は、現在15を超えるアパレルブランドによって活用されており、デジタルコマースにおいて、店舗での店員の案内のような個人的な体験を再現しています。買い物客は、AIのレコメンドによって数ある商品の中から、視覚的に類似した商品の提案を受けることができます。商品データの画像に基づいて解析された数学モデルから完全なスタイルのレコメンドを得られる事がわかります。購入や再訪問を改善するように設計されたクライアントサイトは、ビジュアルAIベースのレコメンドにより、クリック率、サイト滞在時間、訪問者1人あたりの収益を大幅に向上させました。

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    2.    ストラテジー再構成機能

    「マーチャンダイザーとマーケターは常に新しいアイデアを持っています。ストラテジー再構成機能は、eコマースサイトや電子メールプロモーションなど、これらの仮説をテストするための非常に便利なツールです。カスタム カテゴリとブランドの親和性を活用したパーソナライズされたキャンペーンは、既存のアルゴリズムと比較して356%もの多くの収益を達成しました。同様に、eコマースサイトのブランドページでは、主要なカテゴリで 3% のコンバージョン率増加が見られました。」

    John Lewis、デジタルプロダクトオーナー、ロブ ヒッチマン

     
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    20205月に提供されたストラテジー再構成機能は、技術者以外のユーザーが新しいパーソナライズ戦略を迅速に構築、テスト、反復できるようにしています。ユーザーは、事前に構築されたアルゴリズムのライブラリから選択して、新しい戦略を作成し、仮説をテストして、独自のニーズに応えることができます。今年は従来からあったアルゴリズムである、「トップセラー」、「新着」、「属性でのトップセラー」、「ベストオファー」、「カテゴリとブランドでの親和性」に対して、カテゴリーの多様性を適用するコントロールが追加されました。カテゴリまたはブランドに対する買い物客の親和性をシードとして使用できるため、結果として得られるレコメンドはお客様の親和性と一致します。ユーザー属性としての値の追加、置換、削除が可能になり、マーケターとマーチャンダイザーに高い柔軟性を提供します。


    3.    コンタクトセンターでのパーソナライズアプリ

    あらゆる場所でのパーソナライズというビジョンに沿って、コールセンターアプリケーションはパーソナライズを販売員や代理店にまで拡張します。買い物客のオンライン行動、意図を示すシグナル、検索データ、アフィニティ、カートの中身、および過去の購入記録は、コールセンターの従業員がリアルタイムで利用できるため、パーソナライズされた代替またはクロスセルのレコメンドを行うのに大きく役立ちます。コールセンターの担当者は、さまざまなレコメンドストラテジーを活用して、エクスペリエンスを断片化することなく、お客様の嗜好に沿った商品の発見と意思決定を支援し、平均注文額と売上を高めることができます。

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    4.    ソーシャルな視線

    お気に入りのブランドショップや高級百貨店のセールに興味のある人なら、必ず経験がある筈です。他人の視線、誰かが手に取った商品が気になる。やっぱり、人気がある!オンラインショップでそんなソーシャルな視線を感じさせる仕組みがこのソーシャルプルーフという機能です。

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    ソーシャルプルーフは、リアルタイムの表示数と購入データを使用して買い物客を引き付けるように設計されており、デジタルコマースにおいて動的なメッセージングオーバーレイを表示します。例えば、「過去1時間にxx人がこれを購入しています。」、「今日、xx人がこの商品を閲覧しました。」などの高度にカスタマイズ可能な一連のメッセージは、購入意欲への早急な欲望を生み出し、商品を検討している買い物客に商品に対する社会的な価値を案内できます。この戦略は、商品ページだけでなく、カテゴリページや検索ページでも使用できます。オンラインサイトとブランドは、購入意欲を高めるメッセージでコンバージョン率の即時の上昇とカート放棄の削減を期待する事ができます。

     

    ファッション及びアパレル業者をサポートする機能は、まだまだございます。
    世界の超一流アパレル業者がALGONOMYを選ぶ8つの秘密(後編)をお待ち下さい。

    ご質問やご相談は、アルゴノミーまでお問い合わせ下さい。

    takashi.miyatani@algonomy.com


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