Burberry, Tiffany&Co, Swarovski, LOREAL, Barneys New York, John Lewisなどの超一流アパレル企業が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。

勿論、世界の超一流アパレル業者がALGONOMYを選ぶ８つの秘密（前編）でご紹介した最新テクノロジーもそうですが、先ず弊社のサービスの根本的な違いとしてクラウド インフラに対する投資があげられます。日本も含め、世界には数多くのレコメンドサービスがございますが、多くのサービスの場合、オペレーターがデータマイニングを使ったクラスタを作り、それを手動で適用することでサービスを提供しています。弊社のようにリアルタイムでパーソナライズされたレコメンデーションがAIにより完全自動化で提供されるサービスは極少数です。その極少数のサービスのインフラはAWS上に構築されている事が多く、このため、システムが重く、サイトの速度が遅くなることで有名です。AWSを利用しているレコメンドサービスの場合、通常、サイト全体のページの読み込みに1.5〜2秒かかります。つまり、エンタープライズレベルの規模とパフォーマンス、データセンターでの障害時に瞬時に他のデータセンターへ切り替えを行える冗長性を提供できるのは、全世界に14のオリジナルデータセンターを持つALGONOMYだけになります。

さて、世界の超一流アパレル業者がALGONOMYを選ぶ８つの秘密（後編）として、最新テクノロジーの続きをご紹介していきましょう。今回は、アパレル産業におけるバックヤードのソリューションを含んでします。

5.    Criteo統合

ALGONOMYのプラットフォームは、Criteoとのカスタムオーディエンス統合を自動化しており、マーケターは動的でパーソナライズされた広告をチャネル全体で既知の顧客にプッシュできます。モバイルとウェブサイトのリターゲティング、オムニチャネルジャーニーのオーディエンスプッシュを可能にし、マーケティングROIの測定に役立ちます。手動のリスト管理やキャンペーンの設定が不要になります。

6.    スタイルインテリジェンス

Visual AIと同じ機能を元にして商品のデジタル画像を分析、コンテキストスタイルのレコメンドを取得してグローバルトレンドをランク​​付けします。これにより、オンラインショップ（実店舗でも可）が品揃え計画に含めることができるスタイルと属性に関する定性的なレコメンドを提供します。これは、ファッション小売業者が、選択したクラスと期間において、競合やインスピレーションを与えるブランドの市場でトレンドとなっているトップ商品の属性トレンド、トップスタイルに関する洞察を得るのに役立ちます。

7.   商品ライフサイクル価格

商品ライフサイクルに基づく価格設定により、小売業者は主要な割引価格計画シナリオに取り組むことができます。 強化されたユーザーインターフェースは複数の割引計画戦略を計画するためのソリューションを簡単に構成できます。

事前設定された戦略のいくつかは次のとおりです。

n  割引価格の変更が素早いオンライン小売業者向けのプロモーション価格または一時割引価格の設定。

n  ファッションのようなより短いライフサイクル商品のための恒久的な値下げ計画。

n  商品ライフサイクル全体で割引を最適化するために提供される新商品の値下げ価格のプラニング。

n  価格設定期間の終了時に目標在庫単位を達成するための在庫清算価格の設定。

8.    サイズパック品揃えプラン

ファッション小売業者が正規価格のセルスルーを改善するための重要な品揃え計画の必要性は、主要なサイズ戦略（単一および複数サイズのパック、それぞれ、フィルインパック、およびハイブリッドサイズの計画）を計画できるようにすることです。 購入プランは、オプション、サイズ、およびストアグレードレベルで作成されます。これは、全体的な需要および需給プランと調整され最適化された地域に基づく購入に役立ちます。 複数サイズのプロファイルがストア クラスタリングモデルと統合され、品揃えのレコメンドをさらに調整できるようになりました。ユーザーは、推奨サイズに新しいサイズパックを追加することもできます。 新しいサイズパックを追加すると、現在の予測と合計サイズパックが変更されます。 ユーザーは任意のサイズプロファイルを変更でき、システムは残りを100％に自動スケーリングします。マニュアルでの再調整の労力が軽減されます。

店舗データのマッピングは、販売、品揃え、サイズ戦略を予測するのに十分な履歴がない可能性のある新しい店舗や新しいクラスの計画に役立ちます。AssortmentEdgeは、十分な履歴データがない店舗や計画クラスのウェッジをモデル化します。 

ストアレベルのサイズパックのレコメンドにより、ユーザーは、ウェッジの詳細とともに、各ストアのスタイルオプション、ストアクラスター、サイズパックのレコメンドなどの詳細を表示できます。 ユーザーは、この情報をエクスポートして、ダウンストリームアプリケーションとシームレスに統合し、初期割り当てと補充を行うこともできます。

さて、「世界の超一流アパレル業者がALGONOMYを選ぶ８つの秘密」を全てご紹介しました。

弊社のレコメンドエンジンであるXen AIはブラックボックスではありません。多くのAIサービスでは何故、そんな指摘やレコメンドが行われるのかを説明できませんし検証もできませんが、ALGONOMYのXEN AIでは、個人に対して行われたレコメンドに対して、そのエクスペリエンスが選択された「理由」と「方法」に関する完全な透明性をビジネスユーザーに提供します。つまり、何故、そのような商品レコメンドを実施したかを説明することが可能です。

加えて、世界の超一流アパレル業者がALGONOMYを選ぶ８つの秘密（前編）でご紹介したVisualAIやテキストマイニング（NLP）に対するアプローチは、業界標準から少なくとも18ヶ月進んだ技術を市場に提供しております。こちらに日本でのNLP事例も紹介しておきます。 

ファッション及びアパレル業者をサポートするソリューションは弊社にお任せください。

ご質問やご不明点がございましたら、遠慮なく、アルゴノミーまでお問い合わせ下さい。takashi.miyatani@algonomy.com

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。

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 

2020年9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。

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

 


2020年5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。

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。

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

ブランド名を変更後、初めての開催となるオンラインイベント アルゴノミー パーソナライゼーションサミット　 をご案内します。

今回のキュレーションとしては、アジア太平洋および中東のリテイル業者および消費者向け業務の専用となっております。ただ、日本のお客様には残念なことに、ゴールデンウィーク中の2021年5月5日になりますので、お時間の許すタイミングでご参加を頂ければ幸いです。

パーソナライズのトレンドは更に進化していきます。その範囲と粒度は毎年、確実に進歩しており、今日のお客様はオンラインショップに個人として扱われることを望み、そして高く評価しています。

今回ご案内をさせていただく、2021年のサミットのテーマは、

Redo Digital with Hyper-personalization - ハイパーパーソナライズによるデジタル化やり直し

です。成功事例やベストプラクティスを共有、迫り来る変化がどのようにビジネスに影響し、いくつかの難しい問題をアルゴリズムにより如何に解決しているかについてリテイル業界のリーダーの話を特集します。この目的は、パーソナライズの進歩を常に把握し、他のリテイル業者から、パーソナライズを活用して優れたカスタマーエクスペリエンスを作成する方法を学ぶことにあります。

キーノート、パネルディスカッション、ケーススタディなどを含む半日のイベントです。

講演者の中には、ZALORA、eXtra、Forever 21、BigBasket、Danube Home、Miinto、Verkkokauppa.comなどの業界リーダーが含まれており、 商品のレコメンドを超えて、パーソナライズの視野を広げてくれます。

これは2021年の最大のパーソナライズイベントになります。

言語はすべて英語となります。

日本の皆様には、ゴールデンウィークの真っ只中の開催となり、大変申し訳ございません。

お時間の許すタイミングにて、ご参加を頂ければと思います。