01課題
豊富な商品から顧客に合う選択肢を提示することが難しい
商品数が多いECサイトでは、顧客が希望する商品へたどり着くまでに、多くの検索や比較が必要になる場合があります。
店舗でも、スタッフがすべての顧客の好みや過去の購入内容を把握し、適切な商品を案内することは困難です。
すべての顧客に同じ商品を表示するだけでは、関心の低い情報が増え、必要な商品を見つけにくくなる可能性があります。
02解決策
顧客の関心と商品情報を組み合わせて提案
AIが、顧客の同意を得て利用できる購買履歴、閲覧履歴、お気に入り、検索内容などを分析します。
商品のカテゴリ、価格、サイズ、色、素材、利用目的などの情報と組み合わせ、関心が高いと考えられる商品や関連商品を提示します。
例えば、次のような流れを構築できます。
- 1顧客行動・商品データの取得
- 2AIによる関心分析
- 3候補商品の選定
- 4ECサイト・アプリ・店舗端末への表示
- 5購買結果の確認
- 6提案内容の改善
個人情報の利用目的を明確にし、顧客が設定や配信方法を選択できる仕組みを組み込みます。
03活用例
こんな業務に活用できます
- 購買・閲覧履歴に基づく商品提案
- 閲覧中の商品に関連する商品の表示
- コーディネートや組み合わせ商品の提案
- 再購入時期に合わせた商品の案内
- 店舗・ECサイトをまたいだおすすめ表示
- 顧客の条件に合う商品の絞り込み
- 季節や利用目的に応じた商品提案
- レコメンデーションと購買結果の効果分析
04期待される効果
商品を探す負担を減らし、新しい購買体験へ
顧客に合う商品を分かりやすく提示することで、商品を探す時間や比較の負担を軽減できます。
関連商品や新しい選択肢を提案することで、顧客体験を高めながら、販売機会の拡大にもつなげられます。
Robo Labは、AIレコメンデーションと顧客・商品データの連携を活用し、パーソナライズされた小売体験を支援します。