こんなお悩みありませんか?
実店舗に来店した時のように、
ショッピングの楽しさや体験を
ECサイトで提供することが難しい…
ECサイトではユーザーの
ニーズを組み取ったコーディネイトのアドバイス、接客がおこなえない…
ECサイトの課題であるサイズ感や試着感、生地感を提供することは
困難で、返品が多い…
ファッションレコメンド・バーチャルフィッティングで
課題を解決できます
ユーザーに新しいショッピング体験・楽しさを提供可能
実店舗ではある「お買い物の楽しさ」をファッションレコメンドでECサイトで提供できます。新感覚のユーザー体験として他社とのECサイトとの差別化が可能です。
数万のデータからユーザーの
ニーズ合った商品をレコメンド
購買/来店履歴などを元にユーザーの趣味趣向をAIが学習し、店頭の販売員しかできなかったコーディネイトを、アプリ上で実現。パーソナライズされたファッションを提供する事で購買点数、購買単価アップが可能です。
着せ替えでサイズ感や試着
イメージ、生地感を提供可能
バーチャルフィティングによりユーザー自身が着用しているイメージを提供。また、数多くの試着パターンを提示することが可能となり、サイズ不一致や着用時の違和感による返品の減少が期待できます。
Fashion recommend
4 Big data x 3 AI algorithmによって実現する、個人の嗜好に合わせたレコメンド
ファッションレコメンドシステムの特長
3つのAIエンジン「AIデリバリー」「AIコーディネイト」「セレクトレンズ」が店頭の気の利いた接客と同じように、ユーザー1人ひとりに寄り添ったベストなレコメンデーション体験を提供します。
・リアルタイムトレンドデータ
・顧客属性データ
・アプリ上のデモグラフィックデータ
・2.4億以上のコーディネイトデータ
×
・AIエージェントエンジン
・AIプロファイリングエンジン
・AIレコメンドコアエンジン
1. 一人ひとりの個性に合わせた商品レコメンデ―ション「AIデリバリー」
2. 一人ひとりの個性に合わせた自分専用のコーディネイトレコメンデ―ション「AIコーディネイト」
3. AIがユーザーの探し物を一緒に見つけてくれる「セレクトレンズ」
Output
Input
1:社内情報
顧客データ、採寸データ
自動採寸
2:社外情報
AI Agent自動収集データ
レコメンドエンジン
最適化エンジンコア部
カスタマイズ
時系列解析
グラフ理論
量子アルゴリズム変換
統合データベース
パーソナルプロファイル
追加学習エンジン
プロファイルをアップデート
AIコーディネイト
購入点数アップ
AIデリバリー
購入単価アップ
3:画像
気になる商品の画像
セレクトレンズ
類似画像検索エンジン
商品情報
画像
似ている商品の画像を提案
ファッションレコメンド機能紹介/導入事例
株式会社コナカ様 SUIT SELECT
SUIT SELECTの完全パーソナライズドAIレコメンデーション「AI Coordinate レコメンドアプリ」を開発
Arithmerの開発した「AIエージェント」が24時間SNSをモニタリングし、個人を特定しない形で世代などの属性に応じたリアルタイムトレンドを把握します。「AIプロファイリングエンジン」が、SUIT SELECT保有の数百万人の顧客属性データ・購買データ、アプリユーザーのデモグラフィックデータとあわせて解析することで、顧客のパーソナルプロファイルをよりリッチなものにします。
AIデリバリー
ユーザー1人ひとりに、最適なアイテムを最適なタイミングでお届け
4つのデータをミックス:
1.「アクティブユーザー数百万人の顧客属性データと購買データ」
2.最新の第一次情報として「SNSを24時間クロールして解析・構造化したデータ」
3.アプリユーザーの「デモグラフィックデータ」
4.スタッフが構築した「2億4,752万通りのコーディネイトパターンデータ」
このビッグデータを、複数の数理的手法を組み合わせて構築した、独自アルゴリズムを搭載した以下3つのエンジンが解析
AIコーディネイト
ユーザー専属のAIパーソナルスタイリスト
ユーザーが選ぶのは、お気に入りの1アイテムのみ。後はAIにお任せする事でアプリが、ユーザー専属のAIパーソナルスタイリストになります。
スーツセレクトの保持する購買情報・アプリユーザーのデモグラフィックデータ・SNSから取得したトレンド・人気の着こなし・人間が感じる気候などから、AIがコーディネイトの最適解を導きます。実に2億通り以上のパターンの中からおすすめしています。AIはこの匠の技を学習し、同じことをアプリで再現しています。
セレクトレンズ
アイテム総在庫約10,000点の中から、ユーザーが探し求めていたアイテムをAIが自動で見つけだします。
ユーザー自身が気になるアイテムをスマホで写真に撮るだけ。お気に入りに登録すれば、AIコーディネイトが楽しめユーザーの探し求めていたものをレコメンドできます。セレクトレンズには、全国190店舗、約1,000人のスタッフによる学習データをインプット。
学習データのインプットは1度だけでなく、継続的に実施。今この瞬間もセレクトレンズの精度は向上し続けています。
Virtual Fitting
バーチャル試着でサイズ感や試着イメージで顧客満足度向上に
バーチャルフィッティングの特長
バーチャルフィッティングでECサイトの課題である「サイズ不一致」「試着感」「生地感」など「着用時の違和感による返品」の減少への貢献が期待できます
【バーシャルフィッティング機能】ユーザーが自分で選ぶファッション
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VSR(バーチャルショールーム)
店舗をデジタル空間として丸ごと動画で再現。自由に巡回できる360度視点移動が可能となった事でどんな場所も容易に入れ様々な動作を臨場感あふれるバーチャル空間で、場所や時間の制約されないDX化を迅速に導入をサポート
導入までの流れ
お問合せ/ヒアリング
貴社の目的や課題感についてヒアリングします。(WEB会議 or ご訪問)
ご提案
ヒアリングした内容を基にアプローチ方法をご提案致します。
ご契約
合意したご提案内容を基に、契約を行います
構築開始
構築を行う、要件定義から開始致します。