ファッションレコメンド・バーチャルフィッティング | 数学とAIで社会課題を解決するArithmer

ファッションレコメンド / バーチャルフィッティング

最適化レコメンドとバーチャルフィッティングで、

最適化レコメンドで顧客属性データ・購買データなど数万のデータから完全パーソナライズされたファッションを提案。バーチャルフィッティング機能でサイズ感や着用イメージをビジュアル化し顧客満足向上、競合との差別化へ。

ユーザー1人ひとりに寄り添ったコンシェルジュ型ECサイトを

お問い合わせはこちら

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