富士ロジテックHD

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ファッションテクノロジー "#2 HYPER PERSONALISATION"

2023年8月2日

ファッション・アパレル

Personalisation written by 吉村慎之助

パーソナライゼーション

消費者は、
Netflix
How Netflix’s Recommendations System Works

Spotify
How Spotify’s Newest Personalized Experience, Blend, Creates a Playlist for You and Your Bestie

Amazon
などによって、パーソナライゼーションへの期待を再定義されました。ユーザーは、ブランドに対して、個人の好みに合わせた商品の選択や体験を提供することを期待しています。実際、世界の消費者の71％は、企業がパーソナライズされたコミュニケーションや製品を提供することを望んでおり、76％はそれが提供されないと不満に思っています。

少し前までは、ファッションにおけるパーソナライズされた体験は、非常にハイエンドで贅沢な買い物客だけが得られるものでした。高級ブティックの店員は、重要な顧客には細心の注意を払い、その人の好みや買い物の習慣を何冊ものノートに手書きで記録し、サービスを調整するのに役立てたものです。このような顧客と長期的な関係を築くことは、非効率的で、非常に手のかかる作業でした。

買い物客の期待するもの

今日、ブランドは、パーソナライゼーションを優先させる様々な要因の集約に直面しています。顧客のブランドロイヤリティの低下、ソーシャルメディアプラットフォームからの注目を集めるための競争の激化、規制の強化、AppleとGoogleによるサードパーティデータへのアクセス修正の動きは、すべてブランドがオンラインで顧客とつながる能力に影響を及ぼしています。

これまで以上に、パーソナライゼーションは、ブランドが市場シェアを獲得するための鍵を握っていると言えるでしょう。

しかし、今日のファッション業界では、パーソナライゼーションは、人材とテクノロジーの制約により、過去の購入履歴やオンライン閲覧履歴に基づく、顧客のサブセグメントに対するマーケティング推奨に限定されているのが一般的です。

しかし、もっと進化させる余地はあります。企業は初めて、チャネルをまたがるあらゆるタイプのデータをリアルタイムで扱うことができるツールを手に入れたのです。

これはEコマース:電子商取引に顕著で、クラウドベースのテクノロジーを搭載したプラットフォームでは、AIや機械学習アルゴリズムを実行することでき、これによりブランドは超個別化されたOne to One体験を提供することができるようになります。

Eコマース運営方法の再構築が必要？

ハイパーパーソナライゼーションを提供するためには、企業はeコマースの運営方法を再構築する必要があります。検索ベースのショッピングは、適切なサイズとフィット感で提供される製品やスタイルを個人的に発見するためにされるようになると予想されて言います。すべての顧客は、LP(ランディングページ) から支払いまで、ソーシャルメディアのフィードでの体験と同様に、自分バージョンのブランドウェブサイトやマーケットプレイスで、カスタマイズされた体験をすることになり、これにより、企業はパーソナライゼーション技術を利用して、顧客エンゲージメント、ひいてはロイヤリティを高めるような体験を構築することができるようになります。

ファッション小売業のZalandoは、このビジョンに向けた一歩を踏み出しました。同社は、データ分析を用いて、顧客に合わせた何百万もの「Zalandoインターフェース」を提供しています。

嗜好をアルゴリズムに組み込むことで、サイズから好きなブランドまで、顧客一人ひとりに合わせた商品表示が自動的に行われ、Zalandoは、サイズやフィット感の選択を強化するために、3Dボディスキャン技術も研究しています。

この機会を利用しているもう一つの企業は、The Yesです。このファッションマーケットプレイスは、広範な商品分類を構築すると同時に、機械学習とコンピュータビジョンを導入し、各商品について何百ものデータポイントを合成しています。そして、このアルゴリズムは、一人一人の好みをパーソナライズされた検索フィードに変換します。

THE YES – Personalized shopping for women’s fashion

Pinterest が AI を活用したファッションのショッピングプラットフォーム THE YES を買収

一方、スタイリング・サービスのStitch Fixは、顧客の好みやニーズに合わせて商品を調整し、「スタイル・シャッフル」と呼ばれる発見ツールを使って、ユーザーが好きなデザイナーを表示させる事ができます。
How to Use Style Shuffle _ Stitch Fix Style

All of your Style Shuffle Questions, Answered

ファストファッションのSheinは、ソーシャルメディアやその他のチャネルにおける無数のデータポイントに基づくリアルタイムの推薦アルゴリズムによって、各顧客にスクロール可能な商品フィードを提供しています。

SHEIN ファストファッションの未来 Part02 ビジネスモデルの秘密

課題

ハイパー・パーソナライゼーションを提供するためには、企業はファッションEコマースのプラットフォーム間の運用方法を再構築する必要があり、これは複雑かつ急速に進展する可能性のある課題です。

ラグジュアリー分野では、ハイパー・パーソナライゼーションは実店舗でも展開されるようになるでしょう。店員はファーストパーティデータを活用し、どの店舗に入店してもユニークな体験を顧客に提供することができ、店舗での顧客対応を次のレベルに引き上げることができ、さらに、テクノロジーの進歩により、ブランドは顧客ごとにデジタル・ワードローブを作成し、パーソナライズされたスタイリングを提案できるようになる可能性があります。

ハイパー・パーソナライゼーションを提供するためには、企業はプラットフォーム間でファッションEコマースの運営方法を再構築する必要があります。

課題1：データ収集のテクニック

課題-
様々な地域におけるデータプライバシー法の改正やサードパーティデータ収集の制限により、データ管理プラットフォームやサードパーティCookieの重要性が低下している。

解決策-
ブランドは、ファーストパーティデータの収集を最大化し、プラットフォームやチャネルでのパーソナライゼーションを可能にする必要がある。

これは、例えば、顧客のオンラインとオフラインでの購入を特定し、関連付けるのに役立つロイヤルティプログラムを通じて実現することができます。また、店舗内のアプリでオフラインでの閲覧行動を追跡したり、ロイヤリティ・ポイントや割引と引き換えにデータを収集するキャンペーンを実施することも可能です。

これらの取り組みにおいて、ブランドはデータプライバシー規制（欧州のGDPRなど）の遵守に留意する必要があります。

課題2：360度の顧客ビューの作成

課題-
ファッションを購入する際、顧客は、位置情報からウェブサイトやアプリの利用時間まで、さまざまなチャネルやプラットフォームで膨大なデータを生成する可能性があります。このデータは、構造化されておらず、複数のフォーマットで、さまざまなデータベースに分散している傾向があります。これだけでは、インサイトを得ることはほとんどできません。

解決策-
ブランドは、データソースやチャネルを横断して、一意のIDに接続された完全な顧客プロファイルを確立する必要があります。すべてのデータ資産をホストし、顧客ビューを統合するために顧客データプラットフォームが必要であり、厳格なデータの標準化とクリーニングのプロセスも必要です。その結果、ブランドは次のようなものを作成することができます。

プラットフォーム、チャネル、製品カテゴリを横断して、顧客の嗜好や行動をきめ細かく統合した単一のデータセットを作成することができます。小売業者にとっては、異なるブランドのデータにもまたがる可能性がある。企業は、このような顧客プロファイルを作成する際に、現行のデータ関連法規を参考にする必要があります。

課題3：ヒューマンタッチとAIの連携

課題-
ファッションはトレンドサイクルが速く、個々の買い物客のリピート購入が少ないため、顧客の行動を予測することは困難です。さらに、パーソナライズされたアルゴリズム単体では、人間の介入なしにブランドの戦略的優先順位に沿えない可能性があります。

解決策 -
お客様一人ひとりに最適な商品やフォトスタイルを表示するモデルや、高度なサイズやフィット感のアルゴリズムによるモデルなど、高度なAIモデルを開発することが必要です。これらのモデルには、ログイン時間やカートへの追加行動など、行動データを組み込む必要があります。

課題4：パーソナライゼーション・ソリューションの拡張

課題-
何千ものデータポイントに基づき、複数のチャネルで超高速ロードで配信される洗練された超パーソナライズドEコマースコンテンツを提供するためには、プラットフォームの大幅なアップグレードが必要である。

解決策-
デザイン・配信ツールのポートフォリオには、マーケティングをサポートするデジタル要素を標準化、集中化、配信できるコンテンツ管理システムと、何千ものユニークなランディングページやコンテンツページを配信できるコンテンツ配信ネットワークが含まれている必要があります。また、ウェブサイトやアプリのためのeコマース・プラットフォームも、ブランドがすべての顧客に対してパーソナライゼーションを提供できるようにするためのポートフォリオに含まれていなければなりません。

経営陣が優先すべきは、ハイパーパーソナライゼーションをコアコンピタンスとして確立することです。ブランドは、データ収集からクロスチャネルでの実施まで、すべてのデータと分析の活性化に対して戦略的に投資する必要があります。多くの場合、これはプロダクトマネージャー、マーケティング分野の専門家、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティストからなる部門横断的な専門チームを立ち上げることを意味します。勝てるようになったブランドは、インテリジェントでターゲットを絞ったマーケティングとeコマースソリューションをすべての顧客に提供する能力を磨くこと必要があります。

データサイエンスをファッション小売の技術に導入

「AIやその他のテクノロジーは、この巨大ファッション企業が何百万人もの顧客と適切な商品を適切にマッチングさせるために不可欠である」
と、Zalandoの共同創業者兼共同最高経営責任者のロバート・ゲンツ氏は言います。そして現在同社は、さらなる市場シェアの獲得を目指して、拡張現実などの技術革新に目を向けています。

Zalandoはヨーロッパ最大のオンラインファッション専門の小売企業ですが、同社にはもうひとつ、自分たちのことを表現する方法があります。
「ヨーロッパで最もファッショナブルなハイテク企業」
です。2008年にベルリンで創業して以来、テクノロジーは同社の事業展開の中心となっています。現在では、ブランドパートナーからの商品の仕入れから顧客への配送に至るまで、すべてを最適化するためにデータを使用しています。また、AIなどのテクノロジーを活用し、サイトやアプリでよりパーソナライズされた体験を買い物客に提供しています。このアプローチが功を奏し、2021年度の同社のプラットフォームにおける商品総量は前年比34％増の143億ユーロ（約157億円）、売上高は104億ユーロ（約9,000億円）に達しました。

共同創業者で共同最高経営責任者のロバート・ゲンツは、Zalando を次の目標へと導いています：
2025 年までに、商品 2025年には、ヨーロッパのファッション市場の10％以上を占め、年間売上高が300億ユーロに達すると予想されています。
Zalando がこの目標を達成するには、他社との差別化を図る必要があり、そのためには技術が不可欠となります。

パーソナライゼーションは、Zalandoが何年も前から重視してきたことであり、そのための重要な要素です。Zalandoでは、パーソナライゼーションに長年注力しており、顧客体験の重要な部分を担っています。

なぜ、そのようなことが重要なのでしょうか？

Zalandoでは、140万種類のアイテムがあります。膨大な品揃えです。そして、4,800万人のお客様がいらっしゃいます。テクノロジーとデータを使って、適切な顧客と商品、あるいは適切な商品と顧客を結びつけることが重要です。

なぜなら、140万もの選択肢の中から、どうすれば彼女が1つの商品を見つけることができるのか、それが重要だからです。
というのも、140万もの選択肢の中から、彼女が確実に1つの商品を見つけられるようにするにはどうしたらいいか。だから、私たちはテクノロジーを使って、できる限りお客様のためにパーソナライズしようとしています。つまり、商品とお客様をいかにマッチングさせるか、というマッチメイキングの問題です。

この作業には、どのようなテクノロジーを使っているのでしょうか？

それはAIです。過去に購入した商品をもとに、ファッションコンパニオンというアルゴリズムで動いているプログラムがあります。このアルゴリズムは、人がどのようにアイテムを組み合わせるかということを学習し、それに合ったアイテムを組み合わせて洋服を作っています。

クリック率や購入率を見ても、私たちが作っている服は、お客さまが求めているものを的確に捉えていることがわかります。これは、お客様のデータからのフィードバックループと、私たちが内部で作成した人間のフィードバックによって、継続的に改善されているアルゴリズムなのです。

サイトやアプリでのお客さまの体験は、どのようにカスタマイズされているのでしょうか。

まず、オンボーディングでは、好きなブランドやサイズを選択する機会があります。これによって、すでにサイトがパーソナライズされているのです。商品も、ティーザーで見ることができるようにカスタマイズされています。

Zalandoのショップは、お客様一人一人に合わせてカスタマイズされています。

Zalandoは、このような取り組みが成功しているかどうかを判断するために、どのような指標を見ているのでしょうか？

短期的な指標は、必ずしも長期的な正しい答えにつながるものではないことがあります。もし、クリックスルー率を最適化したいだけなら、最も派手なアイテムが最もクリックスルー率が高いかもしれませんが、おそらく長期的に正しい提案、正しい体験を生み出すものではありません。

私たちが最適化しているのは、長期的な顧客生涯価値です。長期的な顧客生涯価値は、サイトに費やした時間、閲覧した時間、購入したものなど、さまざまな「重要業績評価指標」を考慮した複雑なアルゴリズムによって生み出されています。

Newsroomインタビューキュレーション

Zalando共同創業者兼共同最高経営責任者のロバート・ゲンツ

新しい商品の発見は、買い物客に提供できる価値の一つです。テクノロジーの発展によって、個人個人の購買履歴を分析し、推奨商品を表示する事ができるようになっている時代です。
しかし、過去からのデータからオススメをするのでは、新しい今までとは違った商品を発見しずらくなるのではないかという疑問がありました。

これに対し、
「Zalandoでは音楽業界がどのように問題を解決しているかを参考にしている。機械や過去の行動だけではダメで、常に新しいファッションの要素をミックスしなければいけない。」
と答えていました。

そこには昔ながらの人の手によるキュレーションが残っているようです。

商品のサイズやフィット感をオンラインショップで正確に判断することは難しいのに変わりはありません。Zalandoどのような対策を考えているのでしょうか。

Zalando は、この問題のために多額の投資を行ってきました。彼らが目指しているのは、2030年に物理的なフィッティングルームを不要にすることです。現段階では、お客様から得たデータをもとに今後より良い選択ができるようにすることが主な目的のようです。

しかし、このデータ収集の方法は返品に依存しています。

Zalandoのお客さまには、幅広い商品そしてブランドを横断的に注文される方が多くいるようです。その中で、別のお客様が全く同じ商品を全く同じ理由で返品されることがあるようです。これにより、データグラフが作られ、それをもとに既存のお客様にサイズが合うのか合わないのかを提案することができるようです。この結果、10%のサイズによる返品を削減出来ているようです。

この次は、全身測定に移行し、3D技術や身体測定技術を多く実験するフェーズに移るでしょう。と述べていました。

ロジスティクスも複雑な分野です。ZalandoはAIなどのテクノロジーを使って、どのように物流を管理しているのでしょうか？

私たちの最大の技術チームのひとつが、利便性と物流に取り組んでいます。興味深い問題は、倉庫ネットワーク全体で、顧客に最も近いアイテムをどこに割り当てるかということで、これは単品出荷を避けることで持続可能性と配送時間を促進するために非常に重要なことです。サイズやブランド、その他のアイテムがある場合、非常に細かいところまで把握することができます。これは非常に大きなデータとアルゴリズムの問題です。
Zalando Logistics Solutions

Zalandoの組織構造には、テクノロジーとデータをよりよく統合するためのどのような特徴があるのでしょうか。

テクノロジーを最大限に活用したいと考えている企業でも、必ずしもそのための体制が整っているとは限りません。
例えば、各部門がサイロ化し、同じデータを見て意思決定することができなくなっているかもしれません。

少なくとも心がけていることのひとつは、部門を超えたチームをできる限り集結させることです。Zalandoでは、約2,500人のソフトウェアエンジニアがさまざまなチームで働いています。大規模なプロジェクトがあるときは、異なる分野の人たちがテーブルにつき、全員でこの問題に取り組むようにしています。

企業が直面する大きな課題の1つは、頼りにしているデータがすべてクリーンであることを確認し、そこから価値ある洞察を導き出す必要がある課題にどのように取り組んでいるのでしょうか。

完璧とは言えませんが、非常に重視しています。特定の量のデータに所有権を設定し、誰がそのデータに責任を持つかを決め、より良いデータを得る方法について常に議論しています。データをクリーンにする文化なのです。

ARとVRは、誰もがメタバースについて話すように、より注目を集めています。今後、大きなインパクトを与えられると見ている新技術やアプリケーションはあるのでしょうか。

「サイズやフィット感といった現実的な問題に話を戻すと、この拡張現実空間は、お客さまのバーチャル試着体験を解決し、実際に手にする前に、そのアイテムが自分に合うかどうかを明確に答えられるという点で、真のブレークスルーを生み出す良いきっかけになるかもしれません。メタバースは、サイズとフィット感やサステナビリティの分野で大きな問題を解決するのに役立つかもしれないと、私たちは非常に情熱的に感じています。純粋にバーチャルな世界、バーチャルでしか生きられないものについては、まだ模索中です。」と述べていました。

E-コマースが成長しても、販売の多くは店舗で行われています。2018年、Zalandoは、実店舗の在庫を提供する「Connected Retail」プラットフォームを発表しました。
Connected Retail: A bridge that lasts

Connected Retailはどのように進んでいるのでしょうか、また、テクノロジーはそのプログラムをどのように可能にしているのでしょうか。

パンデミックを通じて、明らかにこれはかなり規模が拡大し、Connected Retailで取引されている店舗は約7,000店にも及ぶようです。これは、パートナープログラムの大きな部分を占めているようです。

「テクノロジーがどのように役立つかというと、私たちは実際にインターフェイスを（パートナーに）提供しているのです。店舗への統合は必要ありません。店舗が持っている在庫をデータベースと照合して、お客様が注文できるようにすること、そして物流の物理的な側面に関して、一定のインターフェイスが必要なのです。将来的には、これを地域配送の取り組みと組み合わせることで、近くにある在庫を注文したいお客様にも対応できるようになれば、もっと面白くなります。」
と述べていました。

Zalandoの目指すもの

Zalando は、ネット・プラス・インパクト、つまり、
「取得した以上のものを社会と環境に還元するような方法で」
会社を運営したいと述べています。
do.BETTER – Our Diversity and Inclusion Strategy

これは大きな目標であり、ファッション業界の多くが考えていることです。

ここでテクノロジーはどのような役割を果たすことができるのでしょうか？

「サイズやフィット感、過剰生産、資源配分、パーソナライゼーションなど、ファッションにおける持続可能性に関する課題の多くは、基本的にデータとコラボレーションの問題であると考えています。ファッション・ブランドは、自社のサプライ・チェーンに関して、よりデータに精通するようになります。ファッションブランドは、自分たちのサプライチェーンに関して、テクノロジーに精通する必要はありませんが、よりデータに精通し、コラボレーションすることで、より理にかなっていて、資源消費の少ないファッションエコシステムを共同で作り出すことができるのだと思います。」と話していました。

Zalandoが試みているのは、デザインプロセスのかなり早い段階でブランドと協力し、データがプロセス全体にどのように役立つか理解することです。Zalandoにとっては、配送と返品という点で、少ない資源の中で動かしています。その結果、より多くの利益を生み出し、それを再投資することができます。

「しかし、最終的には、データ、コラボレーション、データ交換が重要であることは明らかです。」と話していました。Zalandoが直面している、過剰生産、生産性の向上、循環型デザインの欠如というような問題の多くは、長期的に解決することができるのです。

次回は

ファッションテクノロジー "#3 CONNECTED STORES"
についてご案内します。