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ファッション
ファッション発見の概念を再定義し、コンバージョン率を20%向上させる
AfterShipの最先端の製品インテリジェンスを活用して、製品の発見性を向上させ、高度にパーソナライズされた顧客体験（CX）を構築しましょう。
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ファッション小売業におけるコンバージョンの障壁
新規顧客データの不足
訪問者の68%*は新規訪問者です
- ソーシャルメディアプラットフォームや有料検索広告(Instagramなど)から直接取得
- パーソナライズされたコンバージョン戦略を策定するにはデータが不十分
製品販売データが不足している
平均して在庫の55％は販売実績がない。
- 数千種類のSKUを在庫しており、毎週数十種類の新しいSKUが追加されています。
- 正確なパーソナライゼーションを実現するための過去のデータが不足しています。
オンサイトコンバージョン率が低い
*出典：Frictionless Commerce **出典：AfterShip社内データ
製品インテリジェンスを活用したハイパーパーソナライゼーション
AfterShipパーソナライゼーションは、限られた購買行動データやサイトインタラクションデータからでも、深い商品関連性を明らかにし、顧客の隠れた興味関心を解き明かします。
セッションベースの手法、5億件を超えるトランザクションデータ、1万件以上の商品属性ライブラリを活用し、AfterShipパーソナライゼーションは行動を商品属性に変換し、大規模マルチモーダルモデル(LMM)を用いて顧客の興味関心を予測します。
注文履歴や追加のAIモデル学習は不要です。
ファッション体験を新たなレベルのパーソナライゼーションへと高める
- インスピレーション
- 探査
- おすすめ
- 保持
買い物客のインスピレーションをマッチさせる
買い物客がインスピレーションを与える画像をアップロードできるようにすることで、シームレスな検索体験を実現し、関連性の高い検索結果を提供します。
使用事例
ユーザーが画像を検索クエリとして使用できるようにします。高度な画像解析、コンピュータビジョン、および製品属性タグ付けにより、関連性の高い検索結果が生成され、検索体験が向上します。
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買い物客が何を探しているのかを見つける
コレクションページにパーソナライズされた検索結果を表示しましょう。買い物客がお気に入りのファッションアイテムを簡単に見つけられるようにすることで、コンバージョン率を高めます。
ユースケース
「トレンド」または「新着商品」アルゴリズムを使用して、プロモーションしたい商品の優先順位を設定してください。
顧客のアクセス元（ソーシャルメディアプラットフォームやマーケティングキャンペーンなど）に基づいて、閲覧結果の並べ替えをカスタマイズできます。 例えば、Facebookからアクセスしたユーザーには低価格帯の商品が表示され、Instagramからアクセスしたユーザーには、よりトレンド感のある高価格帯の商品が表示されるといった具合です。
AIを活用して商品タグを抽出・強化することで、買い物客に絞り込みオプションを提供し、目的の商品を見つけやすくします。
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買い物客に最適なフィット感を推奨します
ファッション業界向けに最適化された高度なアルゴリズムを採用することで、極めてパーソナライズされたショッピング体験を提供し、目覚ましい成果を実現します。
ユースケース
「類似商品」アルゴリズムを使用して、買い物客が閲覧した商品と似たスタイルの商品を推奨します。
「補完商品」アルゴリズムを活用して、買い物客が現在選択している商品のスタイルに合った商品を提案します。
AfterShipの「NextLLM」アルゴリズムを適用することで、商品タグと最初のクリックからの買い物客の行動に基づいて、リアルタイムのレコメンデーションを提供します。
商品詳細ページでバンドル商品の提案を自動的に生成し、「よく一緒に購入されている商品」や「NextLLM」などのアルゴリズムを使用して、買い物客が複数の商品をカートに追加できるようにします。
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パーソナライゼーションを活用して買い物客の注意を再び引きつける
購入後の複数の接点を活用して、パーソナライズされた商品レコメンデーションを提供することで、失われた売上を取り戻し、収益を向上させ、顧客維持率を高める。
ユースケース
AttentiveまたはKlaviyoとの連携により、顧客の行動に基づいたパーソナライズされた商品レコメンデーションや多様な販売戦略を展開できます。 例えば、フォローアップメールを送信することで、カート放棄や決済未完了の顧客にリマインダーを送り、購入完了を促すことができます。
AfterShip Trackingとの連携強化により、パーソナライズされた商品レコメンデーション機能を実現し、ターゲット顧客にとって最も関連性の高い商品のみを表示できます。 注文が確定するとすぐに、ターゲット顧客向けの商品レコメンデーションを通知メールに組み込み、売上増加につなげましょう。
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Inspiration
買い物客のインスピレーションをマッチさせる
買い物客がインスピレーションを与える画像をアップロードできるようにすることで、シームレスな検索体験を実現し、関連性の高い検索結果を提供します。
使用事例
ユーザーが画像を検索クエリとして使用できるようにします。高度な画像解析、コンピュータビジョン、および製品属性タグ付けにより、関連性の高い検索結果が生成され、検索体験が向上します。
Exploration
買い物客が何を探しているのかを見つける
コレクションページにパーソナライズされた検索結果を表示しましょう。買い物客がお気に入りのファッションアイテムを簡単に見つけられるようにすることで、コンバージョン率を高めます。
ユースケース
「トレンド」または「新着商品」アルゴリズムを使用して、プロモーションしたい商品の優先順位を設定してください。
顧客のアクセス元（ソーシャルメディアプラットフォームやマーケティングキャンペーンなど）に基づいて、閲覧結果の並べ替えをカスタマイズできます。 例えば、Facebookからアクセスしたユーザーには低価格帯の商品が表示され、Instagramからアクセスしたユーザーには、よりトレンド感のある高価格帯の商品が表示されるといった具合です。
AIを活用して商品タグを抽出・強化することで、買い物客に絞り込みオプションを提供し、目的の商品を見つけやすくします。
Recommendation
買い物客に最適なフィット感を推奨します
ファッション業界向けに最適化された高度なアルゴリズムを採用することで、極めてパーソナライズされたショッピング体験を提供し、目覚ましい成果を実現します。
ユースケース
「類似商品」アルゴリズムを使用して、買い物客が閲覧した商品と似たスタイルの商品を推奨します。
「補完商品」アルゴリズムを活用して、買い物客が現在選択している商品のスタイルに合った商品を提案します。
AfterShipの「NextLLM」アルゴリズムを適用することで、商品タグと最初のクリックからの買い物客の行動に基づいて、リアルタイムのレコメンデーションを提供します。
商品詳細ページでバンドル商品の提案を自動的に生成し、「よく一緒に購入されている商品」や「NextLLM」などのアルゴリズムを使用して、買い物客が複数の商品をカートに追加できるようにします。
Retention
パーソナライゼーションを活用して買い物客の注意を再び引きつける
購入後の複数の接点を活用して、パーソナライズされた商品レコメンデーションを提供することで、失われた売上を取り戻し、収益を向上させ、顧客維持率を高める。
ユースケース
AttentiveまたはKlaviyoとの連携により、顧客の行動に基づいたパーソナライズされた商品レコメンデーションや多様な販売戦略を展開できます。 例えば、フォローアップメールを送信することで、カート放棄や決済未完了の顧客にリマインダーを送り、購入完了を促すことができます。
AfterShip Trackingとの連携強化により、パーソナライズされた商品レコメンデーション機能を実現し、ターゲット顧客にとって最も関連性の高い商品のみを表示できます。 注文が確定するとすぐに、ターゲット顧客向けの商品レコメンデーションを通知メールに組み込み、売上増加につなげましょう。
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