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2024-09-30 09:43:09
ザランド 2008 年にベルリンで設立されました。 ロバート・ゲンツとデヴィッド・シュナイダー。 2024 年の第 2 四半期には、ドイツのグループをトップ企業にすることを目的とした最新の商業戦略と AI の活用により、記録的な成果を達成しました。 ヨーロッパ全域を代表するファッションとライフスタイルの電子商取引エコシステム セグメントは、企業対消費者 (B2C) と企業間 (B2B) です。
深く探究する価値のある一般的な概念。そうするために、私たちは調査中にロバート・ジェンツに会った。イタリア語 テックウィーク 2024年9月25日から27日までトリノで開催されました。
数字で見るザランド
問題の核心に入る前に、ザランドを数字で説明するのが適切です。 アクティブ ユーザー数 4,980 万人 2024 年の第 1 四半期末には、B2B セグメントで 30 万台増加します。
総商品取引量 (GMV) が枯渇している 38億ユーロ (2023 年第 2 四半期比 2.8% 増)、売上高は 3.4% 増加し、 26億ユーロ。
利息・税引前調整後利益（調整後EBIT）は、前年同期の1億4,480万ユーロに対し、2024年第2四半期には1億7,160万ユーロに増加しました。
総商品量とは、返品、手数料、税金を考慮しない、電子商取引プラットフォームを通じた商品またはサービスの総売上高です。売上高は、返品とキャンセルされた注文を除いて実際に回収された合計金額です。
ザランド氏が語る成長の3本柱
Zalando の成長見通しを築く柱はつながっています 多かれ少なかれAIに直接。 B2C セグメントでは、ドイツの会社が提供したいと考えているのは、 可能な限り最高のショッピング体験 を目指して パーソナライゼーションとローカライゼーション。 これにより、製品の納期を短縮することもできます。
2本目の柱が押し上げる 品揃えの充実度と購入の利便性 中断することなく。最後に3本目の柱がかかっています。 ザランドアシスタント、 ユーザーがより簡単かつ自然に製品間を移動できるようにする生成 AI サービス。
これらすべては、お客様が望む最高のショッピング体験を目的としています コスト項目も 1 つ削減します これはファッション業界全体を悩ませています。 レジ 衣服のサイズが間違っているため。標準化の欠如はファッション業界全体の限界であり、Zalando の特殊なケースでは、返品の 3 分の 1 はサイズが合わないことが原因です。したがって、顧客に信頼できる推奨事項を提供することは、コストを削減し、収益を増やし、購入者により良いエクスペリエンスを提供する方法となります。
Zalando の共同創設者兼共同 CEO と ロバート・ゲンツ 私たちはこれらの柱を調べて、それらが何に基づいているか、どれほど堅固であるか、そしてそれらがどのような制限を課しているのかを理解しました。また、推奨システム、つまり、顧客の行動や好みに基づいてどの製品を購入するかを顧客に提案する機械学習アルゴリズムについても調査しました。
レコメンデーション システムは主要な電子商取引プラットフォームで採用されており、たとえそれが誤っていたとしても、商品やサービスの販売のための AI サポートの 1 つとして目に見える部分です。
実際、簡潔にするために、これらは顧客の選択の自由を制限する傾向があり (フィルターバブル、推奨以外の製品を選択する可能性を減らす一種のトンネル効果)、最も売れていない製品にペナルティを与えて、その製品を優先する可能性があります。ベストセラーであるため、何らかの製品をプッシュしたいという売り手のニーズに応えることができます。そして最後に重要なことですが、それらはあまり透明性がなく、商品や製品がどのようなロジックに従って提案されているかを明確に理解することができません。顧客。
AIを選択したZalando OpenAIとの連携は、レコメンデーション システムの進化を提案することで、これらの制限を克服することに取り組んでいます。
Zalando の商業戦略の基礎となる 3 つの柱は、多かれ少なかれ直接 AI に基づいて構築されています。ザランドの将来はますますテクノロジーに依存することになると推測できますか?
「オンライン ストアでは、ファッションの人気がますます高まっており、ブランドもますます入手しやすくなっています。これはテクノロジーの使用によって実現されますが、テクノロジーだけに依存することはできません。これらは、顧客体験とブランド体験にとって非常に重要であり、この場合、AI が実際に活用される領域です。 クエル生成さまざまな問題を迅速に解決し、新しい形式のインタラクションを可能にするのに役立ちます。」
Zalando は生成 AI を革新的な方法で使用しています。これが次の質問のトピックです。顧客の自由な選択を制限する傾向にある今日のレコメンデーション システムに代わるものはあるのでしょうか?
「主な課題は、ユーザーエクスペリエンスをよりインタラクティブにして改善することです。」ゲンツ氏はスマートフォンで Zalando アプリを起動し、実用的なデモンストレーションを提供してくれました。レコメンドシステムでは、さまざまな民族の男女モデルが着こなした画像や動画を提供し、顧客の好みや服の種類・ジャンルに合わせた商品の組み合わせを提案する。ユーザーは絵文字で好みを表現できるため、上で書いた「バブル効果」に悩まされることもありません。さらに、生成AIであるZalandoアシスタントとの連携のおかげで、 ChatGPTに基づくユーザーは検索を絞り込むことができます。ゲンツさんは、トリノに来ていることと、現在のトレンドに合わせて履くのに適した靴を提案することを書いてチャットを開始し、3秒以内に返信を受け取りました。
「このようにして、ユーザーにより多くの情報を提供し、購入やショッピング体験自体をより高度にパーソナライズしたものを提供する方法です。ジェンツ氏は続けます。ザランド氏は私の足のサイズを知っており、トリノの今日の気象条件を知っているので、どの靴を購入できるかを提案してくれます」または着用します。アシスタントとの対話、つまりチャットはまるで人間であるかのように自然に行われます。 Zalando Assistant にスペインでの結婚式に何を着るべきか尋ねると、スペインの文化や式典が行われる場所、さらには現時点での流行を考慮したアドバイスをくれるでしょう。アシスタントは状況、場所、機会、天候を理解し、最も思慮深いアドバイスを提供します。これらは私たちが取り組んでいる大きな課題です。」
ファッションの世界、特にザランドにとっての AI の限界は何ですか?
「大きな問題はデータ保護です（したがってプライバシーと… ヨーロッパの GPDR編)、そしてあらゆる偏見を消滅させる能力。私たちのモデルは高い美しさの基準を反映しておらず、肌の色もさまざまです。また、ルールはすべてあります AI法により導入された 私たちはそれを尊重し、さまざまな現実的かつ官僚的な制限を課します。」
ロバート・ゲンツは後でこの側面に戻ります。
Zalando の財務結果に対する AI の影響を測定する指標はありますか?
「Zalando は消費者志向の企業であり、テクノロジー企業ではありません。私たちは、顧客満足度とロイヤルティによって AI の影響を測定します。私たちは目標を達成するために AI を使用しますが、テクノロジーを販売するわけではありません。」
この回答には、企業内の AI (生成的およびその他) の貢献を明確に測定するための指標と KPI を作成するのは簡単であると主張するすべての分野の文献に大きな疑問符を付けることができる他の多くの文献が含まれています。
欧州の規則や規制は企業にどれだけの影響を及ぼしますか?
多くの企業が活動する非常に競争の激しい市場であるヨーロッパでは、規制は非常に重要です。欧州国民とやり取りするすべての企業がこれらの規則や規制を尊重することが重要であり、顧客とやり取りする際にも同じルールに従うことが重要です。
ザランドの次の5年間
私たちはロバート・ゲンツ氏に、ザランドが5年後にどこにいるのか尋ねました。そして彼が与えた答えは、会社を拡大し、彼の言葉を言い換えれば、同社を主要拠点の1つにするために立てられた3つの柱の意図と一致しています。ヨーロッパのファッションのこと。
ただし、もう一つ反省点があります。欧州 AI 法は非常に厳格で、人々、その権利、AI が引き起こす可能性のあるリスクを中心に据えています。それどころか、海の反対側では、AI の規制ルールはより緩く寛容であり、時間の経過とともに介入が必要になった場合に当局が介入する余地を残すという事後対応的な哲学を持っています。
ザランドを含む欧州企業は、立法者が各国で実施されている規制に追加の制約を設けた場合でも、すでに大陸外の規格に対応できるようになるため、欧州規格に準拠することで競争上の優位性を得る機会がある。
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