AI を活用したパーソナライゼーションをオムニチャネル小売業に適用する方法

オープンSaaSおよびeコマースプラットフォーム Big Commerce の 2024 年グローバル E コマース レポート: ファッションとアパレル 世界的に、ファッションおよびアパレルブランドの総流通額（GMV）は2023年第1四半期から2024年第1四半期にかけて10.7%増加したことがわかりました。

このGMVの増加は、同じ期間の注文数の7.2%増加によって部分的に影響を受けました。BigCommerceが150か国以上から収集したグローバル顧客データセットによると、ブランドの平均注文額（AOV）は、平均して2023年第1四半期の160ドルから2024年第1四半期には165ドルに上昇しました。

現在、AI を活用して需要を予測し、価格を設定し、製品設計を改善し、新しい方法で顧客とつながることが、最適化されたオムニチャネル戦略に関する議論の最前線にあります。より正確な製品推奨、カスタマイズされたサービス、個別の小売体験を求める消費者行動と消費者感情の加速に合わせるために、パーソナライゼーションとコネクテッド コンシューマー戦略が今や重要になっています。

BigCommerce は、こうしたパーソナライズされた小売エコシステムを「コンポーザブル小売」と呼んでいます。この上場企業は、Harvey Nichols を含むさまざまな業界の何万もの B2C および B2B 企業がオンラインでビジネスを構築、革新、成長できるようサポートしています。

「ジェネレーティブAIはすでにテクノロジーの分野で大きな役割を果たしており、時間が経つにつれてさらに良くなり、より強力になるでしょう」と、 トロイ・コックス最高製品責任者 ビッグコマース「特に電子商取引においては、検索エンジン最適化、言語チャットサービス、翻訳、画像やコンテンツの作成など、大きな可能性があります。」

BigCommerceが共有する3つの思想的リーダーシップの情報源から得た洞察をまとめたレポート「AIがファッションEコマースをどのように変えるか」と 2024年グローバルEコマースレポート: ファッションとアパレル 共有された洞察 SXSWのステージ上で 2024 年、BoF はオムニチャネル戦略の最適化に関連する最も重要な洞察を以下に共有します。

真のパーソナリゼーションと「構成可能な」小売業

ボフ: ファッションにおける生成AIの潜在的価値の4分の1は、デザインや製品開発における使用例によってもたらされる可能性がある。しかし、 [consumer] 意図と発見可能性の結びつきは非常に微妙です。小売業者のほとんどは、専門家が「真のパーソナライゼーション」と呼ぶ、eコマースのウェブサイトで個別の製品推奨や検索結果を提供するという重要な次のステップにさえ踏み込んでいません。現在の技術の進歩をもってしても、eコマースでパーソナライゼーションを実装するのは複雑なため、導入は遅れています。

ブランドは、顧客の行動を一から予測できるアルゴリズムを構築するか、代わりに面倒な作業をしてくれるソフトウェア プラットフォームを使用する必要がある。昨年、マンハッタン アソシエイツは 100 以上のブランドと小売業者を調査したが、顧客の購入履歴に基づいて製品の推奨をカスタマイズしていると答えたのはわずか 20 パーセントだった。

ビッグコマース: 電子商取引の未来は構成可能です。顧客の期待が変化し続ける中、ブランドには、コホートや個々の顧客のニーズに合わせた体験をカスタマイズできる電子商取引プラットフォームが必要です。

AI と機械学習は 2023 年に飛躍的に成長しました。ブランドは今年、AI と機械学習を使用して顧客データをより有効に活用し、適切なメッセージを適切な場所で適切なタイミングで提供し始める必要があります。

パーソナライズされたダイナミックプライシング

ボフ: 企業は、顧客の購買力の変動を考慮し、品揃えや地域全体で効果を最大化できる動的価格設定機能を構築する必要があります。このアプローチにより、企業は高インフレ環境に適応し、売上高を保護するだけでなく、インフレが消費者に与える影響を管理することが可能になります。

ビッグコマース: ブランドは顧客データを活用して、パーソナライズされた製品の推奨だけでなく、ショッピングの過程に基づいたパーソナライズされた価格設定も提供できます。

パーソナライズされた価格設定を提供することで、ブランドは割引コードやクーポンよりも早く顧客を購入に誘導できる場合が多くあります。鍵となるのは、リアルタイムの市場状況、顧客の洞察、デジタル マーケティングの取り組みを連携させることです。

顧客対応AIテクノロジー

ボフ: AI の使用事例は、オンライン ショッピングの支援から商品の説明、キャンペーンの作成、販売業者向けのコピーライティングまで多岐にわたります。クリエイティブ面では、Midjourney のような画像ジェネレーターがキャンペーンに活気を与えています。経営コンサルタント会社 McKinsey は、AI テクノロジーによってマーケティング部門の生産性が向上し、総マーケティング費用の 5 ～ 15% に相当すると見積もっています。顧客はパーソナライズされた体験を期待しており、ショッピング ページが依然として静的なままでは、AI で実現できるとわかっていることと合致しません。

ビッグコマース: トミー ヒルフィガーは AI 分野における初期のイノベーターであり、2016 年に Facebook ページで AI チャットボットを立ち上げました。このチャットボットは、買い物客がコレクションを閲覧して服装を選ぶのを支援するほか、スタイルに基づいてコレクションを提案します。

運用AIテクノロジー

ボフ: ジェネレーティブ AI は業界とその職場を形作る次世代テクノロジーの先頭に立っていますが、ファッション業界の幹部のうち、それを最大限に活用する準備ができているのはわずか 5% です。マッキンゼー・アンド・カンパニーは、ジェネレーティブ AI によってアパレル、ファッション、高級品部門の営業利益が最大 2,750 億ドル増加する可能性があると見積もっています。

ビッグコマース: AI は、サプライ チェーンの属性セット (調達、生産、需要予測など) からのデータを分析し、非効率性を特定して改善を提案できます。AI は、トレンド予測に関しては特に強力です。

これは、BoF パートナーシップの一環として BigCommerce が有料で提供するスポンサー機能です。