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【講演ダイジェスト】EC通販トレンドセミナー
2017年もトレンドをつかみ 成長を続けるEC通販戦略とは?!
Ⅱ.ECサイトにおけるAI・ビッグデータ活用の今と未来

2017年4月3日

AI、ビックデータ、オムニチャネル、越境ECなど、目まぐるしくトレンドが移り変わる EC通販業界において、2017年も成長を続けるための戦略ノウハウをご提供。 ネットイヤーグループ、ヤマトフィナンシャル、ワークスアプリケーションズ、それぞれ異なる 角度からEC通販事業者を支援するパートナーより移り変わる業界の波に乗り遅れないための情報 をお届けしました。 「溢れる情報の中から、正しい選択をするための情報収集をしたい」、「2017年も高い目標を 達成したい」EC通販事業者様に向けたオールインワンセミナー。

開催概要

開催日:2017年1月27日(金)15:00~17:30
開催場所:赤坂溜池タワー

Ⅰ. デジタル時代の顧客体験(UX)を見据えたマーケティング戦略とは

片山様

ネットイヤーグループ株式会社
カスタマーエクスペリエンス事業部
第1プロデュースグループ
ディレクションチームリーダー
片山 純平  氏

1998年よりWebディレクターとして、大手Webポータルの企画・開発を中心に 情報サイトの立ち上げに従事。 2005年に日本最大のオークションサイトのデータマイニングチームの発足に 携わり、ECサービスのデータ分析経験を積む。 2011年から、医療従事者向けWebサービス事業でWebコンサルティングを行う。 2013年ネットイヤーグループに入社。プロジェクトマネージャーとして顧客 データの分析と、それに基づくビジネス提案を主に実施。

Ⅱ. ECサイトにおけるAI・ビッグデータ活用の今と未来

小嵜

株式会社ワークスアプリケーションズ
製品開発本部ECシリーズ エグゼクティブアドバイザー 小嵜 秀信

EC通販事業会社代表取締役社長、EC通販サイト構築会社代表取締役社長を経て現職。EC通販サイト構築PM・運営経験暦14年。 

Ⅲ. ECのバックヤード見直しは成長に必須。クロネコヤマトができるお手伝い

佐多様

ヤマトフィナンシャル株式会社
営業戦略部 チーフマネージャー 佐多 志郎 氏

2009年4月 ヤマトフィナンシャル株式会社入社。EC決済の商品企画・開発を 経験し、その後、営業職として、大手流通・メーカーのECサイト立ち上げや リニューアル支援をヤマトグループ各社との連携にて多数経験する。 現職ではパートナーアライアンス、社内の営業推進を担当。



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seminertop Ⅱ.ECサイトにおける
AI・ビッグデータ活用の今と未来

2017年 EC業界のトレンドとなる
5つのキーワードとは

2017年のECのトレンドは、AI、マーケティングオートメーション(MA)、ビッグデータ、オムニチャネル、越境ECという5つのワード。この5つが今後のトレンドなると思います。 その中でも特に、AIとビッグデータが中心となると考えられます。

まずAIですが、一言でAIと言ってもかなり幅が広く、従来の機械学習型のAIというものが、いま市場で出てきているツールではないかと思っています。パターンを学習することによって自動的に学び始める。もう一つディープラーニングに関しては人間にとって代わるAI。 細かな部分においても機械が行い、学習していき、この部分が進化していきます。

ECにおけるビックデータは、DMPというデータを貯める仕組みかと思います。プライべートDMPやオープンDMPがあり、プライベートの中でも、パーソナルデータとトランズアクションデータは今すぐに利用できる構造化データであり、その反対の非構造化データということで、例えばレビューやアンケート、コールセンターへの問い合わせの情報であるとか、そういった構造的になっていないデータも含めてビックデータとしてはプライベートDMPの中に持っているという時代になるだろうと思います。

オープンDMPに関しては、天候とか経済データなどの営業的な調査データが入り、その他SNSデータ・訂正型の調査データが非構造化データの中に入ってくる。構造化/非構造化データをベースにして、マーケティングオートメーションのシナリオを入れれば、分析を行い、そのままプロモーションやマーケティングに使える。レコメンデーションのデータを生成して、そのままアウトプットする。それをAIで自動化させる。このあたりが密接につながっている、というところが今の時代の流れだと思います。

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ビッグデータを活用した
マーケティングオートメーション

よくあるパターンは、商品Aを購入した人は商品Bを購入する可能性が高い、という例です。メール配信やWEBでの告知、今であればアプリのプッシュなどを使ってその人にあった訴求をする、俗にいうCRMというのが現状、皆様がされている運営のひとつだと思います。

マーケティングオートメーションを活用すると、ここにシナリオというものを用意し、そのシナリオに沿ってパターンに該当した人に対してプッシュをしていくという形になります。そうすると、精度が上がります。また、人間の手を介することなくトライ&エラーを繰り返して自動的にPDCAを回しながら、さらに精度を高めていくのが、よくあるマーケティングオートメーションになります。

これがビッグデータの活用・分析になりますと、このAを買った人はBを買うまでにパーソナルデータとして、どういう行動をしているのか、今までのネット・リアルを通したトランズアクションはどうだったのかなどの情報を集めアプローチを行いシナリオ化すると、MAを使ったアプロ-チという形になります。 これをAIがシナリオを作る部分まで作る時代がすぐそこまで来ている。

よくECサイトを運営されている方のお悩みで、日々の業務に追われて、なかなか戦略が立てられない、そういったお悩みが、AIがもっと進化することで間違いなく数年以内には人間ではなくAIが行う時代になると思います。

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AI×ECの未来予測

そのAIをECサイトにどう活用ができるのか、ということで構想段階、実験段階含めて様々な企業さんがチャレンジをされています。

先日、私達がおこなったセミナーがございまして、ミズノさんと、ワコールさんにご登壇いただきまして、AIに関してセッションをやりました。

そのときにミズノの石井さんがおっしゃっていたのが、売上を大幅拡大すると当然商品の発注が在庫のリスクになってしまう、ということがやっぱりある。リアルのビジネスでもネットビジネスでも、どうしても起こってしまう。

現在は石井さんの考えが中心になっていると思うのですが、俗にいうノウハウ、勘所があることによって逆に冒険しにくいところがある。AIが今後普及していけば、おそらくプロモーションにいくらかければこのくらいのお客様がきて、こういうものがこれくらい売れるだろう、ということがかなり正確に予測できるんではないか。ということに期待していますと、お話をいただきました。

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機械学習による売れ筋分析

従来の機械学習で出来ることと、ディープラーニング、さらに深い、AIで出来ることに関していくつかかいつまんで説明をさせていただきます。

機械学習ではレコメンドの自動化、商品掲載順位の自動化、価格弾力性の予測、というお話をしました。 例えば商品がECサイトでずらずらっと並んでます。ほとんどのECシステムであれば並ぶ順番の重み付けとか、そのあたりはおそらくできると思います。

ただ、小売り店舗でかなりたくさんの商品数があると、並べ方自体を運用していく中で、だんだん新商品が追加されていき、ある日気づいて担当の人間が重みづけを修正する、ということが実はバックエンドで結構行われています。

ここの出し方も企業さんによって、当然サイトの売上、売れ筋によっても変わりますのでバラバラなのかなと。

例えば家電で言いますと、価格.comで掃除機を押すと掃除機が出てきて、売れ筋のランキングが見れます。もともと私も小売りなのですが、小売りの人間は結構こういうところを見ていると思います。

掃除機で今、1番売れているのがダイソンのフラフィですかね。ここで楽天市場の売れ筋見てもらうと、なんとなく同じなんですね。ということは日本ではこんな掃除機が売れてるんだろうなと。そこで、例えばヨドバシさんで掃除機と検索するというのが普通の導線だと思うんですね。そうすると、先ほどのフラフィがきちんと来てて、だいたい売れ筋的には似たような感じになってるなあ、という検索結果です。

ビックカメラさんだと、ロボット系、シャープさんや東芝さんがあり、フラフィは上の方には来ていない。ヤマダさんで掃除機と検索すると、紙パック掃除機が来ている。売れ筋といわれているダイソンのフラフィが来ていない。大手3社でもこれだけ出方が違う。ここにAIを使って何ができるのか。これは、特に家電さんは非常にたくさんの商品を扱ってらっしゃるので、AIで自動的に順序を並べ替えることができるようになると、人間が非常に楽になる。

もともとECサイトを運営していた私から言うと、この機能がいち早く開発できていたらいいなあ、と思ってます。

もうひとつ話を付け加えると、私はもともと大手の小売りだったのでこういう形でやってたんですけど、よく分析で、例えば私たちの管理画面でいうと、こういうグラフ(下図)があります。

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こちら何のグラフかというと、縦軸がコンバージョンの高い/低い、横軸がアクセスが多い/少ない。ある程度、商品アイテムがあると必ずこのマトリクスを組みます。

何がわかるかというと、コンバージョンが悪くてアクセスが少ないと、ここがいわゆる死に筋です。ただ死に筋でも、これを買ってるユーザーを見て、そのユーザーがロイヤルカスタマーという場合がたまにあります。そのロイヤスカスタマーの割合が高ければ、この商品があるからこのお店、このサイトに来ていただいている。 明らかに売れ筋ではないのですが、それを買うお客様がいるので、その商品を外すとロイヤルカスタマーが逃げるので置いている、という意味があります。 何がわかるかというと、コンバージョンが悪くてアクセスが少ないと、ここがいわゆる死に筋です。ただ死に筋でも、これを買ってるユーザーを見て、そのユーザーがロイヤルカスタマーという場合がたまにあります。そのロイヤスカスタマーの割合が高ければ、この商品があるからこのお店、このサイトに来ていただいている。 明らかに売れ筋ではないのですが、それを買うお客様がいるので、その商品を外すとロイヤルカスタマーが逃げるので置いている、という意味があります。 何がわかるかというと、コンバージョンが悪くてアクセスが少ないと、ここがいわゆる死に筋です。ただ死に筋でも、これを買ってるユーザーを見て、そのユーザーがロイヤルカスタマーという場合がたまにあります。そのロイヤスカスタマーの割合が高ければ、この商品があるからこのお店、このサイトに来ていただいている。 明らかに売れ筋ではないのですが、それを買うお客様がいるので、その商品を外すとロイヤルカスタマーが逃げるので置いている、という意味があります。

これはECでも同じです。なので、死に筋ですけれど商品ラインナップとして必要であればステイする、となります。

問題はコンバージョンが高くてアクセスが少ない商品です。ここは結局露出が多ければもっと売れる可能性がある。

こういうのは、小売りでもネットでも一般的に行われている。特に商品数が多い企業様は行われているところが多いと思います。

こういったレコメンドの自動化、商品検索の順序、価格の調整というところ。ここはAIに任せる、任せられるジャンルだと思っております。

そこで「顧客中心主義」という言葉が出てくるのですが、Amazonが掲げている企業ビジョンに「Our vision is to be earth’s most customer centric company」=「我々のビジョンは地球上でもっとも顧客中心の会社になることだ」というものがあります。

最後にインサイト発掘。これはお客様自身が気づいてないニーズをこちらで把握して提供する、という点になります。

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ディープラーニングの時代へ

次にディープラーニングです。ここではもう少し複雑なことができます。例としてコンシェルジュ、ユーザーコンサルティング、IoTなどがあり、先程話に出たワコールさんではIoTが注目されています。IoTが活用できれば、例えば健康チェックなど、さまざまなことができるのではないか。そういったビッグデータを集めて、プッシュができるような形にできるんではないか、とおっしゃっていました。

近年では色々な会社がAIを開発しており、Cortanaが出てきたり、Googleのアルファ碁がプロの棋士を破ったというニュースがありました。その他、FacebookのMやIBMのWatsonなど、人間の脳に限りなく近い、学習させたAI、そちらが恐らく今後接客もできるようになっていくのではないかと思っております。

その中で、有名な取り組みがノースフェイスさん。USのサイトをご覧いただくと、今は実験だと思うのですが、注目すべき機能があります。

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https://www.thenorthface.com/xps


サイトが、今お客様と対話しながら最適な商品を出すという。実はこれ、バックでIBMのWatson君が動いています。

例えば「サービス・ドミナント・ロジック」 のわかりやすい事例としてNikeがあります。Nikeというと「スポーツメーカー」です。ただしNikeは最近そういった売り方をしていません。「我々はスポーツ用品を売るメーカーではありません」と。「我々はアスリートをサポートするメーカーです」という風に言っています。

「Let‘s start」と押すと質問が来て、例えば「ジャケットを探す」と言うと、「どういった時に使いますか?」というので例えば「スキー」と入力する。 それで、そのジャケットを見つけるのですが、「男の人ですか、女の人ですか」と質問が来て、ここで「男ですよ」と答えると、右に商品が出て、左にまだ質問が続きます。

その中で「どういう種類ですか」というので、例えば「ダウン」を選んで答えると、「ジャケットなのか、パーカーなのかどれですか」と聞いてくるので「今日はジャケットを探している」と答えてみます。 ここまでの選び方自体は、左側によくあるメニューのドリルダウンに近いんですが、後ろ側でWatson君が動いていることが違いになります。

「どんなポケットをご希望ですか?」とあって、例えば「ジップのついているワンポケットがいい」と答える。「何色がいいですか?」というので「Black」と普通に打ちましたけど、色んな答えを与えると、色々リクエストが変わるので是非みなさん試してみていただきたいと思います。

最終的に選ばれた商品が右に出てきました。様々な質問に答えることで、最終的に商品が選ばれる、となっております。

最初に「スキー」と答えたんですけど、例えばあれを「キャンプ」とか答えると、また違う商品がでてきます。そういったところで、構造化されたデータの検索のロジックではなかなか出せなかったようなもの、お客様の思考というものをその場で出してリクエストを返すというところが、少しづつ近づいて来ているのかなと思います。

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このケースでは、かなり近いところまでは来ているのかなと思っています。相当時間かかるんだろうと思ってますが、いつかはスマホなりを使って、一歩進んで音声で、というところまでいくと、ECサイト運営の人員配置等がかなり変わっていくのかな、と思っています。

データベースからビッグデータに

次世代のECシステムにおいては様々なチャネルから情報が入ってきて、それに対して外部データであるとか、それ以外の連携したAPIから取れるデータを統合して運営をしていく。この中の、統合データベースの中身がビッグデータという形に変わっていきます。

そしてECの運営やコンタクトセンターで分析プロモーションする方法は、ほぼAIを活用するというものに変わっていくのではないか。と考えており、私達は、「「HUE」という新しいシステムを開発しております。

全体的な基盤を支えるAIという観点から、ビッグデータの構成、アウトプットの仕方というところを日々開発をしておりますので、逆に皆様から、こういったことができるようにならないか、ああいったところが自動化できないのかっていうところをご意見いただくことによって、さらに皆様に喜んでいただけるツール、システムが完成すると思いますので、是非とも皆様のご協力を頂戴できればと思っています。

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≫【講演ダイジェスト】Ⅰ.デジタル時代の顧客体験(UX)を見据えたマーケティング戦略とは
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この記事に関するお問い合わせ先

株式会社ワークスアプリケーションズ
広報担当:岡田・太田

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