データとアルゴリズムが変える新しい「服選び」の形
服選び、面倒くさいよね。だからこそ、エアークローゼットのようなデータドリブンのファッションレンタルサービスって画期的。インターネットとデータ科学の進展が、我々の消費者行動まで変えてくれているんだから。
ちなみに、エアークローゼットの服が特別好きってわけじゃない。でも、この新しい形の消費行動がどれだけ違うのかを体験したくて、続けている。
従来の洋服選びって、店舗の展示やオンラインカタログに依存する部分が大きいよね。でもエアークローゼットって、自分の好みや体型、スタイルに関するデータをしっかり蓄積して、それに基づいて最適なアイテムを推薦してくれる。初めて使う時にはアンケートに答えるだけで、その後は自分の選択やフィードバックがデータベースに加わる。高度なパーソナリゼーションが可能になっているんだ。
ここで重要なのは、このデータがどれだけ多次元かということ。単なる「好きか嫌いか」ではなく、どの季節に何色の服を好むか、どんなスタイルが多いかといった多角的なデータが組み合わさる。これが統計学的に解析され、高度な推薦アルゴリズムによって最適な選択が出てくる。
新しいコレクションが出ると、店に行って選ぶのが一般的だったけど、データを駆使したサービスでは全く違う。なぜなら、ここで働いているのはマシンラーニングのアルゴリズム。このアルゴリズムは、自分の過去の選択やフィードバックから学習して、サービス全体を進化させるんだ。
例えば、最初は簡単な「人気のアイテム」から始まるかもしれない。でも時間が経つと「このユーザーは冬に暖色系を好む」とか「このユーザーはカジュアルよりもフォーマルなスタイルを好む」など、もっと具体的な推薦ができるようになる。この進化は、データの蓄積とアルゴリズムの進化によるもので、これが従来の方法にはない最大のメリット。
最後に、この全てのプロセスがどれだけ時間を節約してくれるかについて。試着や店舗での選定に時間を取られる従来のスタイルと比べ、データドリブンの方法はその全てを自動化してくれる。アルゴリズムが選んでくれるから、その時間を他の有意義な活動に使える。これは新しい形のラグジュアリーだと思うんだ。
データ分析とアルゴリズム、これらのテクノロジーが組み合わさることで、服選びが格段に進化している。従来の手法にはない多角的なパーソナリゼーションと時間の節約。これが新しい時代の消費者体験だと思うんだ。
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