ファッション、サイズ問題にAi活用
みなさんこんにちは、ウエマツです。
今回はコチラの記事を紹介していきます。
サイジングの問題とそのコスト
小売業界における返品という継続的な課題に取り組むため、
Amazon Fashion は、
AI を活用した革新的なツールである Fit Finder を導入しました。
返品が小売総売上高の 15% 近くを占め、ファッションアイテムは特に返品が発生しやすいため、
このイノベーションは大きな影響を与えることになります。
ファッション小売業者を悩ませている最大の問題の 1 つは、不適切なフィット感と予測できないサイジングです。
顧客は同じ商品を複数のサイズで注文することが多く、
返品率が高くなります。
これらの返品の処理コストは多額になる可能性があり、
配送、加工、補充にかかる費用は製品価格の最大 66% に達します。
Fit Finder – あなたのサイジングソリューション
AmazonのFit Finderは、
AIアルゴリズムを利用して、サイズやフィット感の好みが似ている顧客を匿名でグループ分けします。
さらに、
顧客レビューからサイズの正確さ、フィット感、生地の伸縮性などの重要情報を収集し、簡潔な概要として提供します。
サイズ表は各ブランド間で標準化され、買い物客にとって一貫性と明確さが確保されています。
Fit Insights でベンダーを支援
Amazon は製造元にFit Insights ツールを提供することで、さらに一歩進んでいます。
このツールは機械学習を利用して、ブランドが顧客適合性の問題について洞察を得るのに役立ちます。
このフィードバックを今後のデザインや製造プロセスに組み込むことで、
顧客により満足のいくショッピング体験を提供できるようになります。
ジェフ・ベゾスはかつてこう言いました。
「私たちは競合他社にこだわるのではなく、顧客にこだわるのです。私たちは顧客のニーズから始めて、逆算して作業を進めます。」
Amazon は自社の返品コストを削減するだけでなく、顧客満足度を優先しています。
フィットファインダーの影響
AmazonのFit Finderは、
AIを用いて顧客に最適なサイズを推奨し、オンラインショッピング体験を改革することを目指しています。
このツールは、返品を減らし、
顧客ロイヤルティを向上させることで、顧客と製造元双方に利益をもたらします。
Fit Finderは、返品によるコストを削減し、顧客の時間と労力を節約することで、ファッション小売業界の再構築を目指しています。
Amazonは、この取り組みによって、顧客中心の優れたショッピング体験を実証しています。
このツールは、ショッピング体験を向上させ、
返品を減少させることで、顧客中心のアプローチを強調しています。
他の小売業者もAmazonに倣い、競争力を維持するために類似のツールを導入する可能性があります。
Fit Finderは、オンライン ショッピングの楽しみがサイズ選びの悩みや返品の手間によって損なわれないようにするための重要な前進を表しています。
おわり
以上が今回の記事の紹介になります。
このような大量のデータを処理してグループ分けするなどはAiの得意分野でもあるので、
このような形で様々な場所でAiが使われていけば、インターネット上での活動がさらに効率化され、もっと快適になりそうですね。
Aiを活用してもっと業務を効率化できる場面は無限にあると思うので、
そこもしっかりと勉強していきたいと思います。
以上、ウエマツでした〜
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