ニューラルグループは、しまむらグループのECサイトと店舗アプリに、AIを活用した高度なレコメンドシステムを導入した。顧客1人ひとりに最適化した商品提案が可能となり、顧客体験の向上とともに売上拡大を支援している。
ニューラルグループは、しまむらグループが持つ購買データ、在庫情報、商品画像に加え、Web上のトレンド情報を集約・統合。ECサイトと店舗アプリ双方に展開できるシステムを構築した。商品提案に関する業務の効率化を実現するとともに、ECサイトの利便性を高めることで収益力の強化につなげる。
ECサイトにおける高度なAIレコメンド
ニューラルグループが提供するAIレコメンドシステムは、「顧客ニーズ」と「最新流行」を掛け合わせた提案を得意とする。最大の特徴は、従来のテキストデータだけでは判別が難しかった「商品の視覚的な特長」をAIが解析し、精度の高いレコメンドを実現している点にある。
「視覚的優先度」の自動判定機能
毎週投入される膨大な新規商品を、ニューラルグループのAIがリアルタイムで画像解析する。顧客の目を引くポテンシャルを持つ商品をスコアリングし、優先的に表示させる仕組みを構築した。
マルチモーダルによる精密な類似商品検索
カテゴリ名称などの属性情報に加え、画像解析による「形状」や「デザイン」の特徴量を併用。顧客が閲覧している商品の細かなニュアンスをAIがくみとり、極めて高い精度で類似商品を提案する。
Webトレンドとのリアルタイム連動
インターネット上の最新トレンドをニューラルグループのAIが解析。その結果と自社の商品在庫を照らし合わせ、トレンドに合致するアイテムを優先的にレコメンド枠へ反映させる仕組みを導入した。
店舗アプリでのOMOレコメンド体験
ニューラルグループは、全国の店舗在庫をリアルタイムに算出する「在庫解析基盤システム」を新たに構築。個人の好みに深く寄り添うレコメンドエンジンにより、実店舗での購買を促す仕組みを提供している。
実店舗在庫とのリアルタイム連携
顧客の「お気に入り店舗」や「現在地周辺の店舗」の在庫状況を即座に把握。その店舗に在庫がある商品のみをアプリ上で推薦することで、来店時の欠品による機会損失を防ぐ。
トレンド・値下げ情報の即時反映
商品の季節性や販売開始日、値下げ情報をシステムが自動で判断。コストパフォーマンスに優れた、訴求力の高い商品をタイムリーに提案する。
購買履歴を活用したプロファイリング
過去の購買データに基づき、顧客のスタイルや好みをニューラルグループのシステムが統計的に処理。個人のニーズに合致した商品を導き出し、パーソナライズされた体験を提供する。
著者情報
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