近年、小売店や販売に関わる現場ではデータ解析の重要性が日々高まっています。特に、顧客の購入履歴に基づく類似性分析は、マーケティング戦略や商品開発において欠かせない要素となっています。これは、中小企業でも早く取り組む事により他社との差別化やロイヤルカスタマーの獲得に大きく貢献出来る重要な要素です。この記事では、その重要性と最新のAIによる類似性分析について詳しく解説します。

1. 小売店舗でAIを活用した分析

小売店舗におけるAIによる購買分析活用は、戦略の最適化に不可欠です。AI技術は、大量の購買データを時間をかけることなく迅速に分析し、顧客の購買傾向や行動パターンを把握することができます。これにより、商品の配置やプロモーション戦略、顧客対応により時間をかけることが可能となります。

これにより、個別の消費者に合わせたパーソナライズされたマーケティング戦略の策定が可能となり、顧客満足度の向上やリピート購入の促進に繋がります。AIを活用した購買分析は、小売業の競争力を高め、持続的な成長を実現するための鍵となるのではないでしょうか。

2. 顧客の深い理解

顧客の購入情報を基にした類似性分析により、顧客の趣味や嗜好、購買動機などをより深く理解することができます。これにより、ターゲット層に合わせたマーケティング戦略の策定や、より魅力的な商品の開発が可能となります。

類似性分析を行うことで、顧客一人ひとりのニーズや要望に合わせたサービスや商品の提供が可能となります。これにより、顧客満足度の向上やリピート購入の促進を期待できます。

3. 新たな市場の発見

過去の購入情報から見えてくる顧客の行動や傾向を分析することで、新商品の開発への活用や新しい市場やターゲット層の発見が期待できます。これにより、新たなビジネスチャンスを掴むことができるでしょう。例えば、今売れ筋の製品の類似性を分析する事により関連する製品が明確になり、そこから新たなプロダクトの開発につながる可能性もあります。

4. 在庫管理の最適化

類似性分析を活用すれば、どの商品がよく売れるのか、どの商品が売れ筋となるのかを予測することが可能となります。これにより、適切な在庫量を確保し、無駄な在庫を減少させることができます。

5. プロモーション費用の削減

多くの人にランダム、または全員にダイレクトメールによる配送費用の削減が見込めます。類似性の高い人にセグメントをしてターゲットを絞る事により、より効率的な投資につながり効果的なプロモーションを実施することができます。

6. 類似性を分析する手法「コサイン類似度」

類似性を算出する方法として多くのデータサイエンスに採用されている手法として、コサイン類似度があります。これは、情報検索や自然言語処理の分野で頻繁に利用される類似度の尺度の一つです。この手法はベクトル間の角度を基に、二つのアイテムの類似性を評価します。テキストデータの比較や文章の類似度の算出において重要な役割を果たすと同時に、2つの要素（例えば２人の顧客の類似性や商品やサービスの2つの比較）の類似性を分析する重要な役割を果たしています。

コサイン類似度は、二つのベクトルAとBの間のコサイン値を使用して、その類似度を0から1の範囲で算出します。このコサイン類似度の利点として主に下記2つが挙げられます。

スパースなデータに有効
特にテキストデータでは、多数の単語やフレーズの中で実際に使用されるものは限られています。コサイン類似度はこのようなスパースなデータに対して効果的です。

大きさに依存しない
二つのベクトルの大きさ（長さ）が異なっていても、方向性のみで類似度を評価するため、文書の長さなどに影響を受けにくいです。

注意点として、コサイン類似度は非常に有用な手法ですが、すべての場面で最適であるわけではありません。例えば、ベクトルの大きさ自体が重要な情報を持っている場面では、その情報が失われる可能性があります。

また、購買情報の中に余分なデータ等が紛れていると結果が大きく変わることもあります。そのため、余分なデータは削除して純粋な購買データのみにするなど適切な前処理や調整が必要です。

7. 高額なAI分析を手軽に始めるには

AIの開発には高度な専門知識を持つ技術者が必要であり、また、AI分析の実施には大量のデータと高性能の計算リソースが求められます。これらの維持・運用コストもかかるため、その分サービス価格に反映されます。その為、現在ではこのようなECストアやリアル店舗を網羅するようなAIを活用したカスタマイズ性の高い類似度分析は非常に高額な物が多く大手企業での活用が中心となっています。

その中でも当社が運営するCRUNCH（クランチ）は、ECストアやリアル店舗の分析に特化し、実際に約15年以上販売している販売実績から生まれた月額5,500円〜のシステムです。まずは、気軽に始めて効果的に購買情報を分析に活用し、リピート率の向上やロイヤルカスタマーを増やす事に活用してみても良いかもしれません。

 類似性の分析や購買分析についてはお問い合わせフォームよりご相談ください。

近年、データを活用した意思決定がビジネスの成長にとってとても重要な要素となっています。特に小売業界においては、顧客の購買データを活用し機械学習やAI技術などを使用した類似性分析が、売上向上や顧客満足度の向上に大きく寄与しています。この記事では、小売店やサービス業が購買データや顧客の行動に基づいた類似性分析を利用して成功を収めた事例を紹介します。

アマゾンの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」機能

アマゾンは、顧客の購入履歴や閲覧履歴を基に、他の顧客の行動との類似性を分析して商品の推薦を行っています。この機能により、顧客は自分の興味やニーズに合った商品を簡単に見つけることができ、売上に貢献すると同時にユーザーにとっても非常に満足度の高いショッピングが出来ています。

スターバックスのロケーション選定

スターバックスは、新しい店舗の立地を選定する際に、既存の成功している店舗との類似性を分析します。地域の人口密度、収入、交通の便、顧客層などのデータをもとに、新しい店舗が成功する可能性が高い場所を特定しています。

ユニクロの商品選定

ユニクロは、過去の売上データや顧客の購入履歴を基に、商品の人気度やトレンドを分析しています。これにより、次のシーズンの商品ラインナップや在庫量を最適化し、売上の向上を図っています。

セフォラのカスタマイズ化粧品推薦

化粧品や香水を扱う専門店であるセフォラは、顧客の肌のタイプや好みを基に、他の顧客との類似性を分析して、最適な化粧品を推薦しています。このサービスにより、顧客は自分に合った化粧品を簡単に見つけることができ、リピート購入の向上やロイヤルカスタマーの育成にも貢献をしています。

IKEAの家具配置提案

IKEAは、顧客が購入した家具やアクセサリーのデータを基に、他の顧客の購入履歴との類似性を分析して、膨大な商品の中から家具の配置や商品ディスプレイの改善、インテリアの提案を行っています。これにより、顧客は思わず手に取りたくなる製品を見つけ出したり、自分の家に合った家具の配置やインテリアのアイディアを得ることができ、他の商品の購入意欲の高まりにつながり、組み合わせ購入や顧客単価の向上に寄与しています。

大手ホテルチェーンの顧客満足度の向上

背景
ある国際的な大手ホテルチェーンは、顧客の滞在経験を向上させるために、顧客データの分析を開始しました。このホテルチェーンは、顧客がホテル内でのサービスやアメニティにどのような反応を示すかを理解することを目的としていました。

類似性分析の導入
ホテルは、顧客の過去の滞在履歴、部屋の選択、食事の選択、スパやフィットネスの利用履歴などのデータを収集しました。これらのデータを基に、類似性分析を行い、顧客をいくつかのセグメントに分けました。例えば、「ビジネス利用の顧客」「家族連れの顧客」「リラックスを求める顧客」などのカテゴリに分類されました。

カスタマイズされたサービスの提供
類似性分析の結果を基に、ホテルは各セグメントの顧客に合わせたカスタマイズされたサービスを提供し始めました。例えば、ビジネス利用の顧客には、朝の新聞の提供やエクスプレスチェックインサービスを、家族連れの顧客には子供向けのアメニティや特別な家族向けのアクティビティを提供するなどの取り組みが行われました。

結果
このカスタマイズされたサービスの提供により、顧客からのフィードバックが大幅に向上しました。特に、サービスが個人のニーズや期待に合わせて提供されることに対する高い評価が多く寄せられました。さらに、リピート顧客の増加や口コミによる新規顧客の獲得も増加し、ホテルの売上や利益も向上しました。

おわりに

これらの事例は、小売店舗や宿泊業を営むホテルなどが顧客の購買や行動に基づいた類似性分析を効果的に利用することで、ニーズに応える商品やサービスを提供し、売上や顧客満足度を向上させることができることを示しています。類似性分析は、貴重なデータを活用してビジネスの成果を上げるための強力なツールと言えるでしょう。

一方で、これらの類似性を分析するAIシステムは高額な物が多いという現状があります。その中でも、月額5,500円からという低価格で分析が可能なシステムを提供しています。まずはそのようなシステムから、ユーザー毎やアイテム毎のレコメンドを試してみてはいかがでしょうか。

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