ビジュアル検索AIでECサイトのコンバージョン率3.8倍!Venca事例

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2020/03/27

いま小売業界で注目され始めている「ビジュアル検索AI」は、ECサイトで画像による商品検索や高度なレコメンデーションを可能にします。

顧客に実店舗と最も近い体験を提供するため、導入する企業も増えています。

今回は、画像認識AIテクノロジーSyteを導入し、コンバージョン率3.8倍を実現したECサイト事例をご紹介します。

1.売上の70%がオンライン、デジタル強化が進むVenca

市場シェア60%のVenca

Vencaはスペインを代表する大手ファッション小売企業です。

1975年に設立された同社は、ファッション、化粧品、テキスタイル、家庭用品をオンラインとカタログの両方で販売しています。

市場シェアは60%で、ファッション小売業者トップ10、スペインのオンライン販売数では第3位です。

Vencaは毎シーズン新しいコレクションを発表しており、イベリア半島の850万人の顧客に年間1,800万冊以上のカタログと5,000万通のメールを送っています。

5年前のオンライン売上はわずか30%

他の多くの企業と同様に、Vencaは小売業界の変化に対応しています。

5年前オンライン売上がわずか30%だったVencaは、今ではオンラインが売上の70%に達しました。

主要市場であるスペインとポルトガルの消費者に直接販売しているほか、80ヵ国以上の他の小売店にも直接販売しています。

毎シーズンの新作コレクションでは、年間約3,000点のモデルを用意しており、カタログには合計で25,000SKU(※1)

より競争力を上げ顧客の期待に応えるために、次の取り組みを行いました。

・検索結果の改善
・バックエンドの運用合理化
・より大規模でシームレスなマーケットプレイスへの変革
・顧客エンゲージメントとロイヤルティを高める

(※1)Stock Keeping Unit、在庫管理の最小単位。

2.ビジュアル検索AIで、コンバージョン率3.8倍・平均滞在時間3.9倍

決め手は幅広い機能を兼ね備えたパッケージ

Vencaは、実店舗と最も近い体験を提供するため、ビジュアルAIを検討しました。

実物の写真を使用することで、オンラインでの商品検索を、デジタルの世界でよりパーソナルで現実に近いものに変えることができます。

適切なビジュアル検索プロバイダーを探している間、Vencaは現在市場に出回っている様々なソリューションのベンチマークを行いました。

広範囲にわたるテストの結果、VencaはSyteを選びました。

Syteは、
・ビジュアル検索(画像による商品検索)
・レコメンドエンジン
・ディープタギング(製品タグの自動付与)
を搭載しています。

1つのテクノロジーでやりたいことを網羅できる、幅広い機能が導入の決め手になりました。

迅速な実装と簡単なカスタマイズ

Vencaにとって、実装のスピードと柔軟性はこのプロジェクトを成功させるための重要な基準でした。

「Syteでは、多くのことが既成概念にとらわれずにできていたので、技術的な実装は複雑なものではありませんでした。Vencaのルック・アンド・フィール(※2)に合わせてカスタマイズしました。本当に簡単で迅速でした。」

[引用]Venca case study|Visual SearchJordi Badia Venca CIO-CDO DIGITAL

(※2)ブランドの世界観を認識させるための基本的な考え方、見せ方。

Syteを導入してから、製品検索が簡単になりました。

今では、カテゴリでフィルタリングする必要がなく、Syteのビジュアル検索では、顧客が興味を持ちそうな関連商品がすべて表示されます。

互いに補完しあう、テキスト検索とビジュアル検索

ビジュアル検索は、画像をアップロードすることで、その画像と類似した商品をECサイトから検索できる機能です。

導入後の結果を分析すると、ビジュアル検索を利用したユーザーは、そうでない層と比較してコンバージョン率が3.8倍も高くなりました。

さらに、ビジュアル検索を利用する買い物客の平均滞在時間は3.9倍高い結果です。

Vencaでは、テキスト検索とビジュアル検索を組み合わせると、コンバージョンは8倍

2種類の検索は互いに共食いせず、補完関係にあります。

Venca社内におけるツール導入の成功判断は、明確な数値結果も求められるため、この結果は大きな推進力となりました。

ECサイトでパーソナライズな体験を

以前はカスタマージャーニーに基づいてレコメンドを行っていましたが、「ユーザーが本当に買いたいと思っている商品か」判断できませんでした。

Syte導入により、例えばユーザーがいま着ているコーディネート画像に対してマッチするトップスやパンツの提案(「Shop The Look」機能)や、閲覧しているものと類似した商品を自動的に表示(「Shop Similar」機能)することが可能になりました。

ユーザーは追加で検索を行う必要がありません。

顧客が求めるメインアイテムを補完し、スタイルを完成させる提案が可能になります。

これらの高度なレコメンデーションにより、Vencaは買い物客によりパーソナライズされた体験を提供することができるようになりました。

ディープタギングによる検索の強化

小売業者やマーケットプレイスにとって、在庫のタグや情報を統合することが難しいケースがあります。

Syteでは、カタログの画像群から、正確な製品の仕様を表すタグを自動で付与します。

AIアルゴリズムによる構造化データを活用することで、Eコマース全体でのテキスト検索の精度を向上させ、コストを節約できます。

「パートナー企業からは、独自のカテゴリ分けやモデル、スタイルを持つ商品タグや説明文のあるカタログを渡され、ECサイトに共通の方法で同期させるのは非常に困難です。その裏には多くの作業があります。
Syte のような機能を持つことで、カタログに組み込むことができる SKU や要素の数を増やすことができます」

[引用]Venca case study|Visual SearchJordi Badia Venca CIO-CDO DIGITAL

3.まとめ

Vencaは、画像認識AIテクノロジSyteを使用するだけで、より良い顧客体験を提供することができ、コンバージョン率とサイトの平均滞在時間を向上させることができました。

ファッション小売業者は IT雇用と在庫タグの調整にかかるコストも節約できます。
Vencaはより迅速かつシームレスに事業を拡大することができました。

Syteについてのご質問はこちらからお問い合わせください。

※本記事は、「Venca Boosts Conversion Rates by 3.79X and Time on Site by 3.9X with Syte Visual Search」の翻訳・加筆しています。

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勝見 理恵 MarTechLab編集長

勝見 理恵 MarTechLab編集長

2012年ギャプライズ入社。 5年間Web集客コンサルタントとしてクライアントワークに携わり、リスティング広告からFacebook・Instagram・TwitterなどのSNS広告まで幅広く活用。 ClicktaleやOptimizelyを活用したサイト改善コンサルタントを経て、現在は自社のマーケティング担当。

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