消費者として、実に興味深い時代に生きています。 コロナ禍が2年以上続き、オンラインショッピングが急成長している最中、世界では検疫措置やコロナ規制が徐々に緩和され、実店舗の利用が本格的に復活しています。
これは、オンラインショッピングと実店舗のどちらかを選択する岐路に立っている、という事ではなく、今後の小売業の発展において、極めて重要な瞬間に立ち会っていると思うからです。さらに、企業が買い物客に提供するオンラインとオフラインの顧客体験を統合し、ショッピングの在り方を次のレベルに引き上げることが出来る時期なのです。
ブランドショップが直面する課題は、実店舗をオンラインショッピングと同じくらい便利にすることですが、カスタマイズしたレコメンデーションで買い物体験をパーソナライズするなど、実店舗はもはや単に商品を提供する場所ではなく、リテールテインメントであり、楽しさを演出する必要があります。この記事では、AI（人工知能）が人々の買い物体験での没入感を高め、より直感的なものにするために、どう役に立つかを探っていきます。
AIで叶える 真のOMOリテール体験
ご存知の通り、デジタル化は実店舗を変革するための重要なファーストステップです。このプロセスでは、空いているスペースにQRコードを配置したり、スマートミラーを設定して、AR / VR ステーションを配置することなども含まれます。ただし多くの場合この「デジタル化」では、オンラインチャネルとオフラインのそれぞれから生成されたデータを実際に統合することもせず、店舗体験だけを楽しくしようとする手法になります。
AIを活用して次のステップに進む企業は、顧客にとっての買い物体験がシームレスになるよう、実店舗とオンラインショップを組み合わせることが可能です。 Appier は AIを実装したソリューションで、企業があらゆるチャンネルで保有する顧客の関心事や好み、購入履歴などの「ファーストパーティデータ」を統合し、表示コンテンツをリアルタイムで個別最適化しています。オンラインでシャツを選んで店舗で試着した経験はありませんか？店舗で試着後、似たようなフィット感やデザインのシャツを探したいと思ったことはありませんか？ AIを活用すれば、買い物客はスマートフォンだけでこの最先端の便利さを体験できます。
2つの世界の境界が本質的に存在しないという、OMO（オンライン・マージ・オフライン）手法のさらに高度な例は、バーチャル試着ができることです。自分の画像（身長、体型、サイズなど）に仮想アバターを設定することで、バーチャル試着が可能で、外見とフィット感をその場で確認できます。この体験は2Dではなく3Dで、AI アルゴリズムとセンサーによってアイテムの写真を様々な角度から撮影して、3D仮想表現を作成することで実現します。
AIはショップ店員より上手におすすめが出来る
ショッピングは楽しい反面、何から始めれば良いのか分からず、ストレスが溜まることもあります。この問題は、ECサイトのレコメンデーションエンジンで対処されています。但し、AIが実装されていないエンジンの場合、「最も閲覧・購入された商品」「閲覧者・購入者が閲覧・購入した商品」でしか表示されませんので、消費者に最も関連性の高い商品を提示したり、選択肢が多すぎて行動に移せない「決定麻痺」に対処することは不十分です。消費者は自分が何を求めてマーケットにきたか（例「黒革のジャケット」）一般的な考えは持っていますが、特に実店舗とオンラインショップの両方に在庫がある場合、商品を全て見て回るには時間が足りず、商品に関する知識も不足している場合があります。つまり分からないことはいつまでも分からないし、選択肢が多すぎて、カゴ落ちしてしまう可能性があるということです。
AI を活用すれば、個々の買い物客がサイト見ている間に、彼らの好き嫌いを検知し、パーソナライズされたレコメンデーションを生成できます。 AI レコメンデーションエンジンを活用するお店では、一般的な人気や陳列に基づいて商品を表示させません。例に挙げた「黒革のジャケット」なら、その買い物客の興味・関心や行動パターンに基づき、彼らに最もアピールできそうな「黒革のジャケット」を探し出し、優先順位を付けて表示させることが可能です。
同じことは、スマートフォン、タブレット、スマートスクリーンを備えた店舗でも起こりえます。ハードウェアの側面は大きな課題ではありません。その課題はAI によって解決できるものです。あなたの好みが、最新の青いクラッチバッグだと AI が正確に予測しているのに、なぜショップ店員に「あなたらしい」一品を勧めてもらう必要があるのか？AI パーソナライゼーションモデルを活用するお店 (オンラインまたはオフライン) に関われば関わるほど、レコメンデーションは正確となり、AI があなたよりもあなたのことを理解する日も近くなるでしょう。
OMO モデルにより買い物客は多くの商品を閲覧でき、 AI 実装のレコメンデーションエンジンは、適切な品を適切な人に最短時間で結び付けるため、非常に重要な役割を果たしています。
AIは未来のリテール体験の基盤へ
最終的にAIが何故それほどまでにパワフルかと言うと、実用的な洞察を学習し、予測し、生成する能力を持っているからだと言えます。Appier が実用的なAIの普及を目指す中、AI テクノロジーが未来の多くのリテール体験の基盤になると確信しています。分析ツールとしてAIを活用すると、企業は買い物客を引き付けるプロモーションが何なのかを把握することができます。顧客エンゲージメントツールとしてAIを活用すれば、ブランドショップは買い物客とのやり取りを自動化することで、新しいモデルをより効率的に創造できます。
テクノロジーと小売業が切り離せないものになったことは、もはや間違いありません。 AIを活用することで、企業は買い物客に提供するリテール体験で何が機能し、何が機能しないかを理解することができ、機能するものはさらに大きく、そしてより良くするためにAIがその役割を果たします。 AR、VR、さらにはメタバースでのショッピングでも、AIは最新のリテール体験を提供する上で、重要な役割を果たしていきます。