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ミキハウスの成功事例に学ぶ!画像認識AIがもたらす次世代eコマースでの顧客体験

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2019/11/27 07:00

 テクノロジーの発展により、AI技術は目覚ましい進化を遂げている。AIによる精度の高い画像認識が支える検索機能とレコメンド機能により、eコマースはこれまでの課題を解決して次のステージへと移行しようとしている。2019年10月25日に行われた「ECzine Day 2019 KANSAI」に登壇したのは、eコマース向け画像認識AIサービス「popIn Action」を提供するpopIn株式会社の吉岡氏。その機能や効果を紹介するとともに、同サービス導入企業である三起商行株式会社(ミキハウス) 楠氏とのトークセッションでは、画像認識が持つ可能性について語った。

ネイティブアドネットワークからECサイト領域への参入

 東京大学発のベンチャー企業として2008年に設立されたpopInは、現在約850のニュースメディアに、レコメンド型ネイティブアドネットワーク「popIn Discovery」を提供している。2015年には中国の百度(バイドゥ)と経営統合し、中国、韓国、台湾、東南アジアにも進出。また、家電の開発も行っており、プロジェクター付きシーリングライト「popIn Aladdin」は国内で約3万台の販売実績がある。

 そんな同社が2019年4月にリリースしたのが、AIによる画像認識を活用したeコマース向けレコメンドサービス「popIn Action」だ。

「弊社はユーザーの行動履歴を使うのではなく、文脈に合った『似ている記事』をレコメンドすることで、記事CTRの向上を実現してきました。コンテンツレコメンドウィジェットのpopIn Discoveryで培ってきたこのレコメンドに対する考えかたと、最新の画像認識技術を組み合わせることで、eコマース向けの画像認識AIサービスが誕生しました」(吉岡氏)

popIn株式会社 Eコマースソリューション事業部部長 吉岡 真宏氏
popIn株式会社 Eコマースソリューション事業部 部長 吉岡真宏氏

popIn Actionの主な機能と効果

 popIn Actionには大きくふたつの機能がある。ひとつは画像検索。ユーザーがECサイト上でスマホに保存した画像をアップロードすると、画像をAIで解析し、類似商品の検索結果を表示する。ブランドや商品名がわからなくても、画像から商品を探すことができる。

 アップロードされた画像は無償でEC事業者に提供される点もポイントだ。吉岡氏によると、アップロード画像はInstagramのものが約4割、雑誌の誌面を撮影したものが約3割、ECサイトのメイン画像を撮影したものが約2割。ほかには、テレビに映る有名人を撮影した画像もあるそうだ。吉岡氏は、「ユーザーの趣味嗜好が現れるアップロード画像は、これまでECサイトが蓄積できなかった種類のデータであり、非常に価値が高い」と語る。

 もうひとつの機能は、閲覧中のアイテムの類似商品を一覧表示するものだ。ハースト・デジタル・ジャパンが運営する「ELLE SHOP」の事例では、滞在時間が約3.2倍長く、CVRは2.7倍高く、最終的な購入単価も約1.4倍高くなったという。「類似商品を表示することで比較検討が進めやすくなり、新しい商品との出会いも作れたことによる結果」だと吉岡氏は分析する。

 さらにふたつの追加機能も用意している。ひとつは、「お気に入りレコメンド機能」。ユーザーがお気に入りに追加すると、その画像を解析して類似商品をレコメンドする。お気に入りの投入数を増やすことができ、直接的に売り上げに貢献できるという。

 もうひとつは、「コーディネートページのリッチ化サービス」。これは、コーディネートページのメイン画像を解析し、似ている商品の一覧を表示する機能だ。一般的なコーディネートページだと、コーデ画像の中で着用している商品を手動で紐付け、2〜3点の商品リンクを設置しているケースがほとんど。その提案の幅を広げることで、各商品への到達率を上げていくことが目的だと、吉岡氏は説明した。

popIn Actionに関するお問い合わせはこちら


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連載:ECzine Day 2019 KANSAI レポート

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