【ZOZO】DMでの離脱客の掘り起こし、数百億円の取扱高を生む機会学習によるレコメンドなど最近の取り組みまとめ | ネットショップ担当者フォーラム

ネットショップ担当者フォーラム - 2024年11月5日(火) 07:00

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ZOZOは、DMによる離脱客の掘り起こし、数百億円の取扱高を生む機会学習によるレコメンドなどに取り組んでいる。10月31日の中間期決算発表で明らかにした。

決算説明会では近時のプロモーションの取り組みについて言及。「送料無料」施策について第2四半期（2024年7-9月期）の投下量が最大だとし「これ以上踏み込んでいくと効率悪化の懸念もあり、現時点の投下水準が妥当と考えている」（澤田宏太郎社長）と話した。

新たなプロモーション施策も、日々検討・開発に勤しんでいるという。直近では顧客をセグメントし、限定セールを実施する機能も試験的な運用を始めた。また、休眠顧客の復活施策としてDM送付も実施。「手を変え品を変え、多数の方法でテストを繰り返している。爆発的な効果を期待できるものを新たに実施するというより、小さなヒットを狙いながら地道に施策を打ち続けているような状況」（同）と言う。

AI活用・自動化の取り組みについても言及。データを細かく見ながら効果検証を行い、アップデートの際はABテストを実施しCVRの変化を確認しながら「ZOZOTOWN」のパーソナライズ化を進めている。パーソナライズのロジックは既に20以上のバージョンをリリースし、数百億円規模の商品取扱高が機械学習によるレコメンドで生み出されているという。

パーソナライズ施策のZOZOならではの取り組みについては、さまざまなブランドが出店しさまざまな商品を扱っているため、膨大な商品データを膨大なユーザーに対して提供できることが強みと説明。「他社が持っていない、我々しか捉えられていないデータが最重要。データを活用しパーソナライズ化につなげることができるのがZOZOの強み」だと（澤田社長）とした。

【ZOZO】DMでの離脱客の掘り起こし、数百億円の取扱高を生む機会学習によるレコメンドなど最近の取り組みまとめ

数百億円規模の商品取扱高が機械学習によるレコメンドから創出（画像はIR資料から編集部がキャプチャ）

また、商品取扱高は気候影響を大きく受けるということもあり、地域別・気温別にレコメンド商品を変化させるといった取り組みも実施していくという。ウェザーニューズの気象データと連携した機能も開発を進めており、「9月から実装開始をしているものの、まだ試験運用の段階」（澤田社長）。今後の活用拡大を検討していくという。

天候によるレコメンドも開発（画像はIR資料から編集部がキャプチャ）

コスメに次ぐ新たなカテゴリー拡大についても準備を進めている。現在はまだ準備中の段階としながらも、「通期の決算説明会のタイミングで何かしらの進展を発表できれば」（澤田社長）としている。

「WEAR」については、5月のリニューアル以後、落ち込んでいたトラフィックがV字回復。「ZOZOTOWN」のユーザーを増やしていくことを戦略的に進める。「中長期では、『WEAR』を『似合う』アプリと呼べるものに進化させていきたい。ファッションに関する悩みを解決できる、似合うものを提案できるようなアプリに仕上げていくのが目標。裏側のデータ及び技術のアップデートが必要不可欠。完成した先には『ZOZOTOWN』への移植を実現させることも視野に入れている」（澤田社長）としている。

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