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2024年

アダストリア

生成AIを活用した社内アプリ「STAFF VOICE」で顧客の「買わなかった理由」を収集・分析。EC検索にVertex AI Searchを導入し、詳細ページ遷移率15%向上、CVR20%改善を実現。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階全社展開
使用ツールGemini、BigQuery、Vertex AI Search for retail、Recommendations AI、Imagen

背景・課題

30以上のブランドを展開するアダストリアは、顧客の「買わなかった理由」を把握することが商品開発の課題だった。ECサイトの検索精度やコンテンツ制作コストも改善が必要だった。

取り組み内容

店舗スタッフが接客後に音声で「買わなかった理由」を記録する「STAFF VOICE」アプリを開発し、GeminiとBigQueryで分析。ECサイト「and ST」にVertex AI Search for retailとRecommendations AIを導入。商品画像生成にはImagenを活用。

成果・効果

検索から詳細ページへの遷移率15%向上、CVR20%改善、撮影コスト50%以上削減

EC検索から詳細ページへの遷移率が15%向上、CVRが20%改善。商品画像の撮影コストを50%以上削減。スタッフ全員がマーケターとして機能する「全員マーケター化」を推進。

教訓・ポイント

アパレル業界ではPOSデータに現れない「買わなかった理由」の収集にAIが有効。店舗スタッフの声をAIで構造化することで、商品開発のPDCAサイクルが加速する。

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