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導入事例 株式会社コナカ様


AIレコメンデーションのイメージ画像


従来の課題


従来、服を買うことの楽しさは、実店舗を訪れ、自分の好みに合わせていろいろなコーディネイトを試したり、店員と会話をしながら理想とする自分のファッションをイメージできることでした。しかしながら、コロナ禍によってそれは一変してしまいました。

実店舗に訪れるお客様は減少し消費者の購買行動はリアルからネットへと移行しましたが、Webサイトに機械的に表示される商品だけでは理想とする自分のファッションをイメージすることが難しく「服を買うことを楽しむ」という体験が少なくなってしまいました。



Arithmerによる解決

AIレコメンデーションのアプリイメージ



4 Big data x 3 AI algorithm によって実現する、

個人の嗜好に合わせた最適な提案


こういった課題を解決すべく、コナカ様とDX推進の為のパートナーシップを組み、Arithmerはついに、一人ひとりに完全にパーソナライズしたAIレコメンドシステムを完成させ、リリースすることになりました。

Arithmerの開発した「AI エージェント」が24時間SNSを監視し、個人を特定しない形で世代を始めとするさまざまな属性に応じたリアルタイムなトレンドを把握。ここに「AIプロファイリングエンジン」が、SUIT SELECT保有の数百万人の顧客属性データ・購買データ・アプリユーザーのデモグラフィックデータと併せて解析することで、顧客のパーソナルプロファイルをよりリッチなものにしレコメンドの機能を向上を図ります。

さらにSUIT SELECTのスタッフが構築した2億4,752万通りのコーディネイトセオリーを「 AI レコメンド コアエンジン」に組み込み、今まで店頭の販売員にしかできなかったコーディネイトレコメンドを、アプリ上で実現しました。これによりユーザーは手元のスマートフォン上で気軽にコーディネイトを楽しむことができるようになり「服を買うことを楽しむ」というコロナ禍によって少なくなってしまった体験を取り戻すことができます。



4 Big data x 3 AI algorithm


3つのAIエンジンがユーザー一人ひとりの個性に合わせた商品レコメンデーションをお届けします。

AIレコメンデーションの仕組み画像




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