自ら回り続ける ECサイト
放置される買い物かご、勘に頼った在庫、「注文はどこまで進んでいますか」という問い合わせであふれるサポート窓口。AppXcessは、オンラインストアと、その裏側で働くインテリジェンスをあわせて構築し、誰かが見張っていなくても販売が回り続けるようにします。
自動化する領域
ストア全体誰のために構築し、何が必要か
4種類の企業が、同じ課題をそれぞれ異なる形で抱えて相談に訪れます。
ECブランド・D2C
顧客獲得コストは上がり続け、利益はクリック後に何が起きるかで決まるようになっています。
パーソナライズとAIレコメンドで、すでに費用をかけて集めたトラフィックの購入率を高めます。
小売企業
在庫は店舗・倉庫・オンラインに分散し、3つの数字が互いに一致しません。
需要予測AIと、全チャネルを通した単一の在庫状況。
エンタープライズEC
規模が小さいうちは回せていた手作業の工程が、注文量に追いつかなくなっています。
注文量が増えても耐えられる注文自動化と不正スコアリング。
マーケットプレイス
出品者は多く、商品登録の品質はばらつき、不正はルールを更新する速度より速く入り込みます。
カタログインテリジェンスと、全出品者を横断する適応型の不正検知。
オンラインストアだけでなくその裏側で働くインテリジェンスまで
ストア自体はECサイト構築だけでも作れます。EC AI活用が生む違いは、公開後にストアが自力でこなす仕事にあります。
買い物客は、存在しない「平均的な顧客」に合わせて組まれたカタログを見せられます。
行動データをもとに、マーチャンダイジングとAIレコメンドが買い物客ごと・セッションごとに調整されます。
MDが毎週ルールを手直ししなくても、ストアの購入率が着実に高まります。
仕入れの判断が、前シーズンの実績とスプレッドシートに頼っています。
予測モデルが、貴社の販売履歴・季節性・リードタイムを読み解きます。
在庫を記憶ではなく需要に基づいて計画でき、その根拠も確認できます。
問い合わせ量が注文に比例して増え、成長のたびに人員が必要になります。
アシスタントが貴社のデータをもとに注文・返品の定型的な問い合わせを解決し、それ以外は担当者へ引き継ぎます。
注文が増えても、サポートの負担がそのまま増えることはなくなります。
不正を弾くルールは固定される一方で、不正の手口は変わり続けます。
固定のルール一覧と照合する代わりに、注文・決済のパターンから学習するスコアリングを用います。
正常な顧客が誤って拒否されることが減り、新しい手口はより早く捉えられます。
EC AI活用の事例と変わること
AppXcessのECソリューションが真価を発揮する6つの領域です。領域ごとに、課題、それに対して構築するもの、ビジネス面で変わることを整理しました。
パーソナライズ
すべての訪問者が同じトップページを見るため、特定のカテゴリーを目当てに来た買い物客も自分で探し回らなければなりません。
閲覧履歴と購入履歴に合わせて変わるマーチャンダイジングで、最初の画面にその買い物客が実際に求めそうな商品を映し出します。
訪れてから買いたい商品にたどり着くまでの手順が減ります。
AIレコメンド
クロスセルの商品は昨年ルールを決めた担当者が選んだままで、その後見直されていません。
貴社のカタログで実際に一緒に売れる商品を学習してレコメンドし、手動の見直し周期を待たず、顧客の行動が変わるたびに更新します。
誰も手を回せないカテゴリーも含め、関連商品がひとりでに表示されます。
需要予測AI
在庫を前シーズンの実績と勘で発注するため、人気商品は品切れし、売れ行きの鈍い商品は倉庫に積み上がります。
貴社の販売履歴・季節性・リードタイムに基づいて需要を予測し、商品ごとの不確実性も隠さずに示します。
仕入れの判断を単一の数値ではなく予測の幅に基づいて行え、重要な商品の品切れが減ります。
カスタマーサービスの自動化
問い合わせの大半は、注文・返品・配送日に関するいくつかの同じ質問です。
アシスタントが貴社の注文データとポリシーデータをもとにこうした質問に答え、通常と異なる問い合わせは必要な文脈をまとめて担当者へ引き継ぎます。
担当者は人が対応すべき案件に時間を使え、日常的な質問には深夜2時でも回答が返ります。
不正注文の検知
リスクの高い注文を固定のルールで弾くため、実在の顧客がブロックされ、新しい不正の手口はすり抜けます。
注文・決済・行動のシグナルを合わせて読むスコアリングで、ルール1つに該当しただけで拒否せず、本当に疑わしい注文だけを審査対象として保留します。
誤って断られる正常な顧客は減り、疑わしい注文は出荷前に止めます。
注文自動化
ストア・倉庫・配送業者の間で注文を手作業で受け渡すため、引き継ぎのたびに注文を取りこぼす恐れが生じます。
注文の振り分け、出荷処理、配送業者への引き渡しをエンドツーエンドでつなぎ、例外は機械的に処理せず担当者に知らせます。
EC自動化により、受注から出荷まで誰もデータを再入力する必要がありません。
ECビジネスを拡大する準備はできていますか？
今、ストアのどこで損失が出ているか（購入率、在庫精度、問い合わせ量、手作業の注文処理など）と、現在お使いのプラットフォームをお聞かせください。自動化できる範囲と、第一フェーズに含める作業を整理してご提案します。