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鈴木貴博「経済を読む目玉」

ゾゾタウンのZOZOスーツに競合他社たちが「震えている」理由…一人勝ちの始まりか

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ネット通販企業が“欲しくて欲しくてたまらなかった情報”

 要するに画像処理技術を使って、試着した服がその女性にフィットするのかどうかを、なんらかのかたちでデータ化して、そのデータを蓄積していくことで、より身体にフィットする商品を提案できるようにしようという考え方だ。

 たとえばリアル店舗の試着室にカメラと大型ディスプレイを設置して、試着した服が気に入らない場合、わざわざ他のサイズを試さなくてもCGで違うサイズの服を着た場合にどのように見えるかを表示するといった具合。いろいろなベンチャーがさまざまなソリューションを提案していた。とにかく過去2年間、アパレル業界の通販担当者はこのような技術を追い求めてきたのである。

 しかし、なかなかこれという技術は登場しなかった。私もいろいろなソリューションを実際に見て、アパレル企業の担当者とも何度も議論をしていったのだが、最終的に出た結論はアマゾンの「これを読んだ人は、これも読みます」的なソリューションが一番の解決策になるのではないかという話に至った。

 インターネット通販でアパレルを購入する女性客の購買履歴をためていきながら、「これを買った人は、これも買います」的な情報をためていけば、同じような体型で同じようなブランド志向を持つ人の傾向が把握できるようになるという考え方である。

 アパレルの場合、それを実現するにはひとつの購買データだけでは情報が足りない。体型が似ている人で、「AというブランドのXSサイズを買っている人が、よくBというブランドのSサイズも買っている」というところまで情報が絞れたら、アマゾンのフィルターと同じくらい高い確率で商品を買ってもらえるようになるのだが、その体型情報はどうやって手に入れるのかが問題になる。

 そこに出現したのがZOZOスーツである。水玉模様に特殊なドットが入った身体にぴったりの全身タイツを着て、その画像をスマホで動画にとってアップするだけで、自分の体型データをZOZOTOWNに預けることができる。そうすれば自分と同じ体型の人がZOZOTOWN上で買った商品がなんなのかがわかるので、商品をより正確に推奨してもらえるようになる。

「このブランドの場合、あなたはこのサイズがいいです」とか「このブランドは残念ですが、あなたにはフィットしないかもしれない」といったところまで踏み込んだ商品推奨ができるようになるのだ。ここでようやく、インターネット通販企業が“欲しくて欲しくてたまらなかった情報”を手に入れる完成した方法論が出現したのだ。

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