ZOZO(=ゾゾ)は、購入前の顧客接点を強化する。一環として、5月9日にファッションコーディネートアプリ「WEAR(ウェア)」をリニューアル。AIを活用したファッション診断機能や、AR(拡張現実)によるお試しメイク機能を実装するなど、”似合う”が探せるアプリに進化させた。「WEAR」の刷新にもつながった体験型店舗「niaulab(似合うラボ)by ZOZO」の成果も出ているという。
ゾゾの2024年3月期の商品取扱高は前年比7・1%増の5369億円(その他商品取扱高を除く)、ゾゾタウン本店とヤフー店のアクティブ会員数は1100万人に上る。
主力事業で強さを発揮しているものの、「今後の成長に向けては『ゾゾタウン』での販売だけでなく、上流を押さえることが大事」(澤田宏太郎社長兼CEO)とし、2年前に追加した「ワクワクできる”似合う”を届ける」という経営戦略に沿って、消費者がファッションアイテムを購入する前の情報収集や、自分に似合うものを探す段階での接点作りを強化している。
その取り組みのひとつが、昨年2月に始動したパーソナルスタイリングサービス「似合うラボ」で、AIとスタイリストのノウハウを組み合わせることでラボ体験者一人ひとりに似合うスタイリングを提案してきた。
ゾゾによると、今年4月までに「似合うラボ」には11万人の応募があり、約1000人が体験。満足度は10点満点で平均9・2点と高く、96・6%の体験者が「似合うが見つかった」と答えた。
体験者のその後30日間の行動を分析すると、「ゾゾタウン」への訪問頻度は約1・5倍、購入金額は約2倍に増えており、「広告投下で同様の効果を得るのは大変なこと」(澤田社長)と強調する。
”似合う”の解明については、ラボ体験者との会話や体験後に実施したヒアリングの分析結果から、現時点における同社なりの”似合う”を構成する要素として、「ジャンル」「味付け」「与えたい印象」「体型の悩み」の4つを導き出した。
例えば、「きれいめ」(ジャンル)、「あっさり」(味付け)、「清潔感」(与えたい印象)、「肩幅が狭い」(体型の悩み)など4大要素の中身と各要素を重視する度合いは人それぞれのため、これらを組み合わせることで、その人の”似合う”が見つかるという。
「WEAR」のリニューアルに際しては、”似合う”構成要素の「ジャンル」部分をファッション診断コンテンツに反映させた。
好みの傾向をグラフで表示
「WEAR」はリアルのコーデから最新のトレンドを知ることができるアプリで、今回、ゾゾは「WEAR by ZOZO」としてリニューアル。ファッションの好みのジャンル傾向が分かる「ファッションジャンル診断」機能と、インフルエンサーなどが登録したフルメイクデータをARで自分の顔に乗せて試すことができる「WEARお試しメイク」機能を新たに提供する。
「ファッションジャンル診断」は、アプリ初回起動時の診断画面に表示されるコーデ画像の中から、好みの画像を5枚以上、最大40枚まで選ぶことでAIがユーザーの好みを診断する。
診断結果はガーリー、ナチュラル、モードなど12種類のファッションジャンルの中から最大3ジャンルで構成される円グラフで表示する。好みのジャンル傾向は144パターンとなり、円グラフ内の各ジャンルはパーセンテージまで落とし込むことでユーザーが意識していなかった好みを発見できる。
「WEAR」に投稿されている1400万件以上のコーデ画像もそれぞれジャンル傾向が分析されているため、診断結果画面からユーザーの好みのジャンル傾向とグラフの構成が近いコーデを検索できるほか、コーデ検索の絞り込み機能では最大3つのジャンルを任意で選択し、選んだジャンルで構成されたコーデの検索も可能だ。
アプリのホーム画面は診断結果や閲覧履歴をもとにパーソナライズされ、ユーザーの好みに近いコーデをレコメンドする。
フルメイクをARでお試し
今回、「WEAR」ではメイク投稿ができるようになった。これまで「WEAR」が提供していたファッションコーデ投稿と同様に、メイク投稿では使用したコスメをタグ付けして画像や動画を投稿できるため、「ゾゾタウン」で販売している商品はメイク投稿詳細からスムーズに購入可能だ。
また、メイクをした顔をスマホで撮影することでARのメイクデータとして登録する機能や、登録されたメイクデータをARで自分の顔に乗せて試せるサービスもスタート。ARメイクは好みの濃淡に調整することや、ボタンひとつで試着のオンオフを切り替えることができる。
リニューアル時点では若年層から支持されている80人のインフルエンサーのフルメイクを含む約500種類をARで試すことができ、順次、追加予定だ。
なお、リニューアルに合わせて「ゾゾタウン」とのデータ連携を強化。ユーザーは「ゾゾタウン」のIDと「WEAR」を連携すれば、「ゾゾタウン」でお気に入り登録しているブランドのコーデや、過去に購入した服を使用したコーデを「WEAR」で簡単に探せるようになるため、「ゾゾタウン」を使えば使うほど、「WEAR」の体験がリッチになる。
ファッション特化を磨く、対話型AIがアドバイスも
【ゾゾの澤田宏太郎社長が語る 上流の囲い込み戦略とは?】
「WEAR」のリニューアルを実施したゾゾの澤田宏太郎社長兼CEOに、ファッションの上流を囲い込む戦略の現状と展望などを聞いた。
◇
――「WEAR」は昨年10月に10周年を迎えた。
「『WEAR』の立ち位置はほとんど変わっていないが、外的環境がだいぶ変わったので、それに合わせて進化してきた。当時から(写真・画像投稿の)SNSの拡大は予想していたので、商品を買うよりも前の段階、上流を押さえることが大事だと思って『WEAR』を運営してきた」
――インスタなどが急成長した。
「全方位的なジャンルを扱うSNSが大きく成長し、『WEAR』としては少しハンデを負った。次のステップを議論する中で、2年前に経営戦略に追加した『ワクワクできる”似合う”を届ける』という大きなテーマとうまく合致した。これからはファッション特化のSNSという特徴をより研ぎ澄ますことが重要で、そのためのコンセプトとして”似合う”が武器になると判断し、今回のリニューアルに至った」
――「似合うラボ」は約1年が経った。
「『似合うラボ』の成果としては、当社が考える”似合う”の構成要素が分かったことと、想像以上に利用者が喜んでくれていることだ。1年強で約1000人に体験してもらい、満足度は(10点満点で)平均9・2点と高いし、利用者の『ゾゾタウン』への訪問頻度が1・5倍になったり、購入金額が倍増したりと商売にもつながった」
――「似合うラボ」を広げる考えは。
「『似合うラボ』はあくまで実験店舗で、仮説を検証することとデータ軸を見つける場所という位置づけのため、現状の『似合うラボ』を多店舗展開することはない」
――「似合うラボ」のサービス貢献度として、スタイリストではなくAIの割合を高めることがビジネスとしては必要だ。
「そのためにすべきことはたくさんあるが、AIの貢献度がスタイリストを上回るのは簡単なことではない。”似合う”を構成する要素を特定しても、その構成比などは人それぞれなので、『似合うラボ』を体験する前にどれだけ情報を集められるかがカギになる」
「現状は、スタイリストが対面で利用者と会話をしながら”似合う”を構成する要素と構成比を探っているが、事前に聞くことができればオンライン上でも展開可能となり、『WEAR』のファッションジャンル診断により反映させることや、『ゾゾタウン』にも導入できるようになる」
――次のステップについては。
「次のステップとして重要なのが体型・外見データの取得だ。外見を見て似合うものを見つけるのもひとつの答えだが、それに納得してくれる人は意外に少ない。そのため、その人の趣味・嗜好や内面、なりたい姿などを大事にしながら提案するのがベースになるが、一方で外見情報は無視できない。例えば、高身長の人にはこういうシルエットやスタイルが似合うといったセオリーを組み込んでいく必要がある」
「その際、身長や体重といった体型の情報だけでなく、顔のタイプ分類やヘアスタイルなども大事で、それらの情報を”似合う”のアンケートに加えていくのがひとつのステップになる。もうひとつは、スタイリストのようにAIが対話をしながら利用者の好みを探ったり、ちょっとしたアドバイスをしてあげたりできればいい。例えば、『シャツは一番上と一番下のボタンを開けた方が大人っぽく着こなせますよ』など、スタイリストのテクニックも『似合うラボ』で蓄積している。そういうことをAIにしゃべらせることが必要になるが、対話ロジックのような部分は生成AIの領域になるので、もう一段の技術的なハードルがある」
――上流の囲みには「FAANS(ファーンズ)」も重要な役割を担いそうだ。
「ショップスタッフの販売サポートツール『FAANS』はコーデ画像を投稿する機能だけでなく、『ゾゾタウン』では買わずに実店舗で試着してから買いたい人などが『ゾゾタウン』上で気になる商品の店舗在庫を確認し、取り置き予約をして来店すると、ショップスタッフが『FAANS』上で消し込み処理を行っている」
「『FAANS』のデータを分析すると、ブランド実店舗の在庫を『ゾゾタウン』上で見た人は、その後の『ゾゾタウン』へのアクセス頻度がほかのユーザーと比べて高まることが分かっている。在庫を調べるのに便利だから使っていて、実店舗でしか買わない人もいるが、訪問頻度が増えれば『ゾゾタウン』で購入する機会も増える。現状では『ゾゾタウン』上で在庫確認ができるブランドの店舗数が多くはないので、対象店舗を増やしていく」
――「似合うラボ」や「WEAR」で”似合う”の提案を行い、商品の実物を確認したい人は「FAANS」でサポートできるなど、上流を囲い込むインフラが整ってきた。
「インフラはそろった。『FAANS』は目立たないが大事なツールだ。このツールをショップ店員さんがひとり1台持つことの意義はすごく大きくて、今後、そこに新しい機能を載せていくこともできる」
ゾゾの2024年3月期の商品取扱高は前年比7・1%増の5369億円(その他商品取扱高を除く)、ゾゾタウン本店とヤフー店のアクティブ会員数は1100万人に上る。
主力事業で強さを発揮しているものの、「今後の成長に向けては『ゾゾタウン』での販売だけでなく、上流を押さえることが大事」(澤田宏太郎社長兼CEO)とし、2年前に追加した「ワクワクできる”似合う”を届ける」という経営戦略に沿って、消費者がファッションアイテムを購入する前の情報収集や、自分に似合うものを探す段階での接点作りを強化している。
その取り組みのひとつが、昨年2月に始動したパーソナルスタイリングサービス「似合うラボ」で、AIとスタイリストのノウハウを組み合わせることでラボ体験者一人ひとりに似合うスタイリングを提案してきた。
ゾゾによると、今年4月までに「似合うラボ」には11万人の応募があり、約1000人が体験。満足度は10点満点で平均9・2点と高く、96・6%の体験者が「似合うが見つかった」と答えた。
体験者のその後30日間の行動を分析すると、「ゾゾタウン」への訪問頻度は約1・5倍、購入金額は約2倍に増えており、「広告投下で同様の効果を得るのは大変なこと」(澤田社長)と強調する。
”似合う”の解明については、ラボ体験者との会話や体験後に実施したヒアリングの分析結果から、現時点における同社なりの”似合う”を構成する要素として、「ジャンル」「味付け」「与えたい印象」「体型の悩み」の4つを導き出した。
例えば、「きれいめ」(ジャンル)、「あっさり」(味付け)、「清潔感」(与えたい印象)、「肩幅が狭い」(体型の悩み)など4大要素の中身と各要素を重視する度合いは人それぞれのため、これらを組み合わせることで、その人の”似合う”が見つかるという。
「WEAR」のリニューアルに際しては、”似合う”構成要素の「ジャンル」部分をファッション診断コンテンツに反映させた。
好みの傾向をグラフで表示
「ファッションジャンル診断」は、アプリ初回起動時の診断画面に表示されるコーデ画像の中から、好みの画像を5枚以上、最大40枚まで選ぶことでAIがユーザーの好みを診断する。
診断結果はガーリー、ナチュラル、モードなど12種類のファッションジャンルの中から最大3ジャンルで構成される円グラフで表示する。好みのジャンル傾向は144パターンとなり、円グラフ内の各ジャンルはパーセンテージまで落とし込むことでユーザーが意識していなかった好みを発見できる。
「WEAR」に投稿されている1400万件以上のコーデ画像もそれぞれジャンル傾向が分析されているため、診断結果画面からユーザーの好みのジャンル傾向とグラフの構成が近いコーデを検索できるほか、コーデ検索の絞り込み機能では最大3つのジャンルを任意で選択し、選んだジャンルで構成されたコーデの検索も可能だ。
アプリのホーム画面は診断結果や閲覧履歴をもとにパーソナライズされ、ユーザーの好みに近いコーデをレコメンドする。
フルメイクをARでお試し
また、メイクをした顔をスマホで撮影することでARのメイクデータとして登録する機能や、登録されたメイクデータをARで自分の顔に乗せて試せるサービスもスタート。ARメイクは好みの濃淡に調整することや、ボタンひとつで試着のオンオフを切り替えることができる。
リニューアル時点では若年層から支持されている80人のインフルエンサーのフルメイクを含む約500種類をARで試すことができ、順次、追加予定だ。
なお、リニューアルに合わせて「ゾゾタウン」とのデータ連携を強化。ユーザーは「ゾゾタウン」のIDと「WEAR」を連携すれば、「ゾゾタウン」でお気に入り登録しているブランドのコーデや、過去に購入した服を使用したコーデを「WEAR」で簡単に探せるようになるため、「ゾゾタウン」を使えば使うほど、「WEAR」の体験がリッチになる。
ファッション特化を磨く、対話型AIがアドバイスも
【ゾゾの澤田宏太郎社長が語る 上流の囲い込み戦略とは?】
「WEAR」のリニューアルを実施したゾゾの澤田宏太郎社長兼CEOに、ファッションの上流を囲い込む戦略の現状と展望などを聞いた。
◇
――「WEAR」は昨年10月に10周年を迎えた。
「『WEAR』の立ち位置はほとんど変わっていないが、外的環境がだいぶ変わったので、それに合わせて進化してきた。当時から(写真・画像投稿の)SNSの拡大は予想していたので、商品を買うよりも前の段階、上流を押さえることが大事だと思って『WEAR』を運営してきた」
――インスタなどが急成長した。
「全方位的なジャンルを扱うSNSが大きく成長し、『WEAR』としては少しハンデを負った。次のステップを議論する中で、2年前に経営戦略に追加した『ワクワクできる”似合う”を届ける』という大きなテーマとうまく合致した。これからはファッション特化のSNSという特徴をより研ぎ澄ますことが重要で、そのためのコンセプトとして”似合う”が武器になると判断し、今回のリニューアルに至った」
――「似合うラボ」は約1年が経った。
「『似合うラボ』の成果としては、当社が考える”似合う”の構成要素が分かったことと、想像以上に利用者が喜んでくれていることだ。1年強で約1000人に体験してもらい、満足度は(10点満点で)平均9・2点と高いし、利用者の『ゾゾタウン』への訪問頻度が1・5倍になったり、購入金額が倍増したりと商売にもつながった」
――「似合うラボ」を広げる考えは。
「『似合うラボ』はあくまで実験店舗で、仮説を検証することとデータ軸を見つける場所という位置づけのため、現状の『似合うラボ』を多店舗展開することはない」
――「似合うラボ」のサービス貢献度として、スタイリストではなくAIの割合を高めることがビジネスとしては必要だ。
「そのためにすべきことはたくさんあるが、AIの貢献度がスタイリストを上回るのは簡単なことではない。”似合う”を構成する要素を特定しても、その構成比などは人それぞれなので、『似合うラボ』を体験する前にどれだけ情報を集められるかがカギになる」
「現状は、スタイリストが対面で利用者と会話をしながら”似合う”を構成する要素と構成比を探っているが、事前に聞くことができればオンライン上でも展開可能となり、『WEAR』のファッションジャンル診断により反映させることや、『ゾゾタウン』にも導入できるようになる」
――次のステップについては。
「次のステップとして重要なのが体型・外見データの取得だ。外見を見て似合うものを見つけるのもひとつの答えだが、それに納得してくれる人は意外に少ない。そのため、その人の趣味・嗜好や内面、なりたい姿などを大事にしながら提案するのがベースになるが、一方で外見情報は無視できない。例えば、高身長の人にはこういうシルエットやスタイルが似合うといったセオリーを組み込んでいく必要がある」
「その際、身長や体重といった体型の情報だけでなく、顔のタイプ分類やヘアスタイルなども大事で、それらの情報を”似合う”のアンケートに加えていくのがひとつのステップになる。もうひとつは、スタイリストのようにAIが対話をしながら利用者の好みを探ったり、ちょっとしたアドバイスをしてあげたりできればいい。例えば、『シャツは一番上と一番下のボタンを開けた方が大人っぽく着こなせますよ』など、スタイリストのテクニックも『似合うラボ』で蓄積している。そういうことをAIにしゃべらせることが必要になるが、対話ロジックのような部分は生成AIの領域になるので、もう一段の技術的なハードルがある」
――上流の囲みには「FAANS(ファーンズ)」も重要な役割を担いそうだ。
「ショップスタッフの販売サポートツール『FAANS』はコーデ画像を投稿する機能だけでなく、『ゾゾタウン』では買わずに実店舗で試着してから買いたい人などが『ゾゾタウン』上で気になる商品の店舗在庫を確認し、取り置き予約をして来店すると、ショップスタッフが『FAANS』上で消し込み処理を行っている」
「『FAANS』のデータを分析すると、ブランド実店舗の在庫を『ゾゾタウン』上で見た人は、その後の『ゾゾタウン』へのアクセス頻度がほかのユーザーと比べて高まることが分かっている。在庫を調べるのに便利だから使っていて、実店舗でしか買わない人もいるが、訪問頻度が増えれば『ゾゾタウン』で購入する機会も増える。現状では『ゾゾタウン』上で在庫確認ができるブランドの店舗数が多くはないので、対象店舗を増やしていく」
――「似合うラボ」や「WEAR」で”似合う”の提案を行い、商品の実物を確認したい人は「FAANS」でサポートできるなど、上流を囲い込むインフラが整ってきた。
「インフラはそろった。『FAANS』は目立たないが大事なツールだ。このツールをショップ店員さんがひとり1台持つことの意義はすごく大きくて、今後、そこに新しい機能を載せていくこともできる」