AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から「ECでAIのサイズ推奨を入れるべきだ」と急かされています。靴のサイズを自動でおすすめする、そんな論文があると聞きましたが、正直ピンと来ないのです。これって要するに顧客が返品しないための仕組みという理解で合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言うと、この研究は『購入履歴を使って靴の適切なサイズを推奨する実運用向けの手法』を示しています。つまり返品を減らし、顧客満足を上げ、物流コストを下げることを狙っているんですよ。
なるほど。しかし、我々のような老舗だとブランドごとにサイズ感がバラバラで、しかも商品データに幅やアーチなど重要な情報が欠けている場合が多いのです。そんな欠けだらけのデータでも本当に動くのでしょうか。
素晴らしい観点です！この研究では、直接のサイズ情報が足りない場合でも、ユーザーの共購入（co-purchase）データを利用してブランド間の関係性を確率的に推定します。要点を3つにまとめると、1) 実データでの運用性、2) ブランド間の関係を推定する手法、3) 購入履歴を活かすことで未知ユーザーにも対応、です。
実運用に使える、ですか。じゃあ新規顧客、つまりこのプラットフォームでの過去購入が全くない人にも使えるのですか。投資対効果がよく見えないと承認できません。
良い質問ですよ。研究は新規顧客向けに、ブランドとブランドの類似性を推定することで代理の推奨を行っています。つまり過去購入が無くても、既知のブランド間マッチングから近いサイズを推定できるのです。投資対効果の観点では、返品率低下や顧客満足の向上が直接的なメリットになります。
実際に導入するときはどれくらいのデータが必要ですか。例えば我が社は商品点数は多いが取引量が少ないカテゴリもあります。データ希薄な場合に失敗したら困ります。
ご心配はもっともです。論文では大規模なEコマースの実データを使い、共購入の頻度が低いブランドに対しても確率的手法で補完する工夫を示しています。要点は三つ、データの偏りを認識すること、既存の共購入データを最大限活用すること、そして小さなパイロットで運用検証を行うことです。
導入の運用負荷も気になります。現場のスタッフや商品登録担当に追加の負担をかけずに済むのでしょうか。システムが複雑そうだと現場の反発を招きます。
大丈夫、運用面は重要なポイントです。論文のアプローチは既存の購入履歴を使うため、新たに商品情報を増やす必要があまりありません。最初はバッチ処理で結果を出し、段階的にリアルタイム連携へと移行できる運用設計が可能です。実務での導入フローも設計できますよ。
最後に一つだけ。これって要するに、我々の過去の販売データから『このブランドのこのサイズは別ブランドのこのサイズに近い』と学ばせて、新規顧客にもそれを適用することで返品率を下げるということですか？
その理解で全く問題ありません！素晴らしい要約です。ポイントは、ブランド間の関係をデータで埋め、既存の顧客データと組み合わせて推奨を行う点です。大丈夫、一緒にパイロット計画を作りましょう。
分かりました。では私の言葉でまとめます。過去の購入データを元にブランド同士の『サイズ関係性』を確率的に学習して、新規顧客にも適切な靴のサイズを示せるようにする。結果的に返品が減りコスト削減につながる、ということですね。
