コンテンツオペレーションハイライト（成長の勢いを強める：銀座のデジタル化とオペレーションのハイライト）

成長の勢いを強める：銀座のデジタル構築と運用のハイライト

01. デジタル化に基づくオフラインの消費者体験の再構築

消費者心理は消費者行動に影響を与えます。消費者の満足度は、機能的価値よりも心理的に知覚される価値に大きく左右されます。心理的プロセスは観察や判断が難しいが、行動はデジタル技術を使用してユーザーの行動を研究し、オフラインの消費者体験を再構築し、消費者の心をつかむことができるため、小売業にとって最適なソリューションとなる可能性がある。

小売ブランド店舗は、販売チャネルとしてだけではなく、フルエリアの運営として位置づけられるべきです。オフラインでの消費体験を再構築し、消費者の心をつかむには、最も重要な顧客接点であるオフラインの小売店を捉える必要があります。

1. 純粋にオンライン上でサービスや体験の問題を解決することは難しく、顧客の心理的知覚価値を向上させることは不可能であるため。

2. 今日のオフライン小売店は、販売チャネルとしてだけでなく、取引、製品、サービス、体験、ブランドなどの機能を備えた、複数の属性を持つ顧客タッチポイントとして位置付けられる必要があります。

3. 消費者の心理的プロセスを観察し判断することは難しいが、その行動は観察したり判断したりすることは可能である。デジタル機能を活用して顧客の消費行動を記録および分析することで、顧客の消費動機や真のニーズに関する洞察が得られ、需要と供給のマッチング効率が向上します。コンバージョンを加速し、リピート購入を増やします。オンライン + オフライン、パブリックドメイン + プライベートドメインのフルドメイン操作を実行するには、これらすべてが十分なデジタル機能に基づいている必要があります。

02. デジタルとインテリジェントな変革こそが小売企業にとって唯一の道

1. デジタル化 1.0 の主な特徴はオンラインプロセスです。私たちの仕事は、企業内のさまざまな「ヒト・カネ・モノ・コト」を中心に展開しています。オンラインプロセスをオンラインに移行する場合、ほとんどの要件はプロセス制御、チェックポイントの設定、承認プロセスに関するものになります。プロセス制御に重点が置かれており、データはプロセスのみを記録します。非常に強力な実行特性を持っています。典型的な考え方は、ビジネスリスクの軽減を目的として ERP システムを中核とすることですが、ビジネス効率は犠牲になります。

2. デジタル化2.0の主な特徴は、データのビジネス化です。データテクノロジーを使用してビジネスに浸透し、データでビジネスを推進し、非常に強力な意思決定属性を備えています。典型的な考え方は、ビッグデータプラットフォームを中核として、ビジネス戦略に重点を置き、ビジネス効率を向上させ、コストを削減し、エクスペリエンスを強化することです。

3. デジタル化 3.0 に関しては、正直に言うと、さまざまな業界がまだその応用を模索している段階です。多くの人は、この段階を知能と定義するかもしれませんが、知能の範囲は広すぎます。デジタル化2.0とDTの段階では、電子商取引ショッピングやショートビデオプラットフォームでの自動推奨など、さまざまな業界で実際に非常に広く使用されています。 3.0 段階では、デジタル化には、先ほど述べた精神性のような特別な何かがなければなりません。最近見られるチャットGPTとAIGCは、以前のAIとは異なります。

それにもかかわらず、デジタル化 3.0 のいくつかの方向性は決定されました。ビッグモデルを中核とするデジタル化 3.0 のインテリジェントテクノロジーは、意思決定者とアドバイザーの役割を果たします。創造的なイノベーションによって推進され、強力な生産性特性を備え、漸進的な革新的価値を生み出します。これを私たちはスマートビジネスの時代と呼んでいます。

03. 小売企業におけるChatGPTの応用シナリオ

ChatGPT のような生成 AI ツールは、人間のように「考える」ことによって回答を生成するわけではありませんが、利用可能なデータセットによって定義されたコンテキストに基づいて、単純に推論して組み合わせ、最も可能性の高い「正しい」応答を生成します。ただし、小売企業は ChatGPT の「人間のようなプロンプト継続機能」を適用して、ビジネスプロセスと製品プロセスを最適化および改善することができます。

いくつかの小売企業による ChatGPT の試験を通じて、生成 AI テクノロジーが小売業界でどのような役割を果たすかを推測できたかもしれません。

含まれるもの: 1. 仮想試着室 2. AI 化粧鏡 3. ショッピングモール内のハイテクな景観 (ピアノの階段、呼吸するライト、踊る噴水など) 4. AR 大画面、ホログラフィック投影 5. インテリジェントなショッピングガイドロボット 6. スマートパーキング 7. 無人決済システム 8. データ管理 9. サプライヤー管理 10. 売上予測 11. 店舗装飾 12. 製品の写真、マーケティングポスター、写真の生成 13. ビジネスの詳細、マーケティングコピー、製品タイトルの生成 14. 仮想モデル、仮想アンカー、ワンクリックドレッシング 15. インテリジェントな顧客サービス、正確な製品選択 16. AI インテリジェントな推奨、インテリジェントな検索、インテリジェントな並べ替え、インテリジェントな価格設定 17. AI ゲーム 18. インテリジェントなサプライチェーン 19. インテリジェントなスケジューリング、インテリジェントな配布 20. インテリジェントな製品選択 21. AI ストア...

1. 顧客サービス体験の向上

1.1.インテリジェントな会話型製品検索

ほとんどの買い物客は検索バーを使用して探している商品を見つけることができますが、生成 AI を活用した会話型検索により、ユーザーの検索効率とエクスペリエンスが向上し、小売業者のコンバージョン率と平均注文額が向上します。

ブランドは、製品検索バーに ChatGPT のような A/B テストを実装して、レシピのすべての材料や衣装全体のすべての服を検索するなど、顧客が特定の製品をより効率的に見つけられるようにすることができます。

1.2.インテリジェントなカスタマーサービスチャットボット

生成 AI を搭載したインテリジェントな顧客サービスチャットボットは、複雑で魅力的な応答を提供することで従業員の作業負荷を軽減できますが、多くのチャットボットには現在 15 個または 20 個の決定ツリーしかありません。

「決定木」とは、データを分類および予測するための機械学習手法を指します。これはツリー構造であり、各内部ノードはセグメンテーションの属性 (機能) を表し、各リーフノードはカテゴリまたは値を表します。決定木学習プロセスでは、トレーニングデータに対してマルチレベルバイナリセグメンテーションを実行して決定木を構築し、最終的に決定木を使用してテストデータを分類または予測します。

しかし、高度な生成 AI 技術により、無限の会話パスを持つチャットボットの可能性が解き放たれます。また、ユーザーにパーソナライズされたインタラクションを提供し、自動チャットボットの否定的な印象を改善することもできます。

1.3 クロスセルとアップセル

生成 AI は、オンラインストアの履歴データと検索履歴に基づいて、ユーザーによりスマートなショッピングの推奨を提供できます。小売企業は現在、データ分析とユーザータグ付けを使用して消費者体験を監視および強化できますが、生成 AI を使用すると、顧客ジャーニーの次の購入ステップでパーソナライズされた推奨事項を簡単に提供できるようになります。

2. サプライチェーンの最適化

生成 AI テクノロジーとツールは、小売業者の顧客体験の向上を支援するだけでなく、特に小売業者の二次的な意思決定プロセスを加速することで、小売サプライチェーンのよりシームレスな体験のアップグレードを実現することもできます。パブリシス・サピエントのCTOであるラケシュ・ラヴリ氏は、生成AIは既存の小売技術に新たな手段を提供し、さまざまなシナリオや状況に適応して意思決定を支援できると強調した。需要の予測: 生成 AI は消費者の購買行動と需要の傾向を予測できます。これにより、小売業者は在庫とサプライチェーンをより適切に計画し、在庫過剰や在庫切れの問題を減らし、運用効率を向上させることができます。例えば、アメリカのカジュアル衣料品グループであるギャップは、人工知能の新興企業であるCB4を買収しました。CB4は、各実店舗の販売データを調べてさまざまな店舗の消費者需要を示す予測分析を行い、店舗での消費者の陳列、品揃え、サービス、体験を向上させています。同時に、在庫過剰となっている商品を検知し、購入提案を行うことで店舗の売上向上にもつながります。

2.1、ユーザーパッケージのインテリジェントクエリ

サプライチェーンにおける最大の疑問は常に「私の荷物はどこにあるか？」です。現在、ユーザーは、さまざまなデータベース内のパッケージノードにアクセスするには、手動で連絡するか、制限された追跡情報を使用する必要があります。会話機能を備えた生成 AI は、この質問に、エラーや混乱なく、はるかに迅速に回答できます。たとえば、ユーザーやスタッフはチャットボットに「荷物はいつ私のところに届きますか？」と明示的に尋ねることができます。または「荷物のルートを変更できますか？」などがあり、生成 AI はこれらの簡単な質問にインタラクティブに答えることができます。

2.2 輸送中の梱包構成

サプライチェーンマネージャーは現在、AI 駆動型アルゴリズムを使用してパッケージ構成を最適化していますが、生成 AI は独自のシナリオに対してインテリジェントなトラブルシューティング方法を提供できます。例えば、床に液体がこぼれそうなときや、商品を梱包するときに、商品を取り扱ったり、組み立てたり、輸送したりする作業員のためにスペースを空ける必要があるときなど、簡単な言語を使って生成 AI に解決策を尋ねることができます。

2.3.物流情報シートを生成する

生成 AI は、商品の輸送中に物流情報シートを設計する新しい方法を非常に迅速に見つけることができます。物流情報シートや情報シートが掲載されるエリアに新しい要素を追加するには、多くの変数に基づいた複雑な意思決定プロセスが必要になることが多く、エラーや非効率が生じやすくなります。大規模言語モデルは、要件に違反することなく物流情報を印刷するための新しいソリューションを生成し、意思決定者がスペースを最大限に活用する方法を見つけるのに役立ちます。

3. コンテンツを自動生成する

バックエンドの電子商取引取引では、生成 AI が小売業者のコンテンツ生成を支援できます。

3.1.一貫した製品説明を確保する

多くの小売業者は、最も魅力的なバリエーションを見つけるために、AI を使用して商品説明の A/B テストを自動的に実行し始めています。しかし、AI のコンテキスト理解における最近の進歩により、小売業者は複数の販売者間で商品説明を自動的に標準化できるようになりました。サプライヤーは、販売プラットフォーム/チャネルに非常に一貫性のない製品説明をアップロードすることがよくあります。コンテンツ作成者は、生成 AI を使用して、具体的な指示と制約を記述することで、準拠し、文法的に正しく、ブランドのトーンに沿ったプロフェッショナルな標準的な製品説明を自動的に生成できます。これにより、製品の説明を手動で記述する作業が回避され、製品情報の品質と正確性も向上します。

3.2.パーソナライズされた製品画像を生成する

ユーザーが電子商取引のウェブサイトを閲覧する場合、すべての商品写真は写真家、グラフィックデザイナー、モデル、クリエイティブスタッフによって撮影される必要があります。生成 AI により、小売業者はテキストの説明と過去の画像データに基づいて、各顧客向けにパーソナライズされた製品画像を生成できるようになります。たとえば、スポーツウェアの小売業者は、生成 AI を使用して、スウェットシャツを着た大学生の写真を自動的に生成し、19 歳の顧客を引き付けることができます。顧客がより多くの個人データを提供したり、独自のプロンプトを提供したりする場合、生成 AI は顧客のニーズとパーソナライゼーションに基づいて、さまざまな状況での製品の外観と効果を表示できます。

3.3.自動入力取引プロセス

同じアプリケーションシナリオを Web 全体に広く適用することも可能で、小売業者はサプライヤーと顧客をブラウジング (ショッピング) プロセスを通じてより迅速に誘導できるようになります。現在、電子商取引 Web サイト上のユーザーフローのほとんどは汎用的で固定されているか、タイムゾーンやユーザーの出身地などの単純な入力機能に基づいています。

生成 AI は、小売業者が各ユーザーとサプライヤーにパーソナライズされた Web エクスペリエンスを提供するのに役立ち、製品、店舗、またはユーザーの情報を自動的に入力することで、Web の閲覧とショッピングのプロセスを簡素化します。このアプローチにより、Web サイトの閲覧中の待ち時間と煩わしさが軽減され、ショッピング体験と売上収益が向上します。

シャノン・フラナガン氏は、小売業界向けの戦略コンサルティングサービスプロバイダーである Talkdesk の副社長です。彼女はまた、小売業界での ChatGPT の応用について、「小売ユーザーデータの収集を完全に変える」ことと「小売企業のクロスチャネルデータ統合を促進する」という自身の見解を示しました。

4. 小売ユーザーデータ収集の革命

Talkdesk の調査によると、ユーザーサービスインタラクションをパーソナライズするためにデータサポートを使用している企業はわずか 43% です。つまり、過去の失敗から学んで顧客体験を向上させるのではなく、ほとんどのブランドが顧客に一般的な情報や無関係な可能性のある情報を提供していることになります。以前質問があった顧客が別の質問を持って戻ってきたとします。カスタマーサービス担当者が以前のやり取りの記録を持っていなければ、同じ質問を繰り返すことになります。

AI は、深い洞察を提供し、買い物客にセルフサービス機能を提供して、人間のカスタマーサービス担当者と話をしなくても答えを見つけられるようにすることで、この状況を変えるのに適しています。ライブカスタマーサービスが必要な場合、AI は会話のコンテキストを評価し、効果的なソリューションを推奨できます。

Talkdesk の「顧客ロイヤルティの未来」レポートのデータによると、顧客との最初の接触時に問題を解決することが、企業にとって顧客ロイヤルティを高める最大の要因であることがわかっています。さらに、生成 AI は以前の会話や対話性を「記憶」できるため、AI チャットボットは関連する質問や顧客の懸念事項をすべて網羅した FAQ を自動的に生成できます。

5. 小売企業向けクロスチャネルデータ統合の促進

小売業は通常、複数のチャネルを通じて顧客とやり取りしますが、Talkdesk によると、プラットフォーム間でコンタクトセンターを統合している小売業者はわずか 14% です。すべてのチャネルにわたって統一されたサービスを顧客に提供できないことが、顧客体験とビジネス運用効率の向上に対する大きな障害となっています。生成 AI ツールである ChatGPT を使用すると、プラットフォーム間で共通する問題を特定して解決し、顧客にシームレスでパーソナライズされた体験を提供できます。

Talkdesk の最近のレポートによると、消費者の 64% は、AI によって問題がより早く解決されるのであれば、AI とやり取りする意思があると回答しています。しかし、AI インテリジェント顧客サービスに対する主な批判は常に、共感力の欠如でした。現在、生成 AI は「実際の」顧客サービスを模倣して顧客にサービスを提供できます。

一部の小売業者にとって、AI は過去の経験からあまり好まれない用語かもしれません。しかし実際には、このテクノロジーは有意義で効率的な顧客とのやり取りを生み出す鍵となります。統一されたアプローチを採用し、すべてのチャネルでのやり取りをキャプチャし、顧客データプラットフォームを組織全体の唯一の真実の情報源として使用し、顧客とのやり取りから得られた洞察をビジネスを前進させる戦略的成果に結び付けることは、小売ビジネスの成長にとって非常に重要です。

ユーザーとの会話が行われるシナリオやチャネルに関係なく、カスタマーサービスサポートは、顧客との以前の会話や補足情報に基づいてフォローアップを行い、小売企業が単なる数字ではなく個人として顧客を大切にしていることを消費者に知らせる必要があります。

6. 拡張現実（AR）と仮想現実（VR）

生成 AI を AR および VR テクノロジーと組み合わせることで、消費者にさらに豊かな仮想ショッピング体験を提供できます。消費者は AR または VR テクノロジーを使用して、仮想環境で衣服を試着したり製品を体験したりできるため、購入満足度が向上します。 Nike Fit アプリは、AR テクノロジーとコンピュータービジョン、人工知能、足をスキャンするアルゴリズムを組み合わせ、消費者が AR を通じてサイズ測定を完了できるようにすることで、ぴったり合う靴の購入を容易にします。

7. 嗅覚が優れている

メディアがこのトレンドを取り上げ始めるずっと前から、小売企業は小売業界で生成AI技術の応用を計画し始めていました。有名な小売電子商取引サービスおよび決済プラットフォームであるKlarnaは、3月にOpenAIと提携していると発表した。 Klarna は、OpenAI と提携してそのプロトコルを使用して ChatGPT の統合プラグインを構築する最初のブランドの 1 つとして、ショッピングの提案やインスピレーションを求めるユーザーに厳選された製品の推奨を提供し、Klarna の検索および比較ツールリンクを通じてこれらの製品を購入することで、高度にパーソナライズされた直感的なショッピング体験を提供します。

04. 小売業の実務におけるAIの応用

Qiandama の適用シナリオを見てみましょう。実際の作業では、どの領域に運用上の問題があるかを分析する必要があることがよくあります。 chatgpt4 から回答を得てみてください。ステップ 1: 次のように質問します: どの領域に動作上の問題があるか教えてください。 Chatgp4は次のように答えました。ステップ 2: 直感的にわかりにくいと感じた場合は、視覚化できるかどうか尋ねます。 Chatgpt4 はコンテンツを視覚的なチャートに整理します。

ステップ 3: より明確にしたい場合は、テクノロジーを利用して視覚的なチャートに移動平均を追加できます。

ステップ 4: 画像がより鮮明に見えると思われる場合は、平均線の下の領域を赤でマークし、領域の名前をリストアップするように依頼します。（下図参照）

上記の図の統計的効果は、私たちの現実世界で一部のデータアナリストが行う作業よりもさらに優れています。最も重要なことは、たった 1 分で 4 つの質問/リクエストが行われたことです。 ChatGPT は実装コードも提供しました。 AIビッグモデルは人間の脳の認知を研究する方法を採用し、ニューロンの接続メカニズムを利用して知能を実現します。 Googleは2022年8月に、モデルの精度とモデルパラメータサイズの関係に関する論文を発表しました。この論文では、モデルパラメータサイズが一定の閾値に達すると、特定の問題に対するモデルの精度が急激に向上することが示されました。

OpenAI の調査では、モデルパラメータのスケールが指数関数的に増加すると、モデルのパフォーマンスが直線的に向上することも示されています。

GPT-4 が現在到達した高度は、最終的な高度からは程遠いものです。 GPT-4 のパラメータ数は 1.8 兆個ですが、これは人間の脳の数百兆個の神経接続からはまだ数桁離れています。 chatgpt4 の現在のパフォーマンスは、多くの人の期待を上回っていると思います。 GPT パラメータの数が人間の脳内の神経接続の数にいつ追いつくのか、またそれがどの程度に達するのかはまだ不明です。

05. AIGCツールを使用してアプリケーションシナリオの動作を実現する方法

インターネット時代において、コンテンツ制作は、制作役割の変革とコアリンクが進化し続けます。デザイン、コンテンツ、ショートビデオのライブストリーミングなどの面では、AIツールを使用できる人が、AIツールを適用できない人に取って代わります。コンテンツ制作は、PGC から UGC、そして AIGC へと進化してきました。人々は、コンテンツの消費者から主要なコンテンツ制作者、そして二次的なコンテンツ処理者へと役割を交換してきました。

AIGC Midjourney&FireFly、Stable Diffusion、Fabrie AIなどのインテリジェントAI描画生成ツール、背景切り替え、モデリング、AI支援設計ツールなどを適用します。たとえば、Guangzhuang GroupはMidjourney+Runwayを使用してデジタルライフKha'Zixを作成しました。 5 夜をかけて、MidJourney で 693 枚の写真、Gen2 で 185 枚の写真を生成しました。最終的に60ショットが選択され、編集されました。

データ統計分析CSV-Claude2、GPT3.5、AIアシスタント（社内顧客サービス）、およびさまざまなシナリオのニーズに基づく消費者（プラットフォーム）を使用して、ターゲットマーケティングコピー、コピーとショートビデオスクリプト、爆発的なビデオの分解と生成、デジタル人物+ライブブロードキャストルームなどを生成することもできます。プライベート展開とトレーニングを通じて、AIシナリオのアプリケーションと改善を実現できます。

06. 結論: 小売企業におけるAI応用のいくつかの焦点

1つ目は、大規模な民営化モデルの構築（販売、財務、人事などのコアデータのインタラクティブ生成を含む）、次にマーケティング分野でのAIコンテンツ制作（二次イノベーションの位置付け）、3つ目はインテリジェントカスタマーサービスのトレーニング（社内ポリシーとシステム、外部マーケティングカスタマーサービス）、デジタルヒューマン+ AIライブブロードキャスト、4つ目は運用とメンテナンスの位置付けの転換（大規模なモデルの展開とトレーニング機能を含む）、5つ目はコンプライアンスに基づいてAIアプリケーションが「離陸」すること、6つ目はAIGCに基づいて各ブランドの生産、供給、マーケティングをやり直す価値があること（幅広い、低コスト、高効率）。

デジタル時代において、人工知能の発展は急成長を遂げており、消費財や小売業を含むあらゆる分野に深く浸透し続けています。人工知能技術は企業に大きなチャンスをもたらしただけでなく、ビジネス能力の変革、ビジネスプロセスの最適化、意思決定モデルのアップグレードなど、広範囲にわたる破壊的な変化と前例のない課題ももたらしました。競争が激しく、消費者行動が変化する市場環境において、消費財企業は、AI によって引き起こされる将来のショックに敏感かつ柔軟な姿勢で対応し、将来の波の背後にある潜在的な機会を事前につかむ必要があります。

今後、企業はクリエイティブコンテンツ、メディアの多様性、デジタル変革、チャネルモデルの変化といった大きなトレンドに直面することになります。同時に、自動化、高度なパーソナライゼーション、動的な透明性を通じて企業全体の運用効率を向上させるために、エンドツーエンドの統合が必要になります。このトレンドによって引き起こされた変化は、ブランドに前例のない改善の機会も提供します。ブランドは、次のような機会を捉え、事前に力を蓄え、変化を受け入れる必要があります。