2022/12/08

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eコマースとファッションの成長にとって重要なことは何ですか?

かつてPCベースのコマースがモバイル化されるとき、商品ページやアプリ内の詳細な説明など、商品自体のコンテンツが非常に重要でした。この期間以降、モバイルコマース取引が活発になり、消費者の嗜好を満たすショッピングアプリが多数登場するにつれて、 アプリ自体のパーソナライズされたレコメンド技術の進歩はオプションではなく必要になりました。

AIレコメンドシステムを通じて顧客の嗜好に合った商品を陳列することで、コンバージョン率やロイヤルティのある顧客のイメージアップによる売上アップに大きな効果をもたらすことができるからです。

垂直コマース会社のブランディは、Upstageの推奨AIパックを導入し、インプレッションあたりのコンバージョン量を約60%増加させ、以前のモデルのみと比較して平均+150%増加しました。ブランディのデータ最適化オフィスの責任者であるWonjo Choi氏に、Upstageが推奨するAIパックの役割について詳しく聞きました。

垂直商取引会社「ブランデー」の成長の原動力

1.こんにちは、自己紹介をお願いします。

こんにちは、ブランデーデータ最適化室長の チェ・ウォンジョです。主にユーザーやリアルタイムで購入できる商品をマッチングし、購買率を高めるAI最適化事業を担当しています。

AIは 、これらのユーザーと製品を照合するために使用されます。リアルタイムのパーソナライズされた製品レコメンデーションは、ユーザーの傾向、製品カテゴリ、およびその他の属性を通じて実行されます。追加の目的として、パーソナライズされた製品の推奨事項を通じて無意味な広告費を防止することで広告効率を高め、購入者に意味のある広告のみを表示することでインタラクティブなプラットフォームエクスペリエンスを最大化するよう努めています。

2.ブランディはどんな会社ですか？

Brandyは、顧客固有の垂直コマースプラットフォームとグローバルビジネスを運営するeコマース企業です。 B2Cサービスとして、ファッションショッピングアプリ「ブランデー」、メンズショッピングアプリ「ハイバー」、ブランドファッションプラットフォーム「ソウルストア」を運営しています。

特にブランディは女性1020人向けのファッションショッピングアプリで、ファッション商品をいち早く受け取りたいというお客様のニーズに応え、 業界初の短納期サービス「ワンデイデリバリー」を導入し ました。また、サービス開始から3年で1日あたりの累計取扱高が500%増加したことで、お客様に愛されるサービスでもあります。

3.ファッション アプリケーション 市場の 競争が 激化する ファッションショッピングアプリブランドが 成長する することが できた 原動力は 何ですか？

1日配送サービスがこれほど大きな成長を遂げることができたのは、主にブランディの 物流インフラとこれまで蓄積してきた技術によるものです。

統合フルフィルメント管理システムである「FMS(フルフィルメント管理システム)」を開発・運用することで、受注から出荷までを迅速かつ正確に処理できる独自のシステムを持つことができました。

'21年下半期からは、新たな原動力となる AI最適化事業を皮切りに、データプラットフォームとしての能力を強化しています。AI最適化事業は、ユーザーの利便性向上やアプリのコンバージョン率アップ効果もあるため、売り手(=売り手)目線でもプラスのシナジーがあります。特にブランデーの広告サービスは効率が高く、開発チームと直接コミュニケーションが取れるため、出品者様から多くの好評をいただいています。今後はブランデー以外にも、ハイバー、ソウル店などへの展開も計画しています。

コマースやファッション市場が注目すべきAIレコメンデーションシステム

4.現在、アップステージとはどのような業務を行っていますか？

当社の AI最適化事業は、Upstageの重要なパートナーです。

パーソナライズされたレコメンデーションに加えて、広告のパーソナライズのレコメンデーション、他のプラットフォームのレコメンデーション、複数のページのレコメンデーションも協力しています。特に、PoCを開始し、昨年8月に開始して以来、Upstageのテクノロジーを2番目のプラットフォームであるHiberのパーソナライゼーションレコメンデーションに適用し始めました。将来的には、パーソナライズされたレコメンデーションの適用を他のページやさまざまなブランデー機能に拡大することを検討しています。

5.ブランデーで おすすめAIと データは どれほど 大きな 影響力を 持って ありますか？ファッション アプリケーションで データが 重要な 理由は 何でしょうか？

2022年の時点で、ブランデー 推奨AIとコンバージョン率が最大の焦点です。今日のスタートアップは効率が重要な市場だからです。振り返ってみると、昨年まで、eコマースプラットフォームは取引量、つまり市場シェアを目標とする業界でした。しかし今、高金利市場のために、プラットフォームがより本質的な力に焦点を合わせる時が来ました。

特に、取引金額を増やすために投入できる変動費の総額を直接的に上げる方法ではなく、 同じ変動費を費やしてもどれだけ多くの取引金額と利益が生み出されるかが現在のメタの鍵となります。

これはすべて コンバージョン率によるものです。一度買わないなら、一度買う、二度買う、それは良いプラットフォームです。マーケティング、CRM、クーポンプレイ、効率的なイベント、神から与えられたコピーライティングは重要ですが、パイの最大の部分は、アプリの電源を入れたときに 表示されるメイン画面に購入したい商品が表示されるかどうかです。 これらの分野でうまくやっているかどうかを分析するためのデータが存在します。 Upstageとの協業を強化し、さまざまな分析を通じて高度で高性能なAIを立ち上げ、コンバージョン率を高めていく予定です。

コンバージョンを増やす秘訣、アップステージが推奨するAIパック

6.ブランディでは、アップステージのレコメンドAI Packを導入する前に、どのような期待を持っていましたか？ アップステージのレコメンドAI Packの導入を決めた理由を教えてください。

AIで課題を解決するとき、 まず最初に考えるのは、モデラーやAIの専門家を通じて自社開発することです。もちろん、自社開発モデルが最もカスタマイズ可能なフィット感を持っていることに異論はありません。

しかし、AI開発チームの構築にはリソースや研究時間が膨大であるため、 過剰な費用がかかります。そのため、このような自社開発を進められるのは、UpstageなどのAI製品に力を入れている企業や、いわゆるAI戦争に突入した大企業です。

ただし、パーソナライズされたレコメンデーションの領域など、よく知られた標準化された部分では、ほとんどのパフォーマンスは、モデルアルゴリズムのパフォーマンスではなく、何をしたいかという問題に依存し 、利用可能なデータの特性を通じてデータをデータ形式でモデル化します。

やりたいことが明確で、指標やデータが揃っているので、実際のAIモデル開発は専門企業に任せることができます。 そこで、アップステージレコメンデーションAIパックを導入しました。

トラフィックとコンテキストに基づいてAIモデルを選択するAIは1つだけです。アップステージ以外にも多くのAIレコメンダーが弊社のAIモデルの開発に参加していただいていますが、アップステージは現在他社よりパフォーマンスNo.1のプレイヤーです。

これにより、Brandyでの経験を活かして、Upstageや他の参加企業に技術やパフォーマンスを知らせたり、ポートフォリオを作ったり、他の分野でも良いモデルを作ったりする効果が生まれると思いますし、さらに、BrandyはプロのAIモデルの好循環を持てる Win-Winの効果があると思います。 誰でもこの好循環の中でブランデーAIモデルを販売して挑戦することができます。

7.アップステージのおすすめAI Packは、具体的にブランディのどの部分に適用され、どのような効果がありましたか？

現在、Upstageは ブランデーのホームページにパーソナライズされたAIレコメンデーションの形で登場 しています。最近は ブランデーユーザー様とお会いする機会も多く、最近は買いたい商品が頻繁に掲載されていると聞きます。

最初にアップステージに提起した質問は次のとおりです。「インプレッションあたりのコンバージョン量の マルチタッチアトリビューションを最大化する」とは、インプレッションあたりのコンバージョン率、つまりコンバージョン量を最大化することを意味します。マルチタッチアトリビューションは、他のAIが推奨するものや社内ソリューションが推奨するものの貢献を正確に配布する方法です。これにより、他のすべてのAIモデルのパフォーマンスを集計して比較することができます。

Upstageの推奨AIパックを適用した後、総インプレッションあたりのコンバージョン値は、ビジネス開始前と比較して60%近く増加しました。これは、今年初めに始めたときに設定した+ 32%の目標のほぼ2倍です。アップステージAIモデルだけでも、以前のモデルと比較して平均+150%増加しています。

ご覧のとおり、アップステージの増加は非常に大きいですよね?現在はホーム画面と一部ページのみに適用していますが、 今後は検索ページやカテゴリページにも拡大していくため、平均インプレッションの合計あたりのコンバージョン量をさらに増や していきます。 現在、他のサービスにもアップステージレコメンドAIパックを掲載しています。

さらに、他の推奨AI企業はブランデーを比較するのに挑戦しています。誰かが来て、彼らのパフォーマンスを披露し、彼らに優れたパフォーマンスを与えた場合、私たちは地面を割り当てて使用量を増やすことができます。このアプローチは、レコメンデーションシステムのImageNet大規模視覚認識チャレンジ(ILSVRC)のように機能すると思います。実際、ILSVRCが始まる10年前、AIは人間の画像を識別する能力を超えていました。レコメンデーションなどの商業分野では、実際の企業からのライブデータとユーザーの声がパフォーマンスに不可欠であり、このように、いわゆる「 ブランデーカグル」は、パフォーマンスメトリックと適切なAIレコメンデーションのモデリングの青写真を提供できると考えています。

8.現業で 感じるために アップステージAI Packの 性能が より 高い 理由が 理由は何ですか？

アップステージは統合から始まったわけではありません。 統合前のPoC以降、EDA(探索的データ分析)やデータ検証をチームのようにたくさん行ってきました。

そのため、1 か月にわたる EDA の間に何かが起こっているという強い感覚があり、この方法でアプローチすると成功率が高いことが直感的にわかりました。実際、AIをモデル化する場合、 実際のデータをどれだけ見て、ドメインに焦点を当てるかによって、パフォーマンスに大きな違いが生じると思います。

また、このアップステージのアプローチにも感心しました。 このまま進めば非常に良い結果が得られると考え、上層側は目指す指標やデータをいち早く理解し、重要度の高いデータや手法をリサーチすることで徐々にパフォーマンスを向上させていきました。

その結果、パフォーマンスは最初から急速に向上しました。 多くの企業の中で、ドメイン知識を直接掘り下げ、データ検証から始めたのはUpstageでした。

データ分析からレコメンドAIまで、ワンチームで!

9.アップステージのおすすめAIを導入する過程で、面白いエピソードや印象に残ったことはありますか？

実際、レコメンドAIが導入されるかなり前から、EDA(探索的データ分析)を行っており、 データの検証や一貫性に関するフィードバックも受けていました 。代わりに、データを引き渡して、さらに最適化する方法を得ることができるかどうか疑問に思いました。

私たちは実際にMLチーム(機械学習)とチームのように働いたと思います。 AIソリューションSaaSを試してみるとわかるように、ドメインの知識に固執してパフォーマンスを向上させる方法でこのように働く人は多くありません。

また、私が感銘を受けたのは パフォーマンスです。通常、性能向上には2週間~2ヶ月程度かかるため、PoC期間が長く、ソリューション導入はしばらく保留されますが、 Upstageの推奨AIは、導入から2、3日近く経った頃から、分析に価値があるかという参照モデルの性能を上回り始め、他のモデルを凌駕しています。

10.推薦AIシステムの 高度化と 関連する 今後の 計画が ありますか？

ブランデーの他のプラットフォームもUpstageのレコメンデーションプラットフォームを導入しています。 テストは現在初期段階にあります。さらに、無限の推奨事項に加えて、ブランデーの他のページの品質を向上させるための検索エンジン や検索エンジンのパーソナライズなどのソリューションについても議論しています。これはすべて、すでに作成して使用したすべてのモデルとともにBanditを通じて配布され、画面内ではなく アウトサイトからの推奨事項にアップステージモデルを適用することを検討しています。

このコラボレーションシステム全体は、すべてのアトリビューションで測られるので、他のレコメンドモデルを作って研究している人が加われば、好循環に参加できると思います。

11.コマースプラットフォームブランディのアップステージを一言で表すと？

ブランディにとって、アップステージはプラットフォームのパフォーマンスを向上させるための ジョッキーです。 同時に、他の選手のモチベーションを鼓舞し、好循環を生むキープレーヤーであり仲間でもあると思います。

私は実際にステージ上で多くの人々に会いました、そして彼らは私たちの仕事を喜んで手伝ってくれます。単なるソリューション企業ではなく、共通の利益を追求できる良好な関係であると考えています。

Upstageが推奨するAI機能は、既存のモデルと競合するだけでなく、新たな好循環を生み出します。Brandyはファッションコマースプラットフォームですが、 Upstageとレコメンデーションという1つの分野でAIを開発することは良い関係になることを期待しています。

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