近年、オンラインショッピングが一般化し、多くの消費者がECサイトで購入するなか、特にアパレル事業者において、ECサイトでの購入品の返品率の高さに加え、ECサイトに掲載する商品画像やモデル着用画像の撮影負担が大きいといった課題を抱えています。返品率が高い理由の一つとして、EC上に掲載されている商品画像やモデル着用画像は、顧客一人ひとりの体型や雰囲気など個性に合わせた商品画像とすることが難しく、購入後に実際の商品イメージとの不一致が発生していることが挙げられます。
MIMは生成AIの技術要素を活用し、これらの課題を解決するサービスです。
サービス概要
MIMは、ECサイト上に消費者の属性情報や雰囲気などの特徴を反映した「マイモデル」がアパレル商品を着ることでバーチャル試着を可能とするだけでなく、消費者の特徴に合わせた全身のコーディネートを画像で提案するレコメンド機能が搭載されたサービスです。本サービスにより、アパレル事業者の運営するECサイトの売上向上とモデル着用画像の撮影負荷を軽減し、コスト削減を実現します。
特長
消費者の特徴を反映したAIモデルのリアルタイム生成
消費者が入力した自身の体型や髪型などの特徴をもとに、パーソナライズモデルをAIでリアルタイムに生成します。また、自身の顔写真をアップロードすることで、本人の顔を反映させたモデルの作成も可能です。これらの機能により、消費者自身にそっくりなパーソナライズモデルがバーチャルで試着します。
再現性が高いバーチャル試着
実際の商品画像を画像生成としてインプットすることで、服のシワ・光沢・透け感など、服の特徴を捉え再現性の高いバーチャル試着を実現できます。これにより消費者は実際の店舗に行くことなく、着用感や服の質感を確認できます。また、従来はECサイト上に掲載されている、組み合わせ済みのコーディネート画像しか確認できませんでしたが、MIMは自身の特徴やイメージに合った好みの商品を選択し、自由な組み合わせによる全身コーディネートの確認が可能です。
パーソナライズドレコメンド
従来のECサイトでは単品商品のレコメンドにとどまっていましたが、MIMのレコメンド機能はユーザの身長・体重だけでなく骨格タイプ・パーソナルカラーなどを合わせた全身トータルコーディネートを提案します。従来のレコメンドに比べ、消費者はよりコーディネートをイメージしやすくなります。
導入の手軽さ
ECサイトに掲載されている商品画像と着丈や袖丈などのサイズ情報を連携するだけで消費者の特徴を反映したAIモデルのリアルタイム生成を開始することができます。新たにデータを準備する必要はありません。
導入によって期待できる効果
コンバージョン率の増加
試着ができないことによる購入を控えたユーザの取りこぼし防止やアップセル・クロスセルの誘発効果が期待できます。一般的なフィッティングツールは導入によりコンバージョン率が200%増加すると言われていますが、MIMはさらに高いコンバージョン率の増加に貢献します。
モデル撮影コストの削減
アパレル事業者がECサイトへ商品情報を掲載する際に必要となる、商品を着用したモデルの撮影作業をMIMで代替することができ、モデルの撮影費といったコストの削減が可能です。
取得データの活用
これまで収集できなかったユーザの体型データや着用データを入手することが可能となり、精度の高いマーケティングや新商品の企画にデータを活用できます。
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