セール頼みでCVRが伸びない
EC運用
値引き以外の勝ち筋を見つけられず、粗利を削りながら販促している。
RETAIL & EC AI
ECと小売の売上、
AIで20%伸ばします。
需要予測、レコメンド、接客自動化、在庫最適化を、売上と粗利に接続して実装します。
60社+EC・小売領域の相談想定
+35%平均CVR改善想定
+28%在庫回転率改善想定
* 表示数値はサービス説明用の想定値です（実績ではありません）
売上アップ診断（無料）VOICE
小売・EC現場の声。
在庫の山か、欠品か、両極端
ECマネージャー
需要予測、発注、販促が分断され、欠品と過剰在庫を繰り返している。
接客チャットの一次対応が回らない
カスタマーサポート
商品説明、配送、返品、サイズ相談などの問い合わせが増え続けている。
SOLUTION
小売・ECのAI、4つの解決領域。
01
需要予測
過去データ、季節性、販促予定、外部要因を組み合わせ、SKU別の需要を予測します。
02
パーソナライズドレコメンド
顧客一人ひとりの行動と嗜好をもとに、商品、訴求、コンテンツを出し分けます。
03
接客自動化
FAQ、商品説明、返品案内、サイズ相談などをAIチャットで一次対応します。
04
在庫最適化
需要予測と在庫状況をつなぎ、欠品と過剰在庫を減らす発注判断を支援します。
CASE STUDY
小売・ECの事例、4パターン。
CASE 01
アパレル
パーソナライズ施策とレコメンド改善
売上 +22%
CASE 02
食品EC
商品ページとレビュー活用を改善
CVR +35%
CASE 03
D2Cコスメ
FAQとチャットボットを最適化
CS工数 ▲45%
CASE 04
モール出店
需要予測と在庫配分を見直し
在庫回転 +28%
* 表示数値はサービス説明用の想定値です（実績ではありません）
INTERVIEW CASE STUDY
D2Cブランドの売り方を、再発明。
Q1. 導入前、どのような課題がありましたか？
セール頼みの売上構造から脱し、顧客ごとの提案を増やしたい状況でした。
Q2. 支援の中で印象的だった取り組みは？
購買履歴、閲覧、レビュー、問い合わせをつなぎ、提案の切り口を整理できたことです。
Q3. どのような成果が得られましたか？
LTVベースでCVRとリピート率が改善し、当社らしい売り方が見つかりました。
新規CVR +35%
リピート率 +42%
解約率 ▲28%
* 表示数値はサービス説明用の想定値です（実績ではありません）
PLATFORM
あらゆるEC運用と連携。
実在ロゴに依存せず、商品、受注、在庫、顧客、広告、問い合わせのデータをつなぎます。
ECカート
モール管理
POS
在庫管理
商品DB
CRM
メール配信
広告管理
アクセス解析
問い合わせ管理
レビュー管理
BI
PERSONALIZATION DEMO
パーソナライズが、CVRを変える。
Before（一律表示）
おすすめの商品
定番商品を全員に表示
同じバナー、同じ商品、同じメールで配信。顧客ごとの関心差を反映できない。
After（AIパーソナライズ）
あなたにおすすめの商品
関心に合わせて訴求を変更
閲覧、購買、属性、在庫状況をもとに、商品とメッセージを出し分ける。
Before
1.2%
After
3.8%
CVR
約3.2倍
約3.2倍
* 表示数値はサービス説明用の想定値です（実績ではありません）
FAQ
よくあるご質問
Q1小規模ECでも導入できますか？
可能です。まずは商品データ、注文履歴、問い合わせ履歴など、手元にあるデータから始められます。
Q2モール出店だけでも対応できますか？
対応できます。モール管理、広告、在庫、レビューを分けて整理し、改善しやすい業務からAI化します。
Q3需要予測の精度はどのくらいですか？
商材、データ量、季節性で変わります。最初に現状データで検証し、予測しやすいカテゴリから始めます。
Q4クッキーレス時代でも使えますか？
購買履歴、会員情報、閲覧行動、メール反応など、利用可能なファーストパーティデータを中心に設計します。
Q5インハウス運用へ移行できますか？
可能です。運用テンプレート、改善会、管理画面を整えて、社内で回せる状態を目指します。
CONTACT
御社のEC、伸びしろを可視化します。
現在の商品、顧客、在庫、広告、問い合わせデータを整理し、売上改善につながるAI化候補を提案します。