コンシューマ(一般消費者)が何か商品を買おうとするときの一連の流れの中にAIをどのように活用できるかを考えてみましょう。
現代の消費行動は単純に商品の「モノ」を手に入れるだけではなく
「コト」を合わせた体験型の満足を手に入れる傾向にあります。
購入そのもののプロセスにも大きな価値も見出しています。

店舗で商品を購入するまでの流れの中でAIの活用できる接点を探り、売り上げUPに結びつける情報の種類を整理します。
コンシューマの購買行動には無意識に様々なことを連想しながら意思決定をしていくことが特徴としてあげられます。
この意思決定に関連する情報が店舗での接客サービスや商品と購買動向を結びつける
IoTの活用と合わせた小売業の生産性向上に役立ちます。

コンシューマの消費行動の流れとAIについて~ビッグデータの分析が鍵

小売業(とりわけ物販)を考える時に大切なのは「お客様」は誰なのか?を考えることです。
日本語の「お客様」の概念は広いので、本コラムではコンシューマ=不特定多数の消費者(必ずしも購入者ではない)、
カスタマー=顧客(特定の購入者)、ユーザー=利用者として区別してとりあげます。
では靴を購入する一連の行動をみてみましょう。

ジョギングのために新しいシューズが欲しい

はじめに、コンシューマとカスタマーとユーザーをわかりやすく区別するためにいくつかの設定をします。
よくあるストーリーとしての仮説を立てます。

「子ども(ユーザー)がジョギングをするのにお母さん(コンシューマ)が新しい靴を購入しようと考えています。
休日にお父さん(カスタマー)とお母さんと子どもの3人で靴屋さん(お父さんのよく行くお店)
にジョギングシューズを買いに行こうと考えました。」

靴を買う目的(子どものジョギング用)

その靴を使用(履いた時)しているイメージ(公園の周りの遊歩道を家族で走る)

機能性(クッション性があり足を痛めない)

予算(3,000円~5,000円くらい)

デザイン(子どもの好きなレッドシューズ)

入手方法(シューズショップで試し履きをしてフィットしたものを購入)

決済手段(クレジット)

デリバリー(気に入ったカラーが無ければ配送してもらう)

チューニング(一緒に走ってからお母さんが微調整)

コンシューマはこれらの流れの中でそれぞれのファクターについてさまざまな情報を入手したいと考えます。
それぞれのシーンにまつわる情報をインターネットや雑誌、テレビなどを元に、
夕食の時などに家族でお話ししながら次の休日の予定を立てるのでしょう。

お父さんがシューズメーカーの技術者でお母さんがスポーツドクターであれば、

子どもさんは無理なく素晴らしいジョギングシューズを手に入れることが出来るでしょう。
けれども世の中はそのように上手くはいきません。

購買行動に影響を与える 「無意識的な連想」は膨大なデータ量(ビッグデータ)になります。
上記のようなお父さんお母さんでなければ購入に必要な情報の入手は大変な作業になります。
ユーザーニーズの分析とマーケット情報の関連性の解析はビッグデータをもとにしたAIの得意分野です。

「商品=モノ+コト」とユーザーエクスペリエンス(UX)が決めて

Eコマースサイトでのオンラインショッピングの商品購入に至るまでで、ユーザーがストレスを感じる5つの要素は次のとおりです。
アメリカのbtrax社のCEOのBrandon K. Hill氏の分析です。

  1. 1)購入までの時間が掛かりすぎる
  2. 2)サイトの信頼性が低い
  3. 3)正しい商品なのか自信が無い
  4. 4)多過ぎる選択肢
  5. 5)お得な買い物なのかが分からない

これは一般の購買行動にも当てはまります。(2)はショッピングサイトではなくシューズショップに置き換えて考えてみましょう。
UXの設計は数多くのAmazonをはじめ多くのショピングサイトで日々進化されながら実装されています。

問題なのは個々のサイトとコンシューマの行動が紐付けされていない点です。AIはこれを統合化できます。
商品購入で得られる満足は商品そのモノを手に入れられることもそうですが、
その商品の使用価値が最大限に高められ新しい体験ができることです。

購入の意思決定に大きな影響を与えるのは前述の(3)~(5)です。
この時に何らかのアドバイスをくれる人たちのことがコンシェルジュです。
(1)(2)はインターネットの利用で誰もが恩恵を受けています。
チャットボット(チャット~おしゃべりとロボットを組み合わせた造語)を利用して、
家族と会話しながらでも必要な情報を得ることができます。

問題なのは(1)(2)と(3)~(5)が切り離されていて、ショップのスタッフと共有化されていないことです。
(1)~(5)を統合化できるのは残念ながら人間ではありません。
AIコンシェルジュがその役割を果たしてくれます。
とりわけ、ユーザーとコンシューマ、カスタマーの連携ができるのはAIコンシェルジュです。
「お客様」とひとくくりで語っていた小売業の時代は過ぎ去りました。

コンシェルジュの役割

コンシェルジュと聞くとすぐ頭に浮かぶのが高級ホテルでの総合お世話係のことです。
もともとの語源はフランス語でアパート(日本のアパートではなく、アメリカ大統領が住んでいるようなアパートを想像してください)の管理人から発祥しています。
帝国ホテルのコンシェルジュサービスを一つの参考にしてみましょう。

  • 1)顧客に寄り添うサービスを設計する
  • 2)顧客に言われる前に事前期待を感じとって応える
  • 3)現場への権限移譲

ジョギングシューズの購入ではコンシェルジュの役割をショップのスタッフさんが担ってくれています。
お母さんお父さんの知りたい情報の補足、情報入手の支援の役割を果たしてくれています。
ジョギングコースに水はけの悪いところはないか、ジャリ道やレンガの舗道の有無や子どもの足の形、等々。
また予算の範囲内で最適な商品提案をしてくれます。
店舗内在庫と倉庫、取引先の在庫などをIoTと連携した情報をAIが瞬時にスタッフに知らせ、
お店にないものでもユーザーの手元に届く案内を可能にします。

まとめ~買い物にはコンシェルジュが必要

小売業全体で見ればその販売行為はインターネットだけでは完結できません。
圧倒的に実店舗での購買行動にささえられています。
売り上げUPのためにはショップスタッフの能力(労働生産性)を人間(従来の平均的な人間の能力)以上に高めないともうダメでしょう。
AIコンシェルジュの支援を受けたスタッフが新しい売り上げと利益を生みます。
小売業、とりわけサービスを中心とした業態ではAIを活用した質の高い接客、サービスが不可欠です。
顧客満足の向上以外には小売業が生き残るすべはもうないのです。

「AIさくらさん」はこのAIコンシェルジュの中でも、親しみやすいキャラクターを採用し
様々な商業施設をはじめ交通機関や自治体でも活躍しています。最も身近なAIコンシェルジュのひとつです。