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AI活用で顧客エンゲージメント率が27倍に。化粧品各社が取り組む事例とその効果

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前回の記事では、各国のAI開発状況を俯瞰してみた。今回は、AI技術がとくにユーザー体験という点で、美容業界でどのように活用されつつあるのか、そしてその効果はどうなのかを探る。キーワードは、「パーソナライゼーション」「顧客エンゲージメント」「スキンケア・アドバイザー」の3つだ。

AIがガイドするシームレスな消費行動

AIに主導され、人々の働き方や暮らし、交流のあり方が根本から変わる、いわば第4次産業革命が起きつつある。ロレアルのルボミラ・ロシェットCDOが「ビューティにまつわる体験を改革する」ための措置と語ったModiFace買収にみられるように、美容業界においても大企業から独立系のスタートアップに至るまで、AIによって実現される新次元のビジネス環境に乗り遅れまいと活発な動きが拡がっている。

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ビューティの分野で、顧客満足度をあげるためのAI活用にあたっては、大きく2つのフィールドが考えられる。マーケティングを含む対顧客サービスとR&Dである。

つまり、消費者に対して、商品選びから購入まで ストレスのない“シームレスな体験”を創造して顧客を獲得することと、消費者が満足する“売れる”製品やサービスの開発だ。その観点から、現在のAIはまだ黎明期にすぎず、企業が期待するパフォーマンスを叶えられないリスクがあるとして、性急すぎるAI導入は状況によっては危険であると指摘する専門家もいる。

たとえば、ECやブランドのスマートストアの店頭ディスプレイには、消費者が興味を持った商品をトラッキングして、類似品や好むであろう関連商品を表示し購買意欲を促進する機能を備えるものがあるが、この際にAIが適切な回答や対応、新しい価値観の提供ができなければ、ユーザーはイライラしたり欲求不満を覚えることもあるだろう。美容業界に適した技術やデータを持たないAIの場合、消費者を納得させるレコメンドができず、ただ単にインプットされている自社製品を並べてみせるだけになりかねない。ただし、これは裏返しにいえば、集積する情報を正しい方向性でアウトプットできるなら、AIはきわめて有効なツールになりうるということでもある。

つまるところ、AIの能力の本質とはディープラーニングにある。肌コンディションなど生体データはもとより、悩みや好み、ライフスタイルなど、AIが多様なレベルで顧客一人ひとりを学習し情報を蓄積していければ、各人にパーソナライズした製品の創造や、個々にふさわしい商品をすぐに見つけられるショッピング体験など、美容業界が求めてやまないサービスを実現することは可能だ。

では、AIはどのような場面でもっとも力を発揮するのか。すでに始められている海外事例の検証を交えつつみていこう。ここでのキーワードは3つ。「パーソナライゼーション」「顧客エンゲージメント」「スキンケア・アドバイザー」である。

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製品のパーソナライズ化

「パーソナライゼーション」が美容業界全体の世界的トレンドになっているなか、一人ひとり異なるコンディションや個別ニーズに1対1で対応するケア製品の開発が進んでいる。

Function of Beautyは、この分野の草分け的存在のひとつで、2015年からAIベースでカスタマイズした自分だけのオリジナルシャンプー&コンディショナーを提供している。ウェブサイト上に設けた髪質や髪の量など質問項目に対する顧客の回答をもとに、適切な原材料の組み合わせと量的バランスをAIが割り出して調合する仕組みで、製剤例が増えるほどAIの経験値が上がり、同時に、実際に使ってみたユーザーからの感想レビューをマッチさせると精度が高まる。いわば、AIが学習することで “進化し続ける”商品である。発売当初は1,200万としていた組み合わせの可能性は、いまでは12兆まで増大している。

同様の試みをスキンケアでおこなっているのが、カリフォルニアのベンチャーキャピタルY Combinator の支援を受けるスタートアップのProvenだ。AIとビッグデータを活用し個人の肌に特化した化粧水やクリームを提案している。同社の肝は、10万点のスキンケア製品、2万種の原材料、4,000本の科学論文や学術記事、さらには、800万件のカスタマーレビューを網羅した業界随一の巨大データベースにある。

Provenの製品を試したい人が肌コンディションなどを問うオンライン質問票に入力すると、この情報がデータベースに参照され、おすすめのデイリースキンケア法とカスタムメイドの製品が提示される。共同創業者のミン・ジャオは「消費者は化粧品を買う前に、自分にあったものを見つけるため平均45分から1時間半かけてネットリサーチをするが、そこまで時間をかけて購入した商品でも、55%の人がなんらかの不満を感じている。加えて、世に出回っている情報がとてつもない量になっている今、1人の個人が必要なすべてを見ることは不可能だとデータベースを構築した理由を語っている。

Function of BeautyやProvenは一例にすぎない。新たな企業が続々と参入している。AIのアドバイスにもとづくパーソナライズ化は、各人の目の形にあわせたアイラッシュや、日焼けのしやすさの違いに対応した日焼け止めなど、ビューティの別ジャンルの商品に波及する日もすぐだろう。同時に、AIによるパーソナライズ化が簡単になったということは、世界規模の顧客の掘り起こしにもつながる。なぜなら、人種などによる肌トーンの違いや髪質、個人的な好みに合致した商品を、個々の消費者にダイレクトに届けられるからだ。

こうしたパーソナライゼーションの進行は消費者側の意識や行動も変えるに違いない。AIの介在により、個人は自分のインフォメーションをインプットすることでカスタムメイド製品づくりの共同制作者となり、また、そのカスタマーフィードバックは、製品の出来上がりというアウトプットに大きな影響を及ぼすことになる。人々はドラッグストアの棚に並んだ“万人が使える”大衆的な商品に満足できなくなるかもしれない。

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チャットボットでの顧客エンゲージメント

SNSやEC上で顧客とのエンゲージメントを強める手段として、チャットボットが台頭している。セフォラ、エスティ ローダー、ロレアルなど大手ブランドがこぞってチャットボットを採用。カバーガールのように美容アドバイスやメイクのコツを教えるビューティポッドに力を入れ、積極的に資本を投入している企業も多い。ディオールのデイオール・インサイダーは消費者の疑問や質問に答えるカスタマーサービス的な機能とあわせて、商品紹介や美容アドバイスをおこなう。

チャットボットの利点は2つある。1つは一連のデータが完全に得られる対象者の割合を示す、いわゆる完結率が80%超と非常に高い点だ。チャットボットで顧客と対話をしているだけで膨大なデータが得られ、消費者が何を求めているのかなど自社ブランドの顧客像が正確にみえてくるので、コンテンツや製品の開発・改良に役立てられる。

2つめはその双方向性だ。ニューズレターなどEメールでのマーケティングの開封率は15%以下で、レスポンス率は2%だが、チャットボットのメッセージを読む率は約80%で、レスポンス率も40%を超えるという。(Juniper Research調べ)これは、チャットボットが消費者にとってどれだけ手軽かをあらわしている。チャットは手軽かつ気軽であり、すぐに解決策が得られなくても、企業側はこの最初の会話データをもとにより的確で個々に即したフォローアップが送れるようになる。

実際、インタラクティブなQ&Aに回答するとぴったりのギフトを提案するロレアルのチャットボット、ビューティ・ギフターはEメールより27倍の顧客エンゲージメント率を示し、セフォラは予約アシスタントボットを導入したところ、店舗でのメイクアップイベントへの予約が11%増となった。

オンラインでも店舗でもAR/VRが活躍

ビューティブランドのリテール部門ではすでにAIとAR/VRベースのテクノロジーが引っぱりだこだ。YouCamで知られるパーフェクトやModiFaceなどの技術を使用した、アイシャドウやファンデーションなどコスメを実際につけたときのイメージがバーチャルに試せるアプリを導入したグローバルブランドは、M・A・Cをはじめ枚挙にいとまがない。ただ単に使用イメージをリアルに想像できるだけでなく、セフォラのColor Matchのように、セルフィーをアップするともっとも似合う色使いのメイクアップをAIが施して提案するサービスも人気を博している。

そして今、AR体験は顧客に足を運ばせるための強力なツールとして、実店舗への進出が広がっている。百貨店のメイシーズでは49店舗の化粧品売り場に、250種類以上のメイクアップ製品が試せるYouCam Makeupのスマートミラーを配置。一方、コティ傘下のブルジョワは、世界初というARと現実を複合させたリアリティ・マジックミラーをパリの店舗に装備した。これは、顧客がミラーの前に並べられた製品、たとえば口紅などを手にとっただけで、即座にその口紅の色が唇にのせられて本当に塗ったような感じに鏡に映るという、画期的な技術である。ブルジョワによるとアンケートに答えた消費者の72%が、実体験とデジタルを組み合わせた店頭での商品選びを「より信用できる」として歓迎している。店舗側にとっても、試供品を用意する手間とコストがはぶけるとともに衛生面への配慮にもなる。

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出典:COTY

顔認証や顧客がどこを見たかを追う視線トラッキングの技術がさらに進めば、実店舗でのショッピングをより快適にすることに応用もできる。開発者たちは顔認証技術の次の段階として、対象者の表情を読み取るAIを生み出そうとしている。もし、それが実現すれば、売り場での顧客の動きをフォローして消費動向データを得るだけでなく、その人が不満そうな様子であると感知した場合、すぐに店舗スタッフを現場に向かわせて問題を解決するのも夢ではない。

AIがスキンケアのアドバイザー

現在では、美容部員のサポートを受けながら店頭でおこなわれるのが一般的である肌診断も、AIによって変わりつつある。

アップロードされたセルフィーの解析と肌状態を問う質問票をもとにAIが肌診断をして、一人ひとりにあった日頃のスキンケア方法や悩みの解消に効果的な製品を紹介するプラットフォームが登場しているのだ。その背景にあるのは、多くの人々が「何が自分に合うのかわからない」という悩みを抱えている事実がある。製品に記された原材料を読んでも、どの成分がどのように効くのか、それは自分の持つ肌の問題に適しているのか、美容のプロフェッショナルでない限り、判断するのは難しい。口コミのレビューを見ても、ある人がほめている製品が自分にも良いとは限らない。

パーソナライゼーションの項でも述べたように、AIの肌診断は蓄積されたデータから、似たコンディションの事例を見つけ出し、実際の効果を根拠に提案するところが特徴で、より精度が高くパーソナライズされた診断ができる。2016年9月にスキンアドバイザー・プラットフォームを立ち上げたOlayは、すでに400万人の利用があったといい、需要の高さがうかがわれる。

また、画像による肌の解析ではなく、DNAを解析することでスキンケアの提案をおこなうSkinGenieのような企業もある。同社はオンライン医学術誌JAMA Dermatologyの論文を例に、双子であっても各個人のDNAは異なり、さらに老化現象の60%がDNAに由来するとして、DNAレベルの診断が個別の肌の問題へのアプローチとして有用であるとしている。

AIによる肌診断を本格的にスタートしたビューティブランドはまだそう多くはない。だが、肌の質感、シミ、しわなどをより精密に分析できるAIの開発が進んでおり、消費者にとって当たり前のサービスとなる時代は遠くないだろう。SNSの発達と浸透により、消費者はどこに居てもどんな時間でも必要な情報とサービスにアクセスできることに慣れている。店頭まで出向いて肌診断を受けることを面倒に思っていた層にアピールするのは間違いない。それは、新しい市場の開拓にもつながる。

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Image: adtography via Unsplash

AIは21世紀の汎用技術として人間社会と経済活動のあり方を変容させていく。この流れが後戻りすることはまずない。じきに誰もがAIをパーソナルスタイリストとしてもち、美容やファッションにとどまらず、さまざまな暮らしの場面で、AIが算出した“最良の”提案やガイドに頼りきりになるのかもしれない。美容業界の究極の目標が、美しく健やかで幸福な人間を生み出すことにあるとしたなら、AIは人々をどこに連れていくのだろう。ひとつ忘れてはならないのは、インプットをするのはあくまで人間であり、誤ったダイレクションからは誤ったアウトプットが引き出されるということだ。

Text: そごうあやこ (Ayako Sogo)、Top Image: rawpixel via Unsplash

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