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今回のStlyleSnap機能により、お気に入りのスタイリングを、簡単にAmazonで探せるようになる。

今のアパレル購買は、KOLのスタイリングをInstagramなどで見て、直接アプリ内その商品を買える。

instagramのショッピング機能
https://digitalidentity.co.jp/blog/social/instagram/instagram-shopping-now.html

しかし、これではAmazonが儲からないので、Sparkなど画像投稿系サービスを出しましたが、昨年終了してます。

米Amazon、画像投稿SNS「Spark」を終了。2017年の立ち上げから約2年
https://japanese.engadget.com/2019/06/16/amazon-sns-spark-2017-2/

Sparkが失敗し、写真からの購買チャネルを構築するため、違うアプローチで、再挑戦してきた感じですね。
これはすごい機能だな。
雑誌などで自社商品を使ったコーディネートを露出しても、Amazonでその商品を販売してなかったら、その商品を購入しようとした人は類似品に流れる。
結果、どのメーカーもAmazonに商品を置かないことが機会損失にしかならない。
視聴者視点だとすごく便利だけど、メーカーからすると踏み絵のような機能に見える。
amazonの果敢なチャレンジだと思います。

しかし課題は「amazon上で販売されている商品から類似したアイテムを提案してくれる」という部分にありますね。

現状では、amazonのEC上では、大手のファッションブランドは出店していないので、どうしても「まがい物」になってしまいます。

「StyleSnap機能」を活かすためには、有名ファッションブランドをamazon上で購入できるように取り込むことが必須となりますね。

※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません
StyleSnap機能について。
"Webサイト、またはAmazonアプリから欲しい商品のコーディネート画像をアップロードすると、機械学習によって教育されたAIが、色、パターン、素材、細かなデザインまでをも検知して、Amazon上で販売されている商品から類似したアイテムを提案してくれる"

自分が興味ある商品(服)をアップする事で、そこに補助の役割でAIが新しい提案をしてくれる。非常に便利で嬉しい機能だが、何より"自ら自然に情報を上げる"という状態を作れてる事がサービス設計のミソであり、Amazonのアイデアの凄いところ。能動的に集まった興味関心データを貯める事が出来るという。
ぱっと見聞こえはいいが、現時点はあまり使えなさそう。

ファッションテックで難しい点は、ターゲットのユーザーが二極化されているところ。
要は、ファッションにこだわる人達はそもそもAmazonで買い物しない。一方で、決して見た目重視ではなくそこそこで満足する人達は、安価で機能面で優れているUNIQLOとかに流れる。

どちらのユーザーに合わせるまでもなく、ECの最大難点であるサイズ問題をテクノロジーで解決するのでもないやり方では、この課題を突破するのは今の時点ではなかなか難しいんじゃないかな。
Amazon.com, Inc.(アマゾン・ドット・コム・インク、/æməzɒn/)は、ワシントン州シアトルに本拠地を置くアメリカの多国籍テクノロジー企業である。電子商取引、クラウドコンピューティング、デジタルストリーミング、人工知能に焦点を当てている。Google、Apple、マイクロソフト、Facebookと並ぶアメリカの情報技術産業のビッグファイブの一つである。 ウィキペディア
時価総額
192 兆円

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