通販データ1万行をAIに渡したら、売上の伸ばし方まで返ってきた

通販の世界には長い間、「分析ツールを入れて、数字を見て、そこから何をするかを考える」という流れがありました。数字を出すのは道具で、何をするかを決めるのは人です。

でも、AIを使うようになって、その流れが変わり始めていると感じています。

通販データを、AIに渡してみた

以前、通販システムから出したデータを、AIに渡してみたことがあります。AIが読みやすいように整えた、最大1万行のデータです。普通なら、データ分析の専門家やコンサルタントが、数日から数週間かけて読む量です。

頼んだのは、これだけです。

あなたは優秀な通販コンサルです。 このデータを分析して助言してください。

返ってきたのは、グラフではなく結論だった

返ってきたのは、グラフや集計表ではありませんでした。最初に書かれていたのは、結論です。

このショップは、新しいお客さんより、今いるお客さんへの対応で伸びる。

理由も、はっきり書かれていました。

• お客さんの半分が、一回しか買っていない
• 何度も買ってくれていたのに、買わなくなった常連さんが300人いる
• よく買ってくれる上得意のお客さん377人への、ケアが足りない
• 店舗ごとの売上に、偏りがある
• 新しいお客さんは来ているのに、2回目、3回目と続いていない

読んでいて、正直驚きました。通販の現場で長く言われてきたことを、データの中から自分で見つけてきたからです。

何から始めるか、順番までついていた

AIは、何をすればいいかを、優先順位をつけて出してきました。

1. 初めて買った人に、2回目を買ってもらう

2回目に使える特典を付ける。使い方の案内を商品に同封する。最初の30日のうちに連絡する。LINEに登録してもらう。そういう具体的な手まで書いてありました。

2. 買わなくなった常連さん300人に、もう一度声をかける

「お久しぶりです」と送るはがき、その人の好みに合わせた商品のおすすめなどです。AIは、これがいちばん費用に対して効果が高いと言っていました。

3. 上得意のお客さんを、特別に扱う

手書き風のはがき、新商品の先行案内、特別なセット。長く付き合ってもらうための手です。

4. 長い目で見て、本当の主力商品を見つける

セットで売っている商品を分けて見直し、何が本当に売れているのかを確かめる。そこからお店の方針を立てる、という提案でした。

分析というより、相談相手だった

やることを並べるだけでなく、はがきの文面も書くし、どういう順番で連絡するかも組み立てる。これはもう「分析」というより、通販に詳しいコンサルタントに相談しているのに近い、と感じました。

欲しいのは、数字ではなく判断材料

分析ツールは、数字を見るための道具です。でも、経営者が本当に欲しいのは、数字そのものではありません。何をするかを決めるための材料です。

分析の種類がいくつあるかは、あまり大事ではないと思っています。大事なのは、分析したあとに何をするか。僕は、そこを自動化したいと考えています。

AIが、売上を伸ばす方法そのものを示せるようになってきました。通販の会社がやるべきことを、AIが先回りして教えてくれる。僕は今、そういう仕組みを、通販の基幹システムと組み合わせて作っています。