AI分析– tag –

返品やキャンセルには、サイズが合わない、イメージと違う、到着が間に合わない、注文を間違えたなど複数の理由があります。件数だけを見ても、どこを改善すべきかは分かりません。 AIは、自由記述の理由を分類し、頻出する言葉や商品ごとの傾向を整理する...

商品ページやSNSの文章を作るとき、『誰に伝えるか』が決まっていないと、内容が広く浅くなります。そこで使われるのが、ターゲットやペルソナの設定です。 AIを使えば、お客様像の整理や、考えられる悩みの洗い出しを効率化できます。しかし、AIが作った...

ECの売上を改善したいとき、競合ショップの価格や商品ページを見ることがあります。しかし、何となく見比べるだけでは、値下げやデザインの模倣に偏りやすくなります。 AIは、複数の情報を同じ項目で整理し、違いや共通点をまとめる作業に活用できます。大...

商品レビューには、購入を決めた理由、使って良かった点、分かりにくかった情報、不満や要望が含まれています。しかし、件数が増えるほど、一件ずつ読んで傾向を整理することが難しくなります。 AIを使えば、レビューを話題ごとに分類し、繰り返し出てくる...

商品レビューには、購入を決めた理由、使って良かった点、分かりにくかった情報、不満や要望が含まれています。しかし、件数が増えるほど、一件ずつ読んで傾向を整理することが難しくなります。 AIを使えば、レビューを話題ごとに分類し、繰り返し出てくる...

商品をカートへ入れたお客様が、購入を完了せずに離れることをカゴ落ちと呼びます。送料が後から表示された、入力項目が多い、希望する決済方法がない、画面が使いにくいなど、原因は一つではありません。 AIは、購入ステップ別の数字、問い合わせ、アンケ...

在庫が多すぎると保管や値下げの負担が増え、少なすぎると販売機会を逃します。AIによる需要予測は注目されていますが、過去の数字だけで未来を正確に当てられるわけではありません。 新商品、急な流行、天候、広告、価格変更、欠品など、販売数に影響する...