急成長中のファッションブランドSHEINとは？成長を支えるAI活用を解説します。
SHEINとは、中国発のファッションEコマースです。節約志向のZ世代をターゲットとすることで、今やファストファッションの巨頭となりました。このSHEINの急成長の裏には、彼らの積極的なAI活用があり、今回はSHEINのAI活用について解説していきます。
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SHEINとは
時価総額は、H＆MとZaraを合わせた価値よりも高い、1000億米ドル
2022年4月に実施した資金調達ラウンド（シリーズF）では、時価総額1000億ドル（約12兆3000億円）の評価を受け、15億米ドル（約1兆9000億円）と調達しました。これは、H&MとZARAを合わせた価値よりも高く、世界でもイーロン・マスクがCEOを務めるSpaceX社とTikTokを運営するByteDance社に次ぐ高い評価額になります。
アプリのダウンロード数では、AMAZONをも凌ぐ
2021年にはAMAZONを抜いて、｢アメリカで最もダウンロードされたショッピングアプリ｣とまりました。App Annieによると、54カ国でiOSのショッピングアプリでトップ、13カ国でAndroidの同カテゴリでトップになっています。
また、2022年6月には、H&M・ZARA・Forever 21を抜き、売上げでもアメリカのファストファッション最大手になりました。
SHEINのAI活用
こちらでは、SHEINがAI（人工知能）とデータ分析を駆使して、いかにZ世代のナンバーワンファッションブランドになったかを解説します。
ファストファッションから「リアルタイムファッション」へ
ファストファッション大手のZARAは、世界中の最新のファッショントレンドをリサーチし、それに基づいて手頃な価格のアイテムを短納期でデザインしています。そして、図面からわずか3週間で商品を店頭に並べられます。対して、SHEINは、彼らのリアルタイム・モデルにより、コンセプトから製品化までの時間をなんと最短で3日で行います。
SHEINは、世界のファッショントレンドをリアルタイムで監視し、在庫数やアプリ内のユーザー行動と照らし合わし、直感的に理解できるほど速い自動供給プロセスを実現できるオンライン専用のシステムを作ることで、そのリアルタイム・モデルを実現しました。
AIを活用し、ターゲットとなる消費者の検索やソーシャルメディア上の行動から、商品のアイデアを得ます。これらのアイデアは、数百人のデザイナーに直接送付され、デザイナーは、そのアイデアをもとに衣料品をデザインします。完成したデザインは、ERP（統合基幹業務システム）を通じて自動的にサプライヤーに渡され、限定数で生産・販売される仕組みです。人気のある商品であれば、ERPを通じて自動的にリアルタイムで製造のための注文量が増加されます。
この仕組みにより、コンセプトから製品化までに要するリードタイムを最短3日への短縮を可能にしました。
C2M（Consumer to Manufacture）モデルと消費者の行動分析
SHEINの契約している300以上のサプライヤーすべての工場が1つのクラウドソフトウェアシステムで接続されており、上記で説明したC2M（Consumer to Manufacture）モデルを実現しています。そのことでSHEINはすべての注文の状況を把握することができるのです。
サプライヤーに自社のソフトウェアを導入することで、工場の稼働状況や在庫状況をリアルタイムで把握できるだけでなく、顧客の検索や購買パターンもモニターできます。商品の人気を反映して、生産能力の稼働率を更新することが可能となります。消費者の行動をリアルタイムで分析することが可能となり、現在消費者が何をクリックし、何を買っているかに基づき、何をどれだけ生産する必要があるかをリアルタイムにアップデートすることができます。
新しい商品がウェブサイトに掲載されると、AIアルゴリズムが即座に働き、クリック数と売上高のデータを取得し、必要に応じて生産量を増減させます。このアルゴリズムは、必要な資材を自動的に発注したり、類似する属性のユーザーにより多くの商品を推薦し始めます。ユーザーが目にする商品には、年齢層や場所まで含めた現在のファッション・トレンドがリアルタイムで反映されているのです。
まとめ
SHEINの成功の秘密は、データ活用にあり。自社アプリの顧客行動から世界のファッショントレンドまで様々なデータを取得活用することで、高度なAIアルゴリズムを構築し、需要予測の精度を高め、サイトやソーシャルメディアにおける商品配置の最適化、マーケティングなどに活かし成長してきたことがわかりました。
SHEINの事例を学ぶに、多種多様なデータが取得できるインターネット時代の中で、データをうまく活用することで従来の生産、マーケティング、販売の形態に依存するビジネスから一歩先を行くことが可能となります。
データ分析については下記で詳しく解説しておりますので、ご一読くださいませ。
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