アパレルEC成約率、返品率改善方法 | unisize佐々木氏 × 世界へボカン徳田

• この記事では、本日はアパレルECのコンバージョンレートや、返品率の改善をする方法についてご紹介します。

  【株式会社メイキップ　佐々木 隼人氏】
  ファッションEC界隈でサイズでの悩みを解決！
  unisizeの申し子として多くの企業をサポート。
  薪割り米作りがライフワーク。

  【世界へボカン株式会社　代表取締役 徳田 祐希】
  日本の魅力を世界へ伝えるというミッションの元、13年以上にわたり、多国籍メンバーと共に越境EC、海外BtoBマーケティングに取り組む。
  越境EC企業の年商を35億→500億、14.7倍の成長を導くなど数多くの実績を残す。
  Shopifyマーケティングエキスパート。

佐々木 隼人氏の自己紹介

• 世界へボカン株式会社　徳田祐希（以下：徳田）

  こんにちは、世界へボカンの徳田です！

  本日はアパレルECのコンバージョンレートや返品率の改善をする方法について、unisizeの佐々木さんにお話を伺いたいと思います。

  まずは、簡単に自己紹介をお願いします！

• 株式会社メイキップ　佐々木 隼人氏（以下：佐々木氏）

  メイキップの佐々木と申します。我々はunisizeというサイズレコメンドエンジンのサービスのをアパレルのEC企業様に特化して提供させていただいております。

  私自身は会社としては4社目となり、いろいろな業界を経験をしてきましたし、人事の責任者という経験もしております。メイキップではこれまでやってきたセールス面、カスタマーとのアライアンスに加え、採用業務も担っております。

• 徳田

  皆さんサイジングに困って購入を踏みとどまってしまったり、僕もよくやるのですが買ったらサイズが小さかったり大きすぎたりしたことがあるかと思います。アパレルECはこのようなサイジングの問題でコンバージョンレートが下がってしまったり返品する人が多かったりという問題を抱えているかと思いますが、そういった課題を解決できるソリューションを提供されていると聞きました。どのようなソリューションなのでしょうか？

• 佐々木氏

  我々がやらせていただいているunisizeというサービスについてご説明いたします。

  今、我々も250社を超えるアパレルEC事業者のお客様がいらっしゃいますが、アパレルのECにおける現状として返品の問題があります。

  返品に関しては、事業者様都合の場合もありますが、半数以上はお客様都合です。そのうち、サイズ違いやイメージ違いが7割以上を占めているというデータがあります。

• 佐々木氏

  このあたりのデータを深掘りしてみると、結局、実店舗とECの壁がいまだにあるという現状が見えてきます。

  皆様、ECサイトでこのような寸法表や画像を見たことがあるかと思いますが、プロの方やアパレルに関わっている方であればともかく、一般のユーザー様は自分の体の細かな寸法も把握していませんし、わかりづらいです。情報として掲載されていても理解しにくいという状況があるのではないかと思っております。

• 徳田

  確かに！

  ラルフローレンならSだけどブルックスブラザーズだとM、というように、サイズが違ったり、自分の肩幅がいくつだとか覚えていませんよね。

• 佐々木氏

  そうですね。

  サイズには規格があるのですが、ないに等しいといいますか、オリジナルなサイズ名称だったり規格がそこら中にあります。「こっちだとSだけどこっちだとM」というのは日常単位で起きているので余計に迷ってしまうという現状があります。

• 佐々木氏

  我々のサービス・unisizeでは、スマホやPCでご自身の体型情報を入れていただくことで、バーチャル試着をするように、ゆとり感や丈感といった実際のシルエットをご覧いただけます。ECではなかなか試着ができないというのが常かと思うのですが、少しでも解像度を高めていただけるようにするためのソリューションを提供しております。

• 徳田

  フィッティングは大事ですよね。細身のフィッティングなのか、ちょっと大きめに着るのかにもよって変わってきます。そのあたりのリコメンドもしてくれるということなんですね？

• 佐々木氏

  はい。洋服って好みがありますから、ジャストフィットがすべての人にとって正解というわけではありません。このサービスでは、その好みの部分も含めてレコメンドをさせていただいています。

• 徳田

  これを導入すると、実際にコンバージョンレートとかが改善されるのでしょうか？

• 佐々木氏

  はい。こちらに書いてあるのが実際の導入効果となります。

  新しく来たユーザーさん、つまりそのブランドを初めて買う方というのは、当然ながら着用経験がなく、商品の特性がわかりません。そのような新規の購入者に対してもサイズがわかりやすく伝わるので、購入いただきやすくなるという効果がございます。

  また、僕らのサービスを使ったユーザーと使わなかったユーザー、それぞれのコンバージョンレートを計測しているのですが、平均で250%ぐらいの開きがあり、unisizeを利用していただいた方に関しては非常に高いコンバージョンレートを実現できるという実績が出ております。

  冒頭にお話させていただいた返品率についてはサイズ理由のケースが多いのですが、それが減ることで、全体的な返品率が抑えられたという事例もございます。

• 徳田

  なるほど。返品はオペレーションが大変なので、ここを下げることができるのは大きいですね。

• 佐々木氏

  そうですね。

  純粋にコスト削減やコンバージョンレートを上げたいというのはもちろん、コストを下げて利益率を改善したいというお客様もいます。

• 佐々木氏

  実際に返品率の調査をやっていただいた企業様があるのですが、我々のサービスが表示されているケースとされていないケースでABテストをしていただいた結果、表示されていないケースよりも26%ほど返品率が改善できたという事例もございます。

  実際には規模感によってこの率のインパクトが変わってくると思いますが、返品率が下がる＝返品コストの削減であり、単純に言うと純利益を生む作業活動だと思います。改善できた返品率、そしてそこから割り出した返品コスト削減額を純利益と置き換えたときに、「ビジネスでその純利を生むためには、どれだけの売上が必要なのか？」を試算していただくと、効果の大きさというのが見えてくるのではないでしょうか。

• 徳田

  なるほど。

  購入がたくさん発生している企業であれば費用対効果が出やすいですし、逆に小規模の会社さんであれば、少人数でやっているためにたくさん手間がかかっているわけですから、その手間を減らせるということで、どちらの場合でも使えそうですね！

  これは、どんな仕組みで動いているのでしょうか？

• 佐々木氏

  unisizeというサービスは大きく2つの方法があります。

  ひとつは左側の「体型で試着」です。ユーザーさんに、自分自身の身長・体重、普段着てるブランドとそのタイプ、例えば普段TシャツはユニクロでMを着ていますというような、簡単なアンケートに答えていただきます。そして入力された情報からおすすめサイズを割り出します。

  もうひとつは右側の「手持ちのアイテムと比較」です。ユーザーさんの中には自分のベストサイジングなTシャツ、つまり、自分として非常に着やすいサイズ・ピッタリだという商品をお持ちの方も多数いらっしゃいます。こういったアイテムをunisize上に登録していただくことも可能です。登録するのはハードルが高いので、実際にECサイトで購入した商品を自動的にunisizeで連携することができます。そのため、「先日買ったTシャツのサイズに一番近いのはどれですか？」といった探し方・レコメンドの仕方というのもございます。

  この2つをユーザーさんのニーズに合わせて使い分けていただくというのが特徴になってます。

• 徳田

  unisizeさんの中にいろんなブランドのアイテムごとのデータが格納されていて、それと自分が今着てるものとを突合し、近いものをレコメンドしてくれるということでしょうか？

• 佐々木氏

  そうですね。

  我々は4万ブランド以上のボディサイズデータベースというのを持っています。いろんなブランドさんにおける「うちのSは身長何センチの人向けに作ってます」というデータです。

  ユーザーさんに入力していただいた体型情報と「普段どのブランドの何サイズを着てますか？」という質問の結果を掛け合わせ、その方の体型を割り出しています。そして、欲しいと思っている商品のどのサイズがおすすめなのか、というデータマッチングを行っておすすめサイズを出すという手法で、高いフィッティング精度を実現しています。

• 徳田

  なるほど。そういう仕組みなんですね。

  unisizeさんの仕組みが入ってるサイトで買い慣れてしまうと、入っていないところで買うのが不安になりますね、もはや。

• 佐々木氏

  そうですね。ユーザーさんでたまにそういうつぶやきをされてる方もいらっしゃいます。

• 徳田

  ユーザーにとっても良いし、マーチャントさん側にとっても返品率が下がったりコンバージョンが上がったりと良いし、両方に良いツールなんですね。

• 佐々木氏

  そうですね！そのあたりはご評価いただけているのではないかと思ってます。

• 徳田

  ツールを導入するとなると、僕だとShopifyなんかをよく使っているのですが、どういったカートに適応できているのでしょうか？

• 佐々木氏

  今は多くのカートシステム様への導入実績がすでにあります。その中でもecbeingさんやFutureShopさんは標準連携させていただいてますので、コストや手間をかけず効率的に導入していただくことが可能になっています。

  それ以外ですとShopifyでの導入実績が最近伸びてきて、ここ3年ぐらいで急激に増えてきています。

• 徳田

  では、ShopifyでアパレルECをやってるところはアプリで簡単に導入できるような感じなのでしょうか？

• 佐々木氏

  そうです。

  アプリ導入というのがShopifyでは主戦場かと思うのですが、僕らはタグで実装いただく方法をとっています。そのタグの設置もマニュアルを用意していますので、マニュアルに沿って対応していただければベンダーさんでなくても管理画面からアクセスして対応いただくことが可能になってます。

• 徳田

  なるほど。比較的簡単に導入できるんですね！

• 佐々木氏

  そうですね。1か月ぐらいあれば問題ないかなと。

• 徳田

  コンバージョンレートや返品率を改善するとはいえ、導入するのはなかなかお高いじゃないですか。

• 佐々木氏

  そう思われることがよくあるのですが、今250社を超える企業様の中には大手さんと言われる事業者さんもいらっしゃる一方、最近ECを始めたような中小規模・小規模の事業者様にも実は非常に多くご利用いただいています。実は月額1万円から買っていただけます。

  事業者さんの規模に合わせてご料金体系をご用意しておりますので、もし自分のところが使った場合いくらになるのか、気軽にご相談いただければ試算してご料金を提案することも可能です。

• 徳田

  良いですね！1万円からだったら、クライアントに提案したいなと思いました。

  サイズのレコメンド以外にもデータを活用できるのでしょうか？

• 佐々木氏

  そうですね。

  ユーザーさんに入力していただいた体型データを管理画面でご覧いただけます。自社のECサイトにどんな体型の人たちが訪れてるのか、分布がわかります。例えば170センチ台の人が何%いますとか、普段ユニクロを着てる人が何%いますとか、そういったデータは無料で開放していますので、ご契約いただいた企業様の皆様にご覧いただけるようになってます。

• 徳田

  今後どのようなサイズやデザインを展開していくのか、既存顧客のサイズデータをもとに考えることができるということですね。

• 佐々木氏

  そうですね！

  僕らもECだけでこのデータを活用するのではなく、部門横断で、それこそマーチャンダイジングの部署やマーケティングの部署だったりと、幅広くデータを活用いただけるようにと今後考えております。

• 徳田

  良いですね……これ海外展開したらぜひクライアントに提案したいなと思いました。

• 佐々木氏

  ありがとうございます！実は今年の4月から海外への進出が動き始めておりまして、成果が少しずつ見えてきているところではあります。そのあたりはぜひ実績が出たらご共有させていただきたいと思いますので、ぜひその際はよろしくお願いします。

• 徳田

  とても良いと思いました！
  本日は、貴重なお話いただきありがとうございました！

• 佐々木氏

  ありがとうございました！