肌×購買のデータサイエンスで目指す化粧品小売のKPI向上
Novera 遠藤です。
ご無沙汰してます。年始に書いて以来の久々のnoteになります。
まだ話せないことが多いのですが、肌データと購買データを組み合わせてデータサイエンスをしている世界でも稀な会社として、その可能性の片鱗を書ければと思います。
Noveraについて
Novera(ノベラ)は、AI肌診断を開発・提供している会社であると同時に、その経験を活かし、肌に関するデータのデータサイエンスからAIモデルの開発・提供まで行う会社です。
Noveraの業務が肌診断に留まらないことから、先日missionを新しく作成しました。
【mission】
「顔」1つで、あらゆる可能性を提示できるようにする
私たちの顔は人間で１番ユニークなパーツでありながら、自分ではわからないことが多い部分です。
そこでNoveraはまず肌から、個人個人が客観的に自分を捉ることができるようにし、そこで集めた多くの肌データをライフスタイルに関わるデータと共に分析することで、肌が持つ可能性を様々な切り口で可視化していきます。
薬王堂さまとの協業で肌×購買のデータサイエンスが可能に
先日、薬王堂さま（以下敬称略）との協業のプレスリリースを出させていただきました。
薬王堂は、東北6県に339店舗を展開するドラックストアであり、店舗での170万人もの購買データを"整理されていて分析可能な状態"で所有されています。これをNoveraのノウハウを用いて肌データとかけ合わせて分析していきます。
いわゆる「どんな肌状態の人が何を購買しているのか」を解明していきますが、肌診断の性質上、特にスキンケアアイテムと相性が良いのでまずはそこからになります。
概要としては、薬王堂の公式アプリに肌診断を提供し肌データを収集、その上で肌診断した顧客の購買データと照らし合わせ分析することにより、肌データと購買の関係性を明らかにし、肌状態に応じて最適なレコメンドを行うAIレコメンドエンジンを開発しています。
AI肌診断の開発元がその肌データをデータサイエンスし、AIレコメンドエンジンまで手掛けるのは世界で見ても類を見ない取り組みになっています。
これをワンストップで行うメリットは最後に記載します。
なお、開発自体は既に数ヶ月前から行っているため、あと少ししたら薬王堂ユーザーの皆様にお届けできるかと思います。
ちなみに、僕は福島の大学でしたし、妻が宮城出身で実家はずっと薬王堂ユーザーであったりもするので、東北の大企業とこういったお仕事ができて個人的にはすごくご縁を感じて嬉しいです。
特許取得のAIレコメンドで化粧品小売のKPI向上を目指す
現在、特に店舗型の小売において、売上を大きく伸ばすためには出店戦略が重要視されますが、資金力の戦いである点や投資回収のスパンが長いことなど課題もあります。
そこで別軸として、センサーやAI等のテクノロジーが発達してきた今、頻繁に来店する地域顧客との強いつながりを活かし、データを集めて顧客を知ることで、更なる価値提供の可能性を模索していくことが経営として求められています。
今回、Noveraの特許も活用しながら肌データと購買データを分析していくことで、例えば、顧客は「肌状態が似ている人たちはどのような化粧品を購入しているのか」を知ることができ、小売やメーカーは「この商品を購入した顧客はどのような肌状態にあるのか」を知ることができるようになります。
これを肌状態を基にしたAIレコメンドという形で提供します。
化粧品を買う際、客観的に自身の肌状態がわかることにプラスして、その肌状態と近い人たちのデータがわかることは、購入の意思決定の大きな手助けになります。
特に、このコロナ禍の中でなかなか肌診断ができない、カウンセリングができないという状況下にも最適です。
そして当たり前ですが、顧客の購入にメリットが出れば小売側の事業KPIにも良い影響をもたらします。
そしてそのKPIがどれだけ向上するかは導入後の運用が勝負になりますので、Noveraは導入後も更に小売KPI向上を目指してAIレコメンドエンジンをチューニングしていきます。
(例)小売の購買における主なKPI
・購入顧客数
・購入頻度
・商品単価
・1回あたり買上点数
etc
詳しい技術については、また後々Noveraの技術ブログ「Novera AI Style」でお話できればと思います。
下記に薬王堂の西郷取締役のインタビューがありますので、ぜひ読んでみてください。
肌関連のデータサイエンスにおけるNoveraの強み
Noveraは、特に肌関連のデータサイエンスにおいてノウハウと実績があります。
まず、化粧品をおすすめする上で重要度の高い、「肌質」を始めとした独自の基準で収集した5万件を超える肌データを保有し、更に肌データと多種多様な業界データとが紐づいたデータも多数保有, 分析しているので、肌データのみでわからないことも、肌×〇〇といったデータの分析でデータサイエンスすることが可能です。
次に、今回の肌×購買のデータサイエンスのように、肌関連のデータを分析することにおいては、AIで肌データを扱ったことがないとそのクセに振り回されてしまいます。
Noveraは、AI肌診断を開発する上で肌のデータサイエンスを行いながら開発を行っていますが、精度を上げる際にかなり振り回されました。
まず、この肌データ特有のクセを処理するノウハウがあるかどうかが大事になります。
最後に、実際に仮説を持ちながらデータ分析をしていくと、「こういうデータもほしい、ああいうデータもほしい」となるのですが、この際にAI肌診断を開発している会社とデータ分析している会社が異なると意図が伝わりづらかったり、スピード感が落ちたりします。
NoveraはAI肌診断の開発元なので、分析から必要に応じて肌診断機能のほうにもテコ入れしたり、肌診断側で何が改修できるか把握している前提で分析したりと、ワンストップで行うことが可能です。
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■お問い合わせ
・株式会社Novera コーポレートサイト
https://corporate.novera.co.jp/
・株式会社Novera 公式SNS
https://twitter.com/novera_pr
https://www.facebook.com/noverainc
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■サービス
・AI肌診断お試しサイト（法人向け）
https://web.viewty.jp/face-detect/tester/
おすすめ撮影方法: 定期的に、洗顔後に同じ環境下で撮影
・viewty アプリダウンロードサイト（一般向け）https://viewty.page.link/RtQw
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