秋から冬に向けて、日ごとに寒くなるこの時期。日によって気温が大きく違うので、羽織るものは何にしようか、マフラーは必要かなど、出かける前に服装で悩まれている方が多いのではないでしょうか。
2015年7月13日に楽天に買収され話題となったFits.meが展開している、AR（Augmented Reality）の技術を活用した仮想試着サービスをご存知でしょうか？このサービスの特徴としては、従来よりも快適で臨場感のある試着ができる点が挙げられます。顧客はスクリーンに投影した自分の姿に服を着せることができるので、試着をするために一回ごとに服を脱いだり着たりする必要がなくなり、さらに、試着の際にスクリーンに外の風景を映すことで、外観に合わせた試着を行うことが可能になるようです。この技術は、海外アパレルブランド、Rebecca Minkoffのニューヨーク店でも活用されており、顧客はスクリーンを操作するだけで、試着や在庫の確認、スタッフを呼び出すこともでき、最近は、スクリーン上の人の動きに合わせ、スカートの裾や服の袖が揺れたり広がったりする仮想試着の技術も展開され、今では、欧米はもちろんアジアでも展開されているようです。
日本でも着実に、最適なサイズをレコメンドするサービスが浸透しつつあります。
例えば、ECサイトで洋服を購入する際に、最適なサイズをレコメンドしてくれるunisizeというサービス（ユニサイズ）があります。unisizeは、20万点・2000ブランドにのぼる服の色やサイズ情報を蓄積し、ECサイトで服を購入する際にありがちな、サイズの心配を解消してくれるそうです。
使い方はいたって簡単。スマートフォンのみで閲覧できるunisizeのウェブページ上で、他のECサイトで見かけた欲しい服の商品名やブランド名を検索する。お目当てのアイテムが表示され、1分程度で終わる簡単なアンケートに答えると、「あなたにはLサイズ」「あなたにはSサイズ」といった具合に、その人に適切なサイズをレコメンドしてくれます。店舗で実際に試着しなくても、スマートフォンの操作だけで自分に合うサイズが分かり、身長や年齢・性別に応じた体型データを用意し、それに加えてアンケートで、よく購入するブランドのサイズを回答することで、おおまかな体型を推定。あとは、腕や足の長さといった普段気になる部位を回答して、補正をかける仕組です。
欲しい洋服を検索し、よく選んでいるブランドのサイズなどを回答。
腕の長さなどの普段気になる体の部位を回答、するとおすすめのサイズがレコメンドされる。
webで物を買うことは、とても身近な行為であって、既に生活には欠かせない人も多いはず。それはファッションにも言えることで、ファッションECはファッションに少しでも興味がある人ならば誰しもが使う可能性のあるツールになってきました。
しかし、時代の流れで普通になっているとしても、ECの「実物を見れない」というデメリットが課題であることに変わりはありません。実物を見れない故の障害（試着できないなど）は買い物の失敗を招きます。しかしこういったサービスを使うことで、これまでよりも服は買いやすくなり、且つ、ECはネット環境さえあればどこからでも買い物でき、欲しいものが決まっているときは検索エンジンから探すことができます。価格を見るにしても、サムネイルの時点で表示されているから、店員さんの目を伺いながらこっそり値札を覗く必要もない、ましては同時に複数のショップを見れるから、より良い条件で買うことができます。
ルグランでは、ビッグデータ分析やアクセス解析、効果検証を基に、クライアントの方向性を定め、次へのアクションへと促すお手伝いをしております。データドリブンマーケティング等についてのご相談がありましたら、お気軽にお問い合わせ下さい。