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データとデジタル技術を活用し、
アパレルEC運営に変革を

消費者行動や価値観が変容する昨今、アパレルECにおいてもデータやデジタル技術を活用し、効率的でサステナブル(持続可能)な運営を行うことが求められています。
unisize DXを導入することで、今まで活用されていなかったデータが有効に。
集計の手間もかかりません。 データに基づいた生産・販売施策のPDCAを回すことで、より効率的に、売り上げの最大化につなげます。

unisize DXでできること

アパレルEC PDCAサイクル
アパレルEC PDCAサイクル

Plan 【計画】

誰に・何を・いつ売るのか
販売施策の検討

unisizeDXでデータの可視化!
  • 着目すべき商品をフォーカス
  • 商品毎の適切な販売タイミング
  • 商品の適切な価格

Do 【実行】

特定商品に対してキャンペーン、
セール、価格の見直しなど、
検討した施策の実行

Check 【評価/反省】

実施策の有効性の振り返り

unisizeDXでデータの可視化!
  • 体型・性別等のユーザー情報
  • 訪問ユーザーと購入ユーザーの体型を基にした在庫の需要と供給のバランス

Action 【改善】

商品の企画、実施策の振り返りを踏まえた
デザイン、素材、サイズ展開の検討

売上最大化・在庫最適化・
サスティナブルファッションの実現へ

ユーザーレポート
自社ECに訪問するユーザーの属性(性別、年齢、体型、よく着るブランド等)をレポート。より詳細な生産・販売戦略を立てることができます。
商品レポート
商品の販売効率を、購入率の推移から9つのランクに分けて評価するレポート。
販売効率を可視化することで、注力すべき商品が分かります。商品の販売期間(週単位)を指定して表示することも可能です。
効果レポート
サイズレコメンドエンジンunisizeの効果を可視化。利用機能や、カテゴリーやブランド間における利用傾向の違いを把握することができます。

unisize DXの機能

ユーザー属性レポート

自社ECに訪問するユーザーの属性をレポート。
性別、年齢、体型、BMIのほか、よく着るブランドや
ユーザーの購入傾向を知ることができます。

体型ギャップレポート

ECサイトユーザーと商品購入者の体型差をアイテムごとにレポート。
「体型ギャップ」が大きいほど、過剰供給や供給不足の可能性があります。
身体的特徴に合わせたサイズを適切に展開することで、
販売機会損失を防ぎます。

販売効率分析(Weekly)

商品の販売効率を、購入率の推移から9つのランクに分けて評価するレポート。
販売効率を可視化することで、注力すべき商品が分かります。
商品の販売期間(週単位)を指定して表示することも可能です。

値引率とCVRの関係

価格の変化率に対するCVR(購入率)の変化率を可視化したレポート。
商品価格変化に対してCVRがどの程度の割合で増減するかを把握することができます。
指定した期間とカテゴリに対して、絞り込みが可能です。
販売単価の見直しを検討する際にご活用いただけます。

unisizeとの連携

unisize x unisize DX

サイズレコメンドエンジンunisizeと
併用していただくことで、
unisize DXの機能がご利用可能になります。
すでにunisizeを導入済みのお客様であれば、
データのご準備は不要。すぐにご利用いただけます。

運営会社について

makip
2015年
設立。
2016年
サイズレコメンドエンジン「unisize(ユニサイズ)」をリリース。
ECサイトにおいて商品を購入する際のサイズ課題に取り組む。
2019年
unisizeはバーチャル試着ツールの認知度・国内導入サイト数シェアNo.1に。
過去に購入した洋服と比較できる「購入履歴比較」機能や、
スマホで撮影した全身写真から簡単に採寸できる「AI写真採寸」機能などを搭載し、アパレル企業(BtoB)導入実績120社、累計利用数500万IDを突破。
同年、「購入履歴比較」機能において特許取得。
※みんなのぴったりサイズ研究所調べ(アパレルECに関する調査
2020年
繊研新聞社主催の第3回「ファッションECアワード」において、「サポート賞」受賞。

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