発信することで、小さな会社でも
なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
投影して、人の心に刺さるメッセージを
小売業の変革を通販で実現する、
をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。
あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して
あなたの売上を最大化しながら世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From：通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて
Amazon購入の約35%が、AIレコメンド由来──。 楽天グループも全社AI活用を、利益貢献として開示しております。
「商品力」でも「広告」でもない、 “既存顧客の行動データ”が新規顧客を連れてくる時代が、 いま静かに始まっているのです。
実は、この変化の本質は── こどもの日の朝、柏餅を食べていて、 ふいに腑に落ちました。
柏の木は、新しい葉が出るまで、古い葉が落ちない。
──だから、子孫繁栄の象徴とされ、 端午の節句の柏餅に、その葉を巻くのです。
この昔ながらの知恵が、いまの通販経営に ひとつの大きなヒントを与えてくれます。
Amazonの購入35%は”AIレコメンド由来”
業界レポートによりますと、Amazonでは 購入の約35%がAIレコメンド（「あなたへのおすすめ」）由来だと、 すでに公開されております。
「商品力」でも「広告」でもなく、 “既存顧客の購買データ”を学習したAIが、 次の顧客へと”おすすめ”をつなぐ設計が、 全体の3分の1以上の売上を生んでいる現実です。
楽天グループも、全社でAI活用を推進し、 生産性向上と利益貢献として正式に開示しております。
つまり、これは──
「古い葉（既存顧客の行動）が、 新しい葉（新規顧客の選択）を生み出す」
柏の木と、まったく同じ構造なのです。
ここから、ひとつずつ解いていきましょう。
柏の葉から学ぶ、AI時代の通販設計（D-BE UNICK 8ブロック）
N：本当の敵は、競合ブランドではない
多くの通販事業者様は、 競合ブランドこそが売上を奪う敵だと 信じていらっしゃいます。
ところが、本当の敵は、もっと内側にあります。
“新規顧客と既存顧客を、別々の引き出しにしまい込む” 旧来のCRM思想
これこそが、御社の未来を静かに削り続けている、 見えない敵なのです。
D：「取りに行く」から「連れてきてもらう」へ
そう気づいた瞬間、景色が一気に変わります。
これからの通販は──
「新規を取りに行く」時代から、 「既存の行動が、新規を連れてくる」時代へ。
役割そのものが、書き換わりつつあるのです。
B：自走するベルトコンベアが、はじめて回りはじめる
この設計が回り始めると、御社では──
-
広告費を上げなくても、CPOが下がり
-
優良顧客が”次の優良顧客候補”を連れてきて
-
新規→既存→ファンの流れが、自走で回る
そんな景色が、当たり前のように広がってまいります。
E：Amazonの35%、楽天の利益貢献
驚くべきことに、Amazonでは購入の約35%が、 すでにAIレコメンド由来です。
楽天グループも、全社AI活用を “利益貢献”として、正式に開示しております。
つまりこれは、夢物語ではありません。 すでに数字として、目の前に現れている事実です。
Amazonでは購入の約35%がAIレコメンド由来。 楽天グループも全社AI活用を利益貢献として開示。
U：なぜ、いまなのか
AIレコメンドの精度は、いまや 半年ごとに、段違いに上がり続けております。
3年後ではなく──
いま動き出した会社だけが、 “古い葉が新しい葉を生む”設計を 先に手にすることができます。
GW明けの水曜（5/6）は、 その設計の入り口に立つ、今年最良のタイミングです。
I：「優良顧客の行動」を再投資の原資にする
そこで、ひとつご提案です。
「優良顧客（VIP）の購買・閲覧データ」を、 新規顧客向けレコメンドの “原資” として、再投資する設計
──柏の葉が、次の葉を生むように。
御社の優良顧客の “行動の記憶” を、 次の世代の選択へと、送り届ける。
これが、今回の革新の中心です。
C：日立ソリューションズの先行事例
すでに、日立ソリューションズの 「PointInfinity AIエージェント連携」では、 LTV最大化の中核に、この”再投資設計”が 組み込まれております。
日立ソリューションズ「PointInfinity AIエージェント連携」で LTV最大化の中核に再投資設計を組み込む。
中堅D2Cでも、再現可能な設計です。 身の丈で、ちゃんと始められます。
K：まずは1カテゴリだけ、優良顧客上位100名から
いまから動かせる、最初の一歩はこちらです。
-
優良顧客上位100名の購買履歴を抽出
-
AIレコメンドの “初期データ” として投入
-
新規LPの「あなたへのおすすめ」を、1本だけ生成
たった、これだけで結構です。
そこから、御社の柏の葉が風を受けはじめます。
ベルトコンベア理論との接続
100日ファン化計画でいえば、これは──
“古い葉から新しい葉へ、バトンが渡る設計”
そのものです。
Day 61〜100（VIP・優良顧客）の購買データ
↓
Day 1〜30（新規顧客）のレコメンド精度優良顧客が”次の優良顧客候補”を、 AIを通じて静かに連れてくる。
──そんなベルトコンベアが、 AIで現実のものとなりました。
「100日ファン化計画」「ベルトコンベア理論」
こどもの日に、継承の設計を見直す
柏の葉が、新葉が出るまで落ちないように、
御社の優良顧客の “行動の記憶” が、 次世代の顧客を連れてくる設計を──。
子どもたちが大人になる10年後、 通販業界で勝ち残るのは
“古い葉が新しい葉を生む” AIレコメンド設計を持った会社
──そんな会社だけ、かもしれません。
GW明けの木曜（5/7）から、 ぜひ動き出してみてください。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
御社の “柏の葉” が、また一段と、 強い風を受ける1日になりますように。
P.S.
朝の柏餅から、夜の経営判断へ。
明日のnoteでは、
“優良顧客の行動データから、新規顧客レコメンドを1本生成する” 具体3ステップ
をお届けいたします。
御社の “柏の葉” が、何代先まで風を受けるか。 その設計の入り口を、ご一緒にひらきましょう。
診断のクイズはこちらになります。
あなたの事業はいまどの段階？
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ネット通販のビジネスを本気で伸ばしていきたいと
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事業会社で実務を実践し、ゼロイチから１１の事業を成功させた専門家である、
売れる通販プロデューサー西村公児が数値にコミットメントして、
あなたのネット通販事業の業績を大幅に伸ばすコンサルティングを総合的に行います。
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あなたの会社のステージに合った最適な施策を実施していきます。
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実行すべき施策とKPIの抜け・漏れがあるため全体的な６ステップを踏む事ができていません。
・ネットでスタートしているので紙媒体の同梱物の制作の作り込みが甘い
・カスタマージャニーが完結されていないのでリピート率が上がらない
・CRMにビッグデータ・AIを活用していないので自社の商品を買う事が前提で組んでいる
・広告のみに依存しているので自然検索からの流入がない
このような問題からの課題発見から改善策の提案から実行まで
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東洋経済オンライン掲載 記事
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