【二極化元年】Amazon購入35%が示すAIで顧客を継ぐ通販設計

【二極化元年】Amazon購入35%が示すAIで顧客を継ぐ通販設計

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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。

── 出典:農林水産省「うちの郷土料理」ほか/日本の伝統的な言い伝え

──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”

まず、順に見ていきます。

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」

── 出典:西村公児オリジナル比喩

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

── 出典:西村公児オリジナル概念

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

そのため、ここから具体的に確認します。

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

さらに、もう一歩踏み込みます。

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。

── 出典:W2 Solution「2026年版ECサイトのAI活用完全ガイド」

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。

── 出典:西村公児オリジナル主張

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

また、次の点も押さえておきます。

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

── 出典:西村公児オリジナル設計命名

──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。

── 出典:マナミナ「日立ソリューションズ、AIエージェントがLTV最大化とマーケティング業務自動化を支援するソリューションの提供を開始」

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

したがって、ここを整理しておきましょう。

いまから動かせる、最初の一歩はこちらです。

  1. 優良顧客上位100名の購買履歴を抽出

  2. AIレコメンドの “初期データ” として投入

  3. 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”

── 出典:西村公児オリジナル設計思想

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
copy

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」

── 出典:西村公児オリジナルメソッド

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──。

── 出典:西村公児オリジナル提言

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

── 出典:西村公児オリジナル概念

──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

── 出典:西村公児オリジナル実装メソッド

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。

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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。

ほとんどのネット通販の企業は、更なる成長を行っていくうえでステージごとに
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
御社に訪問してお手伝いいたします。

これが通販コンサルティング事業の考え方になっています。

関連リンク

企業HPはこちら
↓↓↓↓
http://luce-consulting.com/

東洋経済オンライン掲載 記事
↓↓↓↓
http://toyokeizai.net/articles/-/125443

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ABOUTこの記事をかいた人

株式会社ルーチェ代表取締役   年商600億円の上場企業の通信販売会社 で販売企画から債権回収のまで16年経験。 その後、化粧品メーカーの中核 メンバーとして5年マーケティングに参画。 大手エステ系企業の通販ビジネスのサポート で200%売上アップ。 ニュージーランドのシンボルフルーツ企業の 販促支援でレスポンス率を2倍アップ。 某健康食品会社の事業開発及び通販支援で 新規会員数が2,000名増加など、 通販ビジネスと、売れる商品開発のプロ として誰もが知る有名企業の ヒット商品の誕生に多数関わる。 売れる商品を発掘し、ヒット商品に変える 独自メソッド 「ダイレクト通販マーケティング理論」 を提唱。 中小企業から中堅企業をメインに、 企業に眠る“売れる商品”の発掘を数多く サポートしている。 国内の注目ビジネスモデルや経営者に焦点を 当てたテレビ番組「ビジネスフラッシュ」に出演。 また、著書にはベストセラーとなった、 伝説の通販バイブル(日本経済新聞出版社)がある。