近年のアパレル業界は、新たなブランドの登場やファッショントレンドの急速な変化により、競争が一層激化しています。
消費者の購買行動も非常に多様化しており、このような環境下で企業が生き残っていくには、売上や顧客行動などのデータ活用が必要不可欠です。データを正確に分析・活用することで、効果的なマーケティングや商品企画の実現が可能となります。
本記事では、Googleが提供する高速データ分析ツール「BigQuery」がアパレル業界にどのような変革をもたらしているのか、具体的な導入事例を交えて詳しく解説します。
BigQueryがアパレル業界でのデータ活用に適している理由
アパレル業界では、店舗での購入データ、オンライン（ECサイト）の購買履歴、SNSの動向、広告の反応率など、さまざまなデータが日々蓄積されています。
業界における競争が一段と激化する中では、これらのデータを早く、そして正確に分析し、迅速な意思決定をおこなっていくことが極めて重要ですが、そのためには大量のデータを素早く、正確に分析できるデータ分析基盤を整えることが必要不可欠です。
こうしたニーズに応えるツールとして最適なのがGoogleが提供しているBigQueryです。
BigQueryは膨大な量のデータを短時間で処理・分析する能力があり、データを即座に活用して意思決定をおこなうことが可能です。アパレル系企業のデータ活用の必要性を考えると、これほど適したツールはないと言っても過言ではありません。
アパレル業界がBigQueryを導入すると何ができる？
アパレル業界でのデータ活用は日々進化していますが、BigQueryを導入することでその可能性はさらに広がります。
ここではアパレル系企業がBigQueryを導入すると、どのようなデータ活用が実現できるのかを、特に注目されているものを5つご紹介します。
オンラインとオフラインの融合
アパレル業界では、消費者のオンラインとオフラインでの行動をつなぐ取り組みが増えています。
例えば、オンラインのショッピング履歴やオフラインでの店舗訪問、購入情報など、顧客の異なる行動データを集約・分析することで、顧客の嗜好やニーズを深く理解することができます。BigQueryを導入することで、これら異なるデータソースからの情報を速やかに統合し、効果的な顧客理解が可能になります。
さらに、この統合された顧客情報をもとに、オンラインとオフラインのマーケティング活動を連動させることもできるようになります。
例として、あるアパレルブランドがECサイトでの行動データをBigQueryで分析した結果、特定の商品をお気に入り登録したが購入に至っていないユーザーを発見しました。
この洞察をもとに、「お近くの店舗で実際に試着してみませんか？」というメッセージをECサイトやEメールでタイムリーに配信。この施策により、オフライン店舗への訪問率と購入確率が上昇しました。
このように、BigQueryを活用したデータ解析をおこなうことで、効果的な顧客対応を実現することができるようになります。
広告最適化
アパレル業界におけるマーケティングでは、顧客の興味や行動に迅速に対応する広告配信が鍵となってきます。BigQueryを活用すれば、この課題にも効果的な対応が可能です。
例えばあるアパレル企業は、BigQueryでオンラインとオフラインの顧客データを統合。この統合データに機械学習を適用し、LTV（Life Time Value：顧客生涯価値）が高い顧客セグメントと、LTVが低いセグメントに分けました。
その後、GA4のリマーケティングリストと連携し、それぞれのセグメント向けの広告を配信。結果、リピート購入している顧客へのアプローチがより効果的となり、広告のROI（投資収益率）も向上させることができました。
これはBigQueryの可能性の一例ですが、アパレル業界における広告戦略のさらなる最適化が期待されています。
在庫最適化
アパレル業界において、過剰な在庫は無駄なコストとして残り、逆に少なすぎる在庫は顧客を失う原因となります。
しかし、BigQueryを導入すれば、過去の販売データや季節のトレンド、地域別の需要など、多岐にわたるデータをリアルタイムに分析することができるようになる上、需要予測の精度も向上し、適切な在庫レベルを維持することも可能となります。
実際の事例として、あるアパレルブランドはBigQueryを活用して、過去の売上データと季節性を組み合わせた予測モデルを構築。これにより、過剰在庫を大幅に削減し、同時に人気商品の在庫切れのリスクも最小限に抑えることができました。
今後もアパレル業界の在庫管理はより高度になっていくことが予想されます。アパレル業界の在庫最適化を図るため、BigQueryの導入を検討する企業も今後さらに増えていくでしょう。
施策や業績のタイムリーな分析
BigQueryを導入することで、売上データ、在庫情報、カスタマーサポートの問い合わせ数など、多岐にわたるデータをタイムリーに分析することが可能となります。
季節の変わり目やセール期間など、短期間での業績変動が大きい時期には、特に迅速な判断が求められるアパレル系企業にとって、このように、即座に業績のトレンドを把握し、適切な戦略を立てることができる環境は、競争優位性を高める上で非常に強力な武器になります。
例えば、あるアパレルブランドでは、セール初日にBigQueryを活用して売上データをタイムリーに分析。期待以上の売れ行きを確認したため、即座に追加生産を決定し、売り切れを防ぐ措置をとることができました。
需要予測
アパレル業界において、市場のトレンドや季節の変動は業績に大きな影響を及ぼします。これらの要因を正確に予測し、適切な商品の仕入れや在庫調整を行うことは、業界での競争力を向上させるための要となります。
BigQueryを活用することで、過去の売上データや消費者のオンライン行動、そして地域ごとの気候変動などの多岐にわたる要素を元に、次季のヒット商品や注目カラーの予測、または特定の地域での需要変動を高精度で予測することが可能になります。
例えば、過去数年間の冬の販売データと気候のデータを組み合わせることで、特定の地域でのアウターの需要を正確に予測し、過剰在庫や品切れのリスクを最小限に抑える、といったこともできるようになります。
BigQueryによるデータ活用事例（アパレル業界編）
ここまでアパレル業界がBigQueryを導入すると何ができるかについてお伝えしてきました。
次は、実際にBigQueryを活用したアパレル企業のデータ活用事例を紹介します。具体的な事例を通じて、各企業の取り組みと成果を見ていきましょう。
導入事例①：株式会社TSIホールディングス
画像引用：https://www.tsi-holdings.com/
株式会社TSIホールディングスは、「ナノ・ユニバース」や「ナチュラルビューティーベーシック」などのブランドで知られるアパレル企業です。
近年、デジタル技術を駆使した「ユニファイド コマース戦略」を掲げ、顧客体験の再構築を進めています。その一環としてBigQueryを導入し、デジタルマーケティングの強化を図っています。
BigQuery ML（機械学習）を活用して、顧客の購買履歴やオンライン行動データを基に、ターゲティングされた広告配信の最適化や、購買確率の高い顧客セグメントの特定をおこないました。
この施策により、完成した機械学習モデルでの広告配信は売上目標比119%、ROAS目標比120%の成果を達成。顧客とのコミュニケーションの質を高め、効果的なマーケティング活動を展開しています。
導入事例②：イオンリテール株式会社
画像引用：https://www.aeonretail.jp/
イオンリテール株式会社は、BigQueryを活用して、オフライン（実店舗）とオンライン（ECサイト）のデータを融合させる取り組みを進めています。
具体的には、実店舗とECサイトの購買データをBigQueryに取り込み、これらのデータを組み合わせて、実店舗のヘビーユーザーであるがECサイトを未利用の顧客に対して、利用を促すメールや通知を送る施策をおこなっています。
また、BigQueryの導入により、複雑な条件でのデータ分析が瞬時におこなえるようになったため、施策の企画から実行、効果検証までの時間の大幅な短縮に成功。
例えば10万人のターゲットユーザーに対するプッシュ通知の結果、どれだけのユーザーがコンバージョンしたか、会員になったかといった情報を即座に取得できるようになりました。
さらに今後は、ECサイトの閲覧履歴をもとに、実店舗で利用可能なクーポンをアプリからプッシュする取り組みや、ネットスーパーのサイトを閲覧しているが会員登録していないユーザーに特典を提示し、入会を促す施策もを計画しているようです。
導入事例③：株式会社ZOZO
画像引用：https://zozo.jp/
株式会社ZOZOは、ユーザーの行動や商品在庫の変化をリアルタイムで捉え、それをトリガーとして、各ユーザーに合わせたパーソナライズされた情報配信を実現しています。このリアルタイムのデータ分析と活用の背後には、BigQueryの高速なデータ処理能力が支えています。
配信チャネルとしては、LINE、メール、プッシュ通知などが用いられています。具体的な活用例として、ユーザーがお気に入り登録している商品が値下がりした際、そのユーザーに「あなたがお気に入りしている商品が値下がりしました」という通知を送るといった取り組みを実施しています。
このように株式会社ZOZOでは、BigQueryを使って大量のデータを瞬時に分析し、ユーザーとのコミュニケーションの質を高め、購買体験の向上を図っています。
まとめ
アパレル業界は、季節やトレンドの変動が激しいため、迅速な意思決定とマーケティング戦略の適応が求められます。この記事を通じて、BigQueryがアパレル業界においてどのように役立っているのか、具体的な導入事例をもとに解説しました。
BigQueryの高速なデータ処理能力は、アパレル業界におけるデジタルマーケティングや商品企画の質を高めるための重要なツールとして多くの企業から注目されています。
本記事ではアパレル業界での成功事例をいくつかご紹介しましたが、ぜひBigQueryの導入を検討する際の参考としていただければ幸いです。
