D2Cブランドにおけるデータを活用した商品開発

こんにちは！EC・小売ドメインにおいてデータ活用支援を行っている近藤です。

今回はD2Cブランドにおける商品開発において、データドリブンに改善を行っている企業の事例を紹介したいと思います。

忙しい人向けに本記事のまとめスライドを先に掲載します。

D2Cブランドでは、ECモール・小売業者を挟まずに顧客と直接やり取りをして商品を販売するため、様々な顧客データが集まりやすいという特徴があります。

顧客データに関しては年齢・性別などの基本的なデモグラフィックデータに加え、体格・肌質などの細かいデータを必要に応じて入手できます。これにより顧客に対する解像度を上げ、新商品開発のセグメント分けなどに活用することができます。

また、購買データに関しては購入情報や商品に対するコメントなどのデータを活用することで既存商品の状況を正しく把握することができます。顧客に対してどのポイントが刺さっていて、どの部分を改善すべきなのかを正しく把握することでより強みを強調させるような改善を行うことができます。

ここからはD2Cブランドが商品開発においてどのようにデータを活用しているのかについて３つの事例を紹介します。

事例

1. Casper

Casper はマットレス等の寝具を販売する海外のD2Cブランドです。

Casperは使用感が分からない不安からEC等での販売が難しかったマットレス販売において、マットレスの圧縮技術を用いてECでの販売を強みとして成長したD2Cブランドです。

Casperはセンサーを用いて睡眠データを収集し、睡眠の質を確認することで商品開発に役立てています。

この記事では、睡眠中の温度と湿度が睡眠にどのような影響を及ぼすのかについて調査を行っています。

Casper Labと呼ばれる研究チームも作成しており、睡眠領域におけるナレッジを蓄えその知見を商品開発に活かしています。このような独自の研究結果は他社にはない差別化要因となるため、プロダクトの質を競争力として活かすことができる組織体制を整えていることが特徴的です。

2. FABRIC TOKYO

FABRIC TOKYO はオーダーメイドスーツを手掛ける日本初のD2Cブランドです。

店舗で採寸したデータを元にしてECでスーツを購入できるなど、OMO的な施策にも積極的に取り組んでおりリテールDXを実現している企業の一つとして挙げられる企業です。

FABRIC TOKYOにおいてはオーダーメイドスーツを作成する際に顧客の採寸データを取得しており、そのデータを商品開発に活用しています。

現在FABRIC TOKYOでは、10万人近くの顧客データを蓄積・管理しています。採寸データといった定量的なものもあれば、ユーザー様からいただいたご要望や、趣味嗜好といった定性的なものもあります。10万人規模のデータから体型特徴の平均値を算出することができ、それはSTAMPにおけるジーンズのパターン設計にも応用されています。

D2Cブランドが見据える、これからの顧客関係性と実店舗の価値とは（後編） https://www.nomlog.nomurakougei.co.jp/article/detail/87/

この事例においては採寸データを本来の利用目的であるオーダーメイド作成にのみ用いるのではなく、ジーンズのパターン設計に用いています。このように一つのデータを複数の用途で活用できるようになるとデータの価値は何倍にもなります。

より効率的にデータを活用し企業アセットとして活用できるようになるためデータを他の用途でも利用できないかを検討することは意識したいポイントとなります。

3. PHOEBE BEAUTY UP

PHOEBE BEAUTY UP はDINETTE株式会社が運営する女性向けスキンケア・コスメ商品を販売するD2Cブランドです。

SNSやWebメディアから得られるユーザーの声を製品に活かすことを非常に重視しており、

ユーザーフィードバックなどのデータが活用されています。

まずメディア運営から始め、どのような商品が求められているのかを顧客の声をもとに徹底的に分析したようです。

自分たちが作りたいものを作ったというよりは、メディアでフォロワー数がある程度たまったところで、アンケートを取るなどのデータ集計をしてデータを溜めていった結果、ニッチだけど戦いやすく、かつお客様の需要がありそうなプロダクトが何かが明確になりました。

#61 「DINETTE」人気の秘訣とは 「DINETTE(ディネット)株式会社」代表取締役 尾﨑美紀さんをお迎えしました！ https://www.1242.com/cross/cross_blog/blog20210829-260176/

プロダクトアウト的な発想ではなく、顧客の声に徹底的に向き合い最適な商品を見つけ出すというプロセスは正にD2C的な商品開発のプロセスだなと非常に参考になります。

終わりに

D2Cブランドにおいては、ユーザーからのデータ・フィードバックを得やすいという特徴があるため、そのデータを活用して商品をブラッシュアップさせている事例を３つ紹介しました。

顧客ニーズの変化が早い現代においては、商品は一度作って終わりではなく、ユーザーの行動をもとにして定期的に改善していく必要があるのだと強く感じました。

改善の肝となるのはデータです。マルチチャネルで顧客接点を持つ場合データはSNS,ECストア,モールなどで散らばってしまうため戦略的にデータを活用する基盤を整える必要もあります。

私はデータ活用を促進していく側の者であるため、お客様に対して適切なデータ活用を提案できるよう他社の事例を引き続き調査していこうと思います！

それでは！