【多品種少量生産時代のアパレルEC運営】
着用画像制作における生成AI活用とは
この資料でわかること
- アパレルECでCVRが上がらない原因と解決策
- 多品種少量生産時代に対応する着用画像制作の効率化とは
- 生成AIで実現できるスタイリング画像の具体例
アパレルECにおいて、モデルを起用した着用画像は、商品の魅力を直感的に伝え、購入判断を後押しする重要な要素です。サイズ感や着用時の印象が視覚的に伝わることで、コンバージョン率(CVR)の向上や返品率の抑制にもつながり、顧客体験やブランドの世界観づくりにおいて欠かせない役割を果たしています。
一方で、顧客ニーズの多様化や多品種少量生産へのシフト、商品点数・SKUの増加といった環境変化により、すべての商品に十分な着用画像を用意し続けることは、コスト・制作スピードの面から現実的に難しくなってきています。その結果、着用画像のないまま商品が販売され、魅力が十分に伝わらずに販売機会を逃してしまうケースも少なくありません。
こうした環境変化を受け、日々のEC運営の中で、次のようなお悩みを感じたことはありませんか。
- 着用イメージ不足により、比較検討されずに離脱されてしまう
- 商品点数やSKUの増加により、着用画像の撮影が物理的に追いつかない
- 撮影コストやモデル契約、進行管理の負担が大きく、効率的な運用が難しい
- 商品掲載までに時間がかかり、販売機会を逃している
本資料では、こうしたアパレルECにおける課題を整理したうえで、撮影を前提としながらも無理なく運用を続けるための選択肢として、次世代型スタイリング画像作成サービス「MIM for Business」をご紹介します。1枚の商品画像から着用イメージを生成するサービスの概要や、実際のEC運用での活用シーンを通じて、業務効率化と顧客体験(CX)向上のヒントを解説します。
「着用画像を増やしたいが、撮影体制の見直しに踏み切れない」「AI活用に関心はあるものの、実務でどう使うのか判断材料が足りない」といった課題や、生成AIを活用した業務効率化・CX向上に関心をお持ちの方は、ぜひこちらのフォームからPDFをダウンロードしてご確認ください!
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