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EC管理
AI搭載の商品レコメンドと発見体験を構築する
顧客が信頼できるおすすめ。ルールを書くのはあなたです。プロジェクトと商品の照合、自分の説明文への検索、店員なら聞く質問をするエージェントまで。
テキスト ボックスにアイデアを入力するだけで、AIがそれを構築します。
検索窓が違う毛糸を売る理由
マレンは、手染め毛糸ブランドNorthern Loopをひとりで運営しています。顧客はSKUではなく、編み図を持って来ます。並太のカーディガン、1,400メートル、洗濯機に耐えること。検索窓は「この編み図に合うか」に答えられません。カテゴリフィルターは「同じロットで11かせ必要」と言えません。おすすめを約束するプラグイン部品が知っているのはクリック、つまり「他の顧客も購入」。でも問われているのはゲージ、素材、手入れです。
Klivは、マレンが知っていることを知る発見体験を構築します。照合は、自分のカタログに対する彼女のルールです。知能は、よい店員と同じ場所にあります。在庫を知り、プロジェクトを読み、間違ったものをそれらしく売らないことです。
データベースになった毛糸棚
キーワードではなく、プロジェクトに答えるストアフロントのための記録です。
ベースと色名
すべてのベースが太さ、素材、1かせあたりのメートル数、手入れ方法を持ちます。すべての色名はその子レコードで、写真とマレンのメモ、「緑のガラスに乗った昆布色」まで持ちます。
染色ロット
在庫はロット別に数えます。同じロット11かせならセーターになり、3ロット混在の11かせなら縞を受け入れる妥協になります。ページ上の数は、テーブル内の数です。
代替表
ベースが廃番になったら、マレンは代替品を記録します。同じゲージ、近い落ち感、変わる点。古い編み図リンクは、新しい答えを売り続けます。
編み図の要件
編み図も記録です。ゲージ、針の号数、サイズ別の必要メートル数。プロジェクトとかせの照合は、アプリが実行する計算です。雰囲気ではありません。
店員エージェント
店が聞くことを聞きます。洗濯機で洗えるか。誰のために編むのか。答えはカタログとサインインした買い手自身の履歴だけから出します。
プロジェクトページ
顧客が投稿した完成写真を、使った毛糸に紐づけます。広告費では買えない発見面です。
ベビーブランケットに合う毛糸が見つかる
火曜21:30。初めての訪問者、編み図、そして彼女を知っているように答える店。
質問
彼女は持っている情報を入力します。ベビーブランケット、並太、洗濯機可。SKUもブランド用語もありません。ただプロジェクトだけです。
候補リスト
ルールが棚を絞り込みます。十分なメートル数の在庫がある、防縮加工の並太ベース。3かせという見積もりは、編み図の数値から出ます。勘ではありません。
ロット確認
気に入った色名にはロット4418が9かせあります。十分です。在庫テーブルがかせ全体ではなくロットを数えるから、商品ページでそう言えます。
セット
編み図PDF、3かせ、合う針。1回のチェックアウトで12,000円。キットはカタログ内のバンドルで、価格は一度だけ設定され、セットとして選ばれます。
4週間後の写真
彼女は完成したブランケットを自分のプロジェクトページに投稿し、色名へタグ付けします。翌週火曜の訪問者はそれを見て、もう説得を必要としません。
再入荷メモ
その色名が再び染められると、購入済みで通知に同意した全員に、入荷した日に知らせます。定期ジョブが在庫テーブルを見ています。深夜にニュースレターを書く人はいません。
ここから編み始める
毛糸店のマッチャー
太さ、手入れ、必要メートル数、染色ロット。
“毛糸のストアフロントを作りたい。顧客が編みたいものを説明すると、太さ、素材、手入れ、必要メートル数で候補を出し、すべての商品ページにロット別在庫数を表示して。”
スキンケアルーティン診断
クイズでルーティンへ。ルールは自分で。
“スキンケアショップを作りたい。短いクイズで肌タイプと悩みをルーティンに対応させ、私が定義する成分の併用NGルールと、定期補充サブスクリプションを入れて。”
自転車パーツの適合
互換性のある部品だけを表示。
“自転車パーツ店を作りたい。顧客がフレームを選ぶと互換性のある部品だけを表示し、私が管理する適合ルール表で動かし、すべての一致理由も見せて。”
ストアフロントの下にある織機
「AI」が実際にある場所。 検査できる場所が2つあります。セマンティック検索はマレン自身の色名メモを読みます。買い手が「潮だまりみたいなもの」と尋ねると、彼女が「緑のガラスに乗った昆布色」と書いたかせが見つかります。売ったのは彼女の言葉です。もうひとつは、カタログと買い手自身の行から会話する店員エージェントです。顧客にブラックボックスの点数を付けず、カウンター越しに説明できないものはおすすめしません。
約束どおりに動く発売価格。 色名のドロップは早期価格で始まり、あとで段階的に上がります。値上げは、カタログに書かれた日付に、カタログがそう言っているから起きます。誰かが起きているかどうかに関係ありません。
計算はテスト付きで公開されます。 必要メートル数の照合には、機能と同時に書かれたユニットテストがあります。実際のVitestです。3かせはどのサイズでも3かせであることを証明できます。
実請求の前にリハーサルできます。 Sandbox（実請求なしで検証する環境）では、会計は本番請求を発生させません。チェックアウト、返金、失敗カードまで、Stripeアカウントが関わる前に動かせます。
このページは棚札です。ドロップ、サブスクリプション、購入後メールを含むショップ全体は、D2Cブランドのソリューションで説明しています。
4つの結び目をほどく
インターネット全体からおすすめしますか？
いいえ。それが機能です。一致は、あなたのカタログ、あなたのルール、あなたの説明文から出ます。在庫していないものを勧める店は広告ネットワークです。これは店員です。
おすすめは何で動きますか？
検査できる3つです。あなたが明示した属性ルール、太さ、手入れ、必要メートル数。自分の商品メモへのセマンティックインデックス。ロット別在庫数。すべての一致が、なぜ一致したかを言えます。
存在するロット数より多く買われることはありますか？
ありません。ロット数が上限です。ロット4418がゼロになったら、次のかせはゆっくり売られるわけでも、申し訳なさそうに売られるわけでもありません。テーブルが数えていないので、売られません。
いま大きなストアフロント基盤を使っています。移行は何をしますか？
カタログをCSVエクスポートで持ち込みます。ベース、色名、在庫数が行になります。発見体験を動かす説明文は、あなたが書くものです。いまあるものから始め、時間をかけて厚くできます。
クリエイターが構築
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