ランズ・エンド 2026 Global Consumer & Retail Conference

そのとおりです。隅々まで把握されています。

肩書や成功、失敗といったものをすべて取り払って言えば、私は数学オタクからデジタルマーケターになり、さらにEコマース事業の運営者になった人間です。それが、私がキャリアを通じてずっとやってきたことです。CEOは4回務め、創業者として2回、プライベートエクイティの運営担当者として2回です。その後、トゥミ、サムソナイト、ラッキーブランドなどの大手ブランドで、最高デジタル責任者の仕事をしました。この仕事に惹かれた理由は、まさに今おっしゃったことです。今日、ブランドはある種の「裏技」のようなものだと思うのです。ブランドがあり、それを実際にうまく広めることができ、創造性を原動力とするブランドであることの強みと、現代のデジタル人材を組み合わせることができれば、それがランズエンドの真のビジョンだと思います。

私たちには、60年分のデータという他社にはない優位性があります。私たちは単なるブランドではなく、消費者直販ブランドであり、カタログ販売ブランドでもあるからです。テクノロジーを使ってそのデータを活用できれば、これからがとても楽しみです。

それが私たちのビジョンです。ランズエンドは、世界で最も先進的なデジタル企業にならなければならないと考えています。少し大げさに聞こえるかもしれませんが、事業をそのような方向に導こうとしているのは確かです。

そうです。御社が保有するデータを活用して、ということですね。

そうです。性別や好みなどですね。具体的にはどのようなものになるのでしょうか。

Eコマースには、10年にわたって使われすぎてきた「パーソナライゼーション」というバズワードがあります。実際には、ほとんどの企業がパーソナライゼーションではなく、セグメンテーションを進めてきたため、これは誤解を招く呼び方でした。しかし、今日、私たちがすぐに活用できる大規模なAIの処理能力を考えると、ウェブサイトや店舗、CRMの運用を支える適切なエンジンを構築すれば、顧客体験を真に変革できます。実例を1つご紹介します。6日前に導入したものです。複数のデータセットがある状況を想像してみてください。過去の購買履歴や閲覧行動、メールの開封、送信、クリックなど、顧客に関するあらゆるデータです。そこで、基本的にはこう伝えます。「では、使用できるプロモーションはこの5つです。

たとえば、10%オフ、20%オフ、30%オフ、1点購入でもう1点無料、といった具合です。これがプロモーションで、こちらが特に販売を伸ばしたい4つのカテゴリーです。アウターウェア、セーター、カシミヤ、ボトムスです。あとは「実行して」と指示するだけです。すると次に、ダナさん宛てにカスタマイズされたテキスト形式のメールが届きます。「ダナさん、昨年、青いスクオールのアウタージャケットをご購入いただいたことを確認しました。値下げされたことをお知らせします。別のサイズをご希望でしたら、20%オフでご購入いただけます。」という内容です。人の介在は一切ありません。まったくありません。これを6日前に導入したところ、開封率は通常のメールの約4Xになっています。これは、AIエンジンで何ができるかを示す、まさに好例です。

今お話ししたことを考えると、過去の購買履歴から行動を予測できます。閲覧データもあれば、さらに効果的です。たとえば、青や小さいサイズを好む傾向があると分かるかもしれません。

うまく誘導されましたね。これをInstagramのクリエイティブマーケティングで実現することを想像してみてください。当社のウェブサイトで実現することを想像してみてください。商品説明ページにアクセスしたとき、ダナさん向けの写真とバーニー向けの写真がまったく異なる、ということを想像してみてください。事業を支える適切なエンジンがあれば、こうしたことはすべて、今やすぐに実現できます。まさにそれを構築しようとしており、現在その構築を進めています。先日開始したコンシェルジュの試験導入を、私は本当に誇りに思っています。バーニーと私を合わせると、ランズエンドでの経験は12年2カ月になります。私が就任して最初の2カ月半でこれを実現できたことに、とても興奮しています。