Onward Digital Lab是负责Onward Holdings集团数字战略的公司。以运营购物网站“Onward Closet”为核心，致力于通过DX提升客户的品牌体验。集团2024年2月期国内EC销售额同比增长6.5%，达到约477亿日元，增长势头良好。其中，自有EC占比约410亿日元，这也是Onward的一大特色。我们采访了山下哲社长，他提到“OMO服务的用户热情很高”，并分享了疫情后EC和OMO举措的进化情况。
疫情中持续增长的EC事业轨迹
统一化管理实体店与EC的客户数据和仓库
虽然于2023年3月就任Onward Digital Lab社长，但自2012年起便从事集团EC业务。当时尚无OMO这一概念，专注于通过EC渠道提升顶层收入。在最初的五年左右时间里，重视积极引流、确保EC库存并开展促销活动。
面向实体店铺顾客的名为“Onward Members”的会员计划于2014年启动。2016年，将此前与实体店铺分开管理的EC会员也统一整合至“Onward Members”中，实现了对无论通过何种销售渠道购买的一位顾客进行统一管理。2018年又实现了店铺与EC仓库库存的统一管理。
2020年度EC购买者数量增至1.5倍
疫情爆发后实体店立即停业，因此转为利用员工进行的在线接待服务，以及作为与顾客沟通手段的使用“LINE Works”进行的远程接待。
自有EC既有来自在线接待服务的流量流入，也因实体店关闭导致访问EC网站的顾客急剧增加。随着根据顾客需求扩大口罩等商品种类等因素，2020年度购买者数量增加了约1.5倍。由于访问量激增导致网站变慢，且为了完善安全措施，于2021年2月对EC系统进行了重构。
借EC刷新之机强化内容
发现约有7成的用户在直接购买商品前浏览了员工的搭配内容，因此提高了搭配的发布频率。为缓解网购的不安感，强化了商品评价功能，并实现了已购商品与感兴趣商品的尺寸对比。此外，还增加了支付方式以提高便利性。
疫情第二年也维持EC的增长
面对Onward集团国内EC销售额在2020年度增长27.5%的情况，2021年度以5.7%的增长率成功维持了疫情第一年激增的购买者数量。
另一方面，虽然在疫情缓和后的新客获取方面遭遇困难，但通过重视老客的复购和持续购买等指标，得以继续保持增长。
例如，“Onward Closet”不仅销售集团内部商品，还通过强化作为EC独有MD的外部品牌商品经营，通过扩大商品种类来促进持续购买。针对休眠顾客，则通过给予积分等方式促使其恢复购买。
引领OMO强化的“Onward Closet”发挥的巨大作用
实体店也能实现如同EC般的品牌展示
最重要的是让客户能够无压力地自由购物，品牌复合店“Onward Closet Select (OCS)”的拓展为代表，消除品牌壁垒的努力我认为这在集团历史上也具有重要意义。
主力通販网站“Onward Closet”原本就没有品牌壁垒，因此实现了自有EC与几乎相同的品牌展开，无论是线上还是线下都能提供一致的接待服务，这是一个巨大的转折点。
通过寄售EC商品实现“点击&试穿”促进销售增长
截至今年5月底，“点击&试穿”（Click & Try）的目标店铺数量比上年增加了44家，达到404家，导入率提升至60%。随着目标店铺的扩大，“点击&试穿”的预约件数也在增加。此外，导入店铺的销售额增减率比未导入店铺高出17%，为实体店铺的销售扩张做出了贡献。
这类似于在开设OMO型商店（如东京湾拉拉之丘）之前的试验阶段，最初是在2020年11月于有乐町丸井和北千住丸井等店铺进行了限时开店尝试。
并行减少EC销售机会损失的努力
如果顾客常去的店铺有感兴趣的商品库存，则提供“预留”服务；如果没有库存，则从EC仓库向店铺发货的“调货”，但由于大部分情况是“调货”，从EC负责人的视角来看，库存处于不断减少的状态，但这在服务设计阶段就已经知晓。
“点击&试穿”的流程是将EC库存送达，由顾客在店铺试穿，若不购买则退回EC仓库。初期直到能在EC重新销售需要3到4周时间，但为了减少销售机会的损失而重新审视了物流流程，现在可以在10天到2周后重新销售。
可视化可购买的寄售商品
在2021年2月重构EC系统时，也对“点击&试穿”的机制进行了调整，实现了商品状态的管理。
当商品离开仓库或到达店铺时，店铺员工会更新状态，因此总部成员和店铺员工都能随时掌握商品状态。关于调货商品是否售出等结果信息也由员工发送，从而使得总部能够进行数据分析。
每当出现课题时，我们会明确原因并推进改进。允许选择到店日期和时间也是基于此，因为在日常店面业务中，是否事先掌握顾客大概何时到店，会影响时间利用方式和接待方式。
吸引高热情用户的服务
取消订单的比例仅为百分之几，感觉是使用该服务的高热情顾客。以前在一次顾客访谈中询问是否知道“点击&试穿”服务时，有人回答“知道，但因感到预约来店有压力而未使用”。在这种感受存在的人群中，选择到店试穿的顾客可以说具有较高的热情。
此外，希望从门店店员处获得建议的顾客也会使用“点击并试穿”服务到店，购买除预订商品外的其他单品后离开的情况也存在。
今后将专注于多渠道用户拓展及商品种类扩大
我的想法是，增加引入“点击并试穿”服务的门店数量，并且由于一时关闭门店的影响，某些区域已不再销售部分品牌，因此若能以OMO型商店为中心解决这些问题就很好了。
当然，提高同时在自有电商和实体店铺购物的交叉使用率是必要的，而在提升电商总销售额方面，扩大品类范围也是必需的。年消费额高的顾客，其购买的品类范围也较广。
有很多顾客不仅购买衬衫，还购买外套等，呈现出品类转移的趋势。此外，跨品牌购物的顾客往往购买金额较高。我们希望通过增加生活方式杂货的经营范围等，扩充非服装类的商品阵容。
例如，在杂货品类方面，虽然有些品牌内部也在开展杂货业务，但集团内并没有拥有像外部企业那样丰富阵容的品牌，因此，通过“Onward Closet”扩大外部品牌的经销商品，以及集团层面也扩大品类至关重要。我们要拓宽推荐范围以提高客户终身价值（LTV）。
将客户分为五类并进行营销
我们还面向大众，在数字亲和力较高的YouTube和Tver等连接电视（Connected TV）上进行曝光。
目前，我们将顾客分为“未认知顾客”、“认知-未利用顾客”、“流失顾客”、“一般顾客”、“忠诚顾客”五个细分群体，并在除未认知顾客外的各细分群体中，尝试一种营销分析方法，即将其分为想购买自有品牌的“积极顾客”和选择竞争品牌的“消极顾客”。
通过监控网站等手段调查“Onward Closet”中属于各个细分群体的客户数量，从而了解其健康状况。
在此基础上，例如为了提高“认知/未使用客户”的规模而实施知名度提升措施，观察认知度是否提高，并在较长周期内调查该群体中实际使用人数的增加情况。
确实如此。在此之前，我们在列表广告和展示广告等方面投入了大量广告费，但成本也在上升，且通过这些广告获取新客户的难度越来越大，因此我们认为，针对“在一定程度上知道Onward Closet的人”的广告投放已经到位。
在考虑接下来应向何处投放广告时，我们先调查“未认知”群体的比例，然后制定对策，通过增加“认知-未利用”群体的规模，从而扩大可用于投放列表广告和展示广告的范围。
通过跨渠道数据活用提升客户满意度
利用从两个渠道获得的数据优化接待服务
我们需要进一步加强与顾客的关系构建。为此，本期重点在于顾客数据的活用，无论是在电商还是实体店都将更充分地加以利用。为了实现包括销售人员在内的优质接待服务，通过横断性地利用数字与线下数据，将有助于提高顾客的满意度。
利用AI贴近每位客户的喜好
关于活用何种数据，以往的数据大多是已完成购买记录等信息。今后，我们希望重视顾客的趣味爱好等感性数据。时尚具有非常强的感性成分，且随着年龄增长，趣味爱好也会发生变化，因此为了更能贴近每位顾客的“喜好”，我们希望将其作为数据进行定量把握。
虽然在电商领域已开始逐步推进，但我们将活用AI，从浏览数据等中积累顾客可能喜欢的信息或关键词（如“oversize”或“宽松款”）等类似Instagram等平台的标签信息，进而推荐顾客可能喜欢的系列商品。
除了单品的浏览数据外，“Onward Closet”上也有许多阅读类内容，例如，如果读者正在阅读关于礼服的文章，就可以推断出该顾客可能有孩子、正在寻找整洁风格的服装，因此通过分析浏览信息可以提高推荐能力。
在实体店铺中，当熟悉的顾客光临门店时，店员会基于以往的接待经验，向顾客推荐他们可能喜欢的商品，我们也希望在电商领域实现类似的效果。
推进与外部制造商及其他行业企业的合作
从与外部企业共创的角度来看，在过去一年左右的时间里，我们一直在开展与外部制造商的合作以及与不同行业的跨界合作。
在不同行业合作方面，我们与《Rurubu》等进行了合作。这不仅双方都有引流的好处，而且在呈现方式上，以往的内容多偏向于服装，现在我们正强化涵盖生活方式这一广泛视角的内容。与不同行业的合作并非能立即带来销量的内容，而是希望能成为具有新切入点的优质内容。
积极利用视频触达新客户
我们正在摸索视频的使用方式，希望尽快着手在商品页面内活用视频。此外，与其他的服装企业相比，Reels和短视频等内容较少，因此我们希望将其作为员工内容的一部分来推进。这不仅是针对现有顾客，从UI的角度来看，为了触达新用户也需要进行改变。
不仅包括销售人员的协助等软件层面，硬件层面也涉及其中。例如，为了准确呈现商品的颜色，需要在静态图片和视频中使用不同的布光方式。然而，如果过于严格地执行这些细节，反而会阻碍进展，因此希望强化视频的应用，以便让更广泛的客户能够轻松观看。
在销售人员的协助下强化数据活用
在数据方面，目标是建立一种状态，使实体店和电商平台都能无壁垒地积累并利用可用于接待服务的数据。特别是在实体店中，销售人员的协助不可或缺。由于在操作流程上，无论是存储还是利用数据都不应耗费过多精力，因此需要与员工充分沟通，构建尽可能不增加负担的流程。
此外，电商的行为数据已经积累了海量规模，因此在考虑如何利用这些数据的同时，也有必要重新审视数据的适当保管方式以及存储结构本身。几年前进行系统替换时实现了数据整合，但如今如何对整合后的数据进行最优分配成为课题。
虽然“Onward Closet”官方应用于2017年上线，但从未进行过系统替换，也未对其余服装品牌积极推行的忠诚度计划进行修改。从这个意义上说，需要重新审视用于积累数据的场所、应用以及忠诚度计划各自的现状。针对逐渐成熟的部分进行重构。
已知重度用户从应用中产生的会话次数更多，但希望通过让更广泛的用户轻松使用，从而实现活跃用户数量的增长。由于有应用用户反馈称“运行沉重”、“无法流畅操作”，因此必须提升易用性。
此外，在进行系统替换时，我认为应明确应用与网页版的区别。对于使用应用的用户来说，不同于像“Onward Closet”那样罗列所有信息，重要的是根据用户需求定制并显示相关信息。
也将探讨原生应用的开发，并且将OMO（Online-Merge-Offline）服务附加到应用中也变得重要。
对非购买行为也提供激励
以往是基于购买行为的积分回馈，即以“购买”这一动作为基础。然而，由于很多人享受从收藏商品等开始的一系列购物行为，因此若能对非购买行为以及有助于减轻环境负担的行为也给予激励，将会更好。
计划建立通知推荐尺码的机制
虽然存在能够瞬间测量体型的设备，但今后预计能够告知推荐尺寸等关于成衣的信息。Onward集团拥有纸样数据，通过将人体测量数据与每件商品的花型数据相结合，即可知晓每位客户的推荐尺寸。